4 formas de adelantarse a la curva de IA para servicio al cliente
Las expectativas de los clientes han cambiado enormemente gracias a internet. La satisfacción instantánea simplemente se espera como normal y es más difícil que nunca que el servicio se destaque. Mientras tanto, un crecimiento significativo en el contacto con los clientes también está presionando seriamente a las organizaciones para que ofrezcan una respuesta rápida.
Es genial que los clientes se sientan más conectados con las marcas, pero como esperamos respuestas instantáneas a las consultas , las organizaciones están llegando a sus límites físicos en términos de cuánto puede manejar su fuerza laboral humana.
Para hacer frente a la demanda de conversaciones personalizadas entre clientes y empresas, las empresas están utilizando IA . De hecho, para 2020, Gartner predice que el 85% de las interacciones con los clientes se manejarán de esta manera.
Pero cuando hablamos de IA para el servicio al cliente, no solo nos referimos a los bots de servicio al cliente que reemplazan a los agentes humanos. La tecnología de inteligencia artificial también está facilitando las cargas de trabajo de los administradores, lo que permite a los representantes centrarse en proporcionar el toque humano.
Aquí hay cuatro formas importantes en que la IA está transformando la forma en que las organizaciones se comunican con sus clientes y gestionan las crecientes cargas de trabajo.
1. El uso de IA para el servicio al cliente ayuda a resolver pequeños problemas, antes de que crezcan
¿Recuerdas la última vez que exigiste hablar con el supervisor de un administrador de llamadas? Si solo esa queja escalada podría haberse cortado de raíz antes. Es por eso que AI ahora está ayudando a las organizaciones a lidiar con problemas pequeños temprano, antes de que se conviertan en grandes.
Si los clientes cuentan con los medios para contactar a una empresa con un esfuerzo mínimo, como a través de una ventana de mensajería mientras trabajan en lugar de una llamada telefónica, es más probable que denuncien inquietudes menores, en lugar de esperar hasta que el problema ya no se pueda solucionar. evitado Esto puede evitar que los problemas aumenten más allá de lo necesario, mejorando la satisfacción de la marca.
A su vez, reducir la cantidad de quejas aumentadas significa que los agentes humanos están menos presionados cuando se trata de lidiar con casos más complicados. Eso también es bueno para la satisfacción de la marca: de acuerdo con el Servicio del Defensor del Pueblo , el 75% de los compradores en el Reino Unido se sienten alentados a realizar una compra repetida si su reclamo se trata bien.
2. La inteligencia artificial para el servicio al cliente puede mejorar su oferta multicanal
Los clientes pasan mucho tiempo en sus teléfonos inteligentes, comunicándose a través de aplicaciones de mensajería. Entonces, si así es como sus clientes prefieren comunicarse, ¿por qué no les darían esta opción?
Mensajería significa hablar con sus clientes en sus términos, a través de su elección de aplicación. Pero Harvard Business Review dice que el mayor beneficio es la capacidad de una marca para comprender de inmediato la consulta del cliente en contexto, lo que ayuda a proporcionar respuestas rápidas y sin sentido.
Más organizaciones que nunca ahora están permitiendo que sus clientes se pongan en contacto con ellos de esta manera, con buenos resultados: la investigación realizada por Aberdeen Group sugiere que las empresas con una fuerte presencia omnicanal tienen en promedio una tasa de retención de clientes del 89%.
El desafío es manejar el aumento resultante en el contacto con el cliente. La automatización puede ayudar, pero solo para consultas básicas, y ahí es donde AI para el servicio al cliente puede ayudar. Mediante el uso de capacidades inteligentes de aprendizaje profundo, la inteligencia artificial puede tomar decisiones sobre si responder a un cliente automáticamente, dando una respuesta instantánea, o transferirlos a un agente humano si la consulta está más involucrada.
3. Hacer que el autoservicio sea más inteligente: el aumento de los robots de servicio al cliente de IA
Los bots de servicio al cliente de AI, ya sea en un sitio web o en una aplicación de mensajería, permiten a los clientes abordar sus propios problemas instantáneamente, sin presionar innecesariamente a los equipos del centro de contacto.
Pero es importante que la IA complemente el aspecto humano del servicio al cliente.
Un informe reciente de Accenture sugiere que la inteligencia artificial dominará la forma en que los 3 grandes bancos del Reino Unido interactúan con sus clientes, pero también señala que, aunque los clientes están dispuestos a adoptar la inteligencia artificial, todavía quieren estar seguros en el conocimiento que pueden hablar con un humano
Y la gran noticia es que los bots están mejorando para que eso suceda. Las organizaciones recopilan más datos de sus clientes, AI se vuelve más competente para diagnosticar problemas de los clientes y ofrecer una resolución de primer punto, lo que permite a los agentes físicos optimizar esas interacciones de persona a persona.
4. La inteligencia artificial puede predecir qué hará su cliente a continuación
Las buenas predicciones sobre el comportamiento probable de los clientes se encuentran entre los activos más preciados que una organización puede tener en sus manos, porque significa que está listo para responder.
Ya sea para poder predecir la demanda de acciones en función del clima o identificar problemas antes de que afecten a los clientes, AI tiene la capacidad de tomar decisiones en tiempo real en una escala que nunca antes habíamos visto.
Los problemas de los clientes generalmente no son únicos. Y si un cliente se contacta con el servicio al cliente con un problema, es seguro asumir que hay más por seguir. Pero es esta repetición de casos problemáticos lo que ayuda a AI a aprender y comprender las razones comunes, pero a veces complejas, de por qué los clientes interactúan con una marca y las soluciones que los acompañan.
Aquí es donde el aprendizaje profundo de IA entra en juego. Al vincular los silos de datos en toda la organización, las empresas pueden identificar los problemas de los clientes y resolverlos rápidamente.
Y esto solo mejorará con el tiempo. A medida que las organizaciones acumulen más datos sobre los clientes, su precisión predictiva aumentará.
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