Demasiadas conversaciones sobre inteligencia artificial asumen un carácter binario. O los robots reemplazan a las personas en un rol o caso de uso particular, o no lo hacen.
Este pensamiento de blanco o negro podría ser apropiado en aplicaciones limitadas. Las máquinas y la automatización están reemplazando a los humanos en diversas funciones. Este es particularmente el caso en la economía industrial, pero también continúa aumentando en el mundo de los servicios profesionales. Los cambios en la fuerza laboral serán inevitables a medida que los programas de IA se vuelvan más sofisticados y funcionales.
Pero al menos en el futuro previsible, el término medio será mucho más común. La inteligencia artificial (y otras formas relacionadas de automatización “inteligente”) ayudarán a los humanos sin reemplazarlos por completo. La IA hará que las personas sean más eficientes, efectivas y simplemente buenas en lo que hacen sin sacarlas del proceso de decisión.
Ya existen innumerables ejemplos de esto en las industrias orientadas al consumidor. En 2021, una clara mayoría (67%) de las personas interactuó con un chatbot de alguna manera, y esa cifra ha aumentado significativamente en los años posteriores.
Estamos en un punto en el que los equipos de contacto con el cliente que no aprovechan la IA enfrentan riesgos para su reputación. Un enfoque híbrido que combine la inteligencia humana y mecánica es fundamental para una experiencia del cliente (CX) de primer nivel. Si está atrasado, es hora de tomarse en serio la recarga de su estrategia CX con IA.
Cómo mejorar su estrategia CX con IA
Comience con estas cinco estrategias de CX basadas en IA y orientadas a resultados.
1. Aprovechar las herramientas de inteligencia artificial para garantizar la calidad
La calificación del control de calidad (QA) puede ser un proceso complejo y que requiere mucho tiempo para los equipos de CX, especialmente si los equipos todavía utilizan hojas de cálculo. Los calificadores de control de calidad impulsados por humanos tienen limitaciones en la cantidad de tickets que pueden evaluar, y la evaluación de las interacciones puede estar abierta a interpretación. Dado que el control de calidad tradicional se basa en una muestra aleatoria de conversaciones entre clientes y agentes, estas limitaciones significan menos interacciones para analizar y menos coherencia en los datos presentados.
Con la ayuda de la IA, los equipos pueden mejorar su eficiencia al ampliar la escala de conocimientos de control de calidad al 100 % de las interacciones con los clientes, lo que permite a las empresas tener un “mapa de calor” inmediato de las métricas de calidad de las conversaciones. Esto les facilita identificar “puntos calientes” de fricción que exigen atención sobre la calidad de las interacciones entre los agentes y las personas que llaman.
Posiblemente el desarrollo de IA más intrigante que afecta el control de calidad es la capacidad de interpretar el aspecto emocional de las interacciones entre clientes y agentes. Según el director ejecutivo de MaestroQA Vasu Prithipati, El análisis de sentimientos se ha convertido en una poderosa herramienta para los profesionales de CX y QA, que les permite descubrir los matices emocionales dentro de las interacciones con los clientes y tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, todavía existe un potencial sin explotar en este campo, ya que el impacto del análisis de sentimientos impulsado por la IA sigue siendo un tema de gran intensidad de investigación. Los líderes de CX sólo han arañado la superficie de sus capacidades.
Las empresas deben tener en cuenta que aprovechar el análisis de sentimientos basado en IA no elimina a los humanos de la ecuación. Todavía necesitan actuar sobre los resultados, decidiendo, por ejemplo, si la solución a los puntajes CSAT persistentemente bajos es una revisión de los procesos del equipo o un enfoque más estricto para la gestión de recursos humanos.
2. Implemente chatbots de IA de próxima generación para responder consultas sencillas de los clientes
La “atención al cliente humana o chatbots” es una de las muchas interfaces humano-IA que no es una propuesta binaria de uno u otro. Los equipos de CX pueden retener agentes humanos (y mantener los niveles generales de personal) mientras implementan de manera más agresiva agentes automatizados en entornos de bajo grado de dificultad como parte de su estrategia de CX.
Los clientes esperan interactuar con chatbots y los estudios sugieren que su experiencia es sorprendentemente positiva. Más de seis a uno dicen que tienen interacciones positivas o neutrales con los chatbots.
El siguiente paso lógico para los equipos de CX es implementar chatbots como solucionadores de problemas de primera línea para clientes con consultas relativamente simples en lugar de simplemente los “saludadores” estándar de sitios web o los guardianes de menús telefónicos. Esto libera a los agentes humanos que normalmente abordarían esas inquietudes para “graduarse” a roles de supervisión y respaldo donde monitorean la calidad de la producción del chatbot y asumen el control cuando las consultas resultan demasiado difíciles para los bots.
3. Utilice la búsqueda en lenguaje natural y la IA generativa en su base de conocimientos
El procesamiento del lenguaje natural ha existido durante muchos años. La IA generativa parece un desarrollo más reciente debido a las rápidas mejoras en la calidad de los resultados desde 2022. Pero también tiene raíces más antiguas. El resultado es que la mayoría de los usuarios están familiarizados con estas tecnologías y están dispuestos a aprovecharlas en entornos de autoayuda.
Lo que esto significa para su estrategia CX es que las bases de datos de autoayuda (principalmente bases de conocimiento, pero también otros recursos) están listas para el lenguaje natural y la implementación de IA generativa.
La integración de un ChatGPT personalizado o una instancia generativa de marca blanca con una base de datos de autoayuda existente puede mejorar drásticamente la experiencia del cliente al producir resultados más relevantes y personalizados en períodos más cortos, al tiempo que elimina el tedioso proceso de búsqueda, hacer clic y repetir que desanima a muchos usuarios. . Esos usuarios desanimados son propensos a llevar sus problemas fáciles de resolver al centro de llamadas, congestionando la cola para otros que sí necesitan ayuda práctica.
4. Utilice IA predictiva para ofrecer recomendaciones de productos más relevantes
CX es más que garantizar una excelente experiencia de cliente para quienes buscan ayuda. Abarca todos los puntos de contacto con el cliente, desde la primera presentación de su marca hasta la décima venta repetida. Esto significa que cubre lo que muchos conocen como “marketing en la página”: las recomendaciones que su sitio web y portal de comercio electrónico ofrecen a los usuarios mientras navegan.
Estas recomendaciones deben ser relevantes, oportunas y personalizadas en la medida de lo posible. Los motores de recomendación tradicionales pueden aprovechar los historiales de pedidos y los datos proporcionados por los clientes para generar sugerencias tolerables, pero cualquiera que haya utilizado una tienda web obsoleta sabe que esto sólo llega hasta cierto punto.
La IA predictiva es fundamental para una experiencia de cliente verdaderamente excepcional que aumente la probabilidad de que un cliente potencial realice una conversión repetida. Los motores de recomendación que utilizan IA predictiva pueden digerir muchas más variables que los motores “tontos” y desarrollar conocimientos mucho más relevantes. Aprovechan toda la gama de datos disponibles, desde historiales de pedidos anteriores de compradores similares hasta patrones de navegación recientes del usuario específico. Sus resultados de alta calidad engrasan el embudo de ventas y, vale la pena repetirlo, aumentan las tasas de conversión.
5. Aproveche las redes de retargeting de próxima generación para una mejor retención de clientes
No es ningún secreto que el retargeting puede impulsar un crecimiento significativo del marketing a un costo relativamente bajo. De hecho, el retargeting es la forma más rentable de conseguir conversiones de “segunda oportunidad” que de otro modo no se producirían.
Sin embargo, muchas marcas no se preocupan por ello en absoluto. Su desgana a menudo se debe a conceptos erróneos obsoletos sobre el retargeting como un “instrumento contundente” de spam que los usuarios ignoran o desdeñan activamente. Pero al igual que los motores de recomendación en la página habilitados para IA que ofrecen resultados relevantes, las herramientas de retargeting de próxima generación aprovechan la inteligencia artificial para proporcionar recordatorios y anuncios personalizados y procesables. No los descartes.
¿Qué sigue para la IA en la estrategia CX?
El ritmo del avance de la IA se está acelerando. Se está volviendo difícil incluso para los observadores experimentados del espacio predecir hacia dónde se dirigen las cosas, y mucho menos dónde estarán dentro de cinco o diez años. También existe la posibilidad, menos emocionante pero real, de un prolongado “invierno de la IA” a medida que los avances se desaceleren y la realidad se ponga al día con la idea publicitada de que la inteligencia artificial general está a la vuelta de la esquina.
Lo que parece muy probable es que la calidad de los programas de inteligencia artificial “débiles” como ChatGPT continúe mejorando gradualmente en los próximos meses y años. Incluso si no hay una revolución de la inteligencia en el futuro cercano, las mejoras constantes continuarán mejorando y optimizando la experiencia del cliente y haciendo que la vida de los equipos de CX sea más fácil y productiva.
En un futuro no muy lejano, los agentes humanos de CX podrían dedicar poco o nada de tiempo a interactuar directamente con los clientes y la mayor parte o la totalidad de su tiempo al control de calidad, mejoras en el flujo de trabajo e incluso al desarrollo de productos: trabajo detrás de escena que aprovecha sus irremplazables conocimientos humanos para mejorar la experiencia del cliente.
