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Utiliza el análisis de IA para mejorar tu CX

La inteligencia artificial (IA) se ha utilizado para facilitar los procesos de atención al cliente, pero ¿cómo puede la analítica proporcionada por la IA aportar beneficios adicionales a la experiencia del cliente?

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por Empleados de Sitel Spain noviembre 2, 2022 - 5 MIN READ

Desde la agilización de las llamadas telefónicas hasta la provisión de direcciones para el contenido de autoservicio, la IA ha ayudado a las compañías de servicio al cliente a maximizar su éxito durante muchos años. Aunque los chatbots vienen inmediatamente a la mente como una herramienta común de servicio al cliente de IA, hay muchas formas en las que la IA puede ayudar en el mundo de la CX.

El valor que aporta la IA comienza con el agente de atención al cliente, que puede utilizar las herramientas de IA para su formación y en su día a día en el trabajo. Los beneficios se extienden al cliente, que recibe un servicio más rápido y eficaz. Y, por último, a la compañía en general, que se beneficia de la reducción de costes y la mejora de la satisfacción del cliente.

A lo largo de todo el proceso de atención al cliente, la IA identifica formas de mejorar los resultados de la atención al cliente y proporciona herramientas que apoyan y capacitan al agente de atención al cliente para ofrecer un servicio excelente. Aunque para una compañía de servicio al cliente en crecimiento, el mayor beneficio de la IA puede venir en forma de los datos y análisis que genera a lo largo del camino.

La clave para mejorar el servicio de atención al cliente radica en probar, formar y pivotar las operaciones cuando sea necesario para atender mejor las necesidades del cliente. Con la IA, que proporciona un flujo constante de datos de los clientes listos para ser interpretados, las compañías de servicios pueden identificar una gran cantidad de oportunidades para mejorar los procesos, crear contenido más valioso y, en última instancia, aumentar el valor de la CX.

A continuación, exploraremos 4 formas en las que el análisis de IA puede utilizarse para dar soporte al cliente, a la compañía y al agente a lo largo de todo el viaje de CX.

4 formas en las que se puede utilizar la analítica de IA para mejorar los resultados de CX

1. Racionalización y mejora de la contratación

Incluso antes de que un agente comience su andadura en una empresa, la IA puede ayudar a agilizar los procesos y a desarrollar el talento. En la etapa de contratación, la IA puede identificar a los candidatos más cualificados, filtrar ciertas habilidades o niveles de experiencia e incluso escalar la contratación rápidamente durante los momentos de mayor demanda.

Si una empresa busca candidatos que hablen un determinado idioma, que tengan experiencia en ciertos sectores o que estén disponibles para trabajar en determinados momentos, las herramientas de IA pueden ser entrenadas para buscar y marcar las solicitudes o los currículums que indiquen esas cualidades o habilidades. A partir de ahí, el grupo de candidatos puede reducirse significativamente, pasando a menudo de miles de solicitantes a cientos o incluso docenas. Esto proporciona a los responsables de la contratación una vía más precisa y directa para contratar el talento que necesitan, ya sea para la dotación de personal de temporada o para las necesidades generales del equipo.

Con más candidatos cualificados en cola, las empresas están en mejor posición para retener el talento, lo que conduce a un mejor rendimiento en general. Las empresas que utilizan tecnologías de IA para la contratación pueden tener la confianza de saber que los solicitantes se ajustan bien al puesto de trabajo, y los candidatos pueden tener la confianza de saber que el trabajo se ajusta a su experiencia y a sus objetivos futuros.

2. Desarrollar una formación más eficaz

En lo que respecta a la formación, la analítica impulsada por la IA puede utilizarse para descubrir y crear formaciones relevantes basadas en los datos que se obtienen de las llamadas y las interacciones de soporte en tiempo real. Los análisis de los motivos de la llamada, el tiempo de llamada y el tiempo de resolución pueden convertirse en oportunidades para guías de formación, vídeos, presentaciones, cursos y mucho más. El uso de estas estadísticas como base para las oportunidades educativas permite a los agentes de atención al cliente mejorar sus habilidades y prosperar en una cultura de aprendizaje permanente.

La formación basada en la IA también puede adoptar la forma de simulaciones de llamadas, que producen un entorno de práctica para los empleados. Los conocimientos y la comodidad que se obtienen de estas simulaciones generan confianza y vías de resolución más rápidas cuando los agentes se encuentran con situaciones similares en su trabajo diario.

3. Identificación de oportunidades para el contenido de autoservicio

Según Zendesk, el contenido de autoservicio es un enfoque de atención al cliente muy popular para muchas empresas, ya que el 69% de los clientes intentan resolver sus problemas de atención al cliente por su cuenta antes de realizar una llamada de asistencia. Esto hace que el contenido de autoservicio sea un claro ganador para las marcas que buscan mejorar la fluidez de la CX en la era de las multiexperiencias y el enfoque omnicanal.

Los análisis basados en la IA pueden ayudar a las compañías de servicio al cliente a identificar patrones en los problemas comunes de los clientes que pueden justificar la creación de una pieza de contenido de autoservicio. Estas piezas de contenido pueden adoptar la forma de una guía de preguntas y respuestas, un vídeo u otra forma de contenido, y pueden ayudar a los clientes a resolver las preguntas que puedan tener por adelantado. Al poder resolver los problemas por sí mismos, el proceso de asistencia del cliente se agiliza y se reduce el volumen de llamadas.

4. Personalizar la experiencia del cliente

El auge de la multiexperiencia nos ha recordado las necesidades cambiantes de los clientes durante su viaje con una marca. La personalización sigue siendo un diferenciador clave entre una buena experiencia y una gran experiencia, y la IA puede ayudar a personalizar el viaje de servicio al cliente.

Los datos y los análisis recopilados durante las interacciones de asistencia pueden almacenarse y mostrarse a un agente o chatbot cuando interactúen con un cliente en el futuro. El número de llamadas realizadas, los problemas de servicio discutidos y otros puntos de datos darán a las compañías de servicios una imagen más completa del cliente. Las recomendaciones de contenido de autoservicio u otros consejos útiles pueden adaptarse al recorrido individual del cliente, creando una conexión más fuerte con la marca.

A medida que los clientes interactúan con los chatbots y otras tecnologías de IA a lo largo de su viaje de servicio, esas tecnologías aprenderán cómo responden los clientes y la eficacia con que se resuelven los problemas. Esta retroalimentación continua da al chatbot la oportunidad de dar mejor soporte al cliente y al equipo de CX, lo que a su vez fomenta una mayor satisfacción y lealtad continua del cliente.

El valor continuo del trabajo de la IA y el ser humano

A medida que las compañías de atención al cliente avanzan en su transformación digital y se adaptan al concepto de multiexperiencia, la IA seguirá siendo una herramienta inestimable. Sin embargo, más allá de facilitar las tareas, la IA crea un bucle de retroalimentación que sigue al cliente a lo largo de todo su viaje con un producto o servicio, dando a las empresas una visión crucial sobre cómo pueden mejorar.

Con el apoyo del análisis de la IA, tanto el agente de atención al cliente como la compañía en su conjunto, pueden conocer el punto exacto en el que se encuentra el cliente y anticiparse a las necesidades que pueda tener en el futuro. Esto permite que el viaje del cliente prospere desde el punto de compra hasta la retención, y da un ejemplo brillante de cómo la IA y los humanos pueden trabajar juntos en beneficio de la experiencia del cliente en cada etapa.

Para saber más sobre cómo la IA cambiará la experiencia del cliente, descarga nuestra Guía de 5 Tendencias de CX a tener en cuenta en 2022.

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