La IA generativa está transformando el servicio al cliente. Su capacidad para generar texto, imágenes e incluso código le permite gestionar tareas sencillas de atención al cliente, lo que libera a los agentes humanos para que se dediquen a cuestiones más complejas y aumenta su productividad. Entre las principales ventajas de la IA generativa se incluyen la optimización de recursos, las interacciones personalizadas, la generación de contenidos, la asistencia fuera del horario laboral, las opciones omnicanal, la asistencia a los agentes humanos y el control de calidad.
La IA generativa es el futuro del servicio al cliente. ¡Y el futuro ya está aquí!
Como su nombre indica, GenAI puede generar nuevos contenidos, como texto, imágenes y código. Esto es posible gracias a los modelos de lenguaje grandes (LLM), que se entrenan con enormes cantidades de datos para «aprender» y crear contenidos originales. GenAI también puede ayudar a los asistentes virtuales a comprender las consultas y responder con una rapidez y precisión que antes no era posible.
Sin embargo, la IA generativa no sustituye a los agentes humanos. Más bien, puede encargarse de tareas de atención al cliente más sencillas (y trabajar fuera del horario laboral), liberando a los agentes humanos para que se dediquen a interacciones más complejas. Esto puede aumentar la productividad de los agentes y, al mismo tiempo, crear una experiencia del cliente (CX) más fluida. También puede ayudar a los centros de contacto a hacer frente a la rotación de personal y la escasez de talento.
He aquí 7 formas en que la IA generativa está cambiando las reglas del juego en la atención al cliente.
1. Optimización de recursos
La IA generativa se puede utilizar para automatizar consultas sencillas de los clientes, lo que beneficia tanto a los clientes como a los agentes. Los clientes obtienen respuestas más relevantes y personalizadas a sus consultas, lo que reduce los tiempos de espera y agiliza la resolución de los problemas, mientras que los agentes humanos tienen tiempo para ayudar a los clientes con cuestiones más complejas.
2. Personalización
La IA generativa no es sólo un chatbot con esteroides. Con acceso a grandes conjuntos de datos, la IA generativa también puede analizar las interacciones, preferencias y comportamientos anteriores de los clientes para crear respuestas mucho más personalizadas. Por ejemplo, podría recomendar un complemento para una compra reciente u ofrecer opciones de personalización.
3. Generación de contenido
Los asistentes virtuales impulsados por IA generativa pueden generar contenido adicional para añadir valor a la interacción con el cliente. Por ejemplo, si un cliente tiene problemas para entender cómo utilizar un producto, podría crear un tutorial personalizado o compartir una guía paso a paso. Esto también puede ayudar a reducir las transferencias de servicio en la cadena de mando.
4. Asistencia fuera del horario laboral
Al proporcionar soporte de autoservicio a través de agentes virtuales cuando los agentes humanos no están de servicio, la IA generativa puede ayudar a los clientes a obtener el soporte que necesitan, sin importar la hora (o la zona horaria). Esto puede ser especialmente útil para empresas con clientes en varias zonas horarias. Pero también puede ayudar a los agentes humanos si hay un aumento de llamadas, así como a las pequeñas empresas que buscan maximizar sus recursos y a las grandes empresas que buscan expandirse a nuevas regiones.
5. Soporte omnicanal
Algunos clientes prefieren hablar con un agente humano sobre asuntos más complejos, mientras que otros no quieren hablar con un humano en absoluto. Los asistentes virtuales desarrollados por GenAI pueden proporcionar otro canal en una red de soporte omnicanal, que también incluye soporte por teléfono, correo electrónico y redes sociales, dando a los clientes más opciones sobre cómo pueden interactuar con tu empresa.
6. Asistencia a los agentes humanos
La IA generativa puede crear resúmenes del recorrido del cliente, lo que puede ayudar a los agentes humanos a ahorrar tiempo en la introducción de datos y otras tareas manuales. Puede resultar especialmente útil para los agentes que se ocupan de productos y servicios altamente técnicos. Por ejemplo, puede acceder a la base de conocimientos de la empresa y recuperar rápidamente la documentación precisa para una consulta del cliente, con el fin de agilizar la resolución del servicio.
7. Control de calidad
Los gerentes también pueden utilizar la IA generativa para garantizar que el servicio al cliente cumpla sistemáticamente con los estándares de calidad, por ejemplo, resumiendo las interacciones con los clientes para ayudar a mejorar el servicio. También puede analizar los comentarios de los clientes, identificar problemas comunes y proporcionar orientación sobre cómo mejorar con el tiempo.
Aunque la IA generativa tiene un enorme potencial para revolucionar el servicio al cliente, también es importante tener en cuenta cuestiones relacionadas con la ética, la seguridad y la privacidad. Por ejemplo, los datos utilizados para entrenar a los chatbots de GenAI deben ser precisos y de alta calidad. Una buena práctica consiste en empezar con datos limpios, aprender de los errores y construir a partir de ahí.
En resumen:
- GenAI puede automatizar consultas sencillas, reduciendo los tiempos de espera y liberando a los agentes para que se ocupen de cuestiones más complejas.
- Puede analizar los datos de los clientes para ofrecer respuestas y recomendaciones personalizadas.
- Ofrece asistencia autoservicio las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en todas las zonas horarias.
- Añade otro canal para la interacción con los clientes, además del teléfono, el correo electrónico y las redes sociales.
- Puede resumir los recorridos de los clientes y recuperar documentación para ahorrar tiempo.
- Ayuda a los gerentes a mantener los estándares de servicio y analizar los comentarios para una mejora continua.
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