20 casos de uso de la IA en centros de contacto para transformar la experiencia del agente y del cliente
Como tal, la tecnología elimina la carga que tradicionalmente recae sobre los agentes y ha demostrado su eficacia para reducir las tasas de agotamiento de los centros de contacto. Como resultado, sus clientes pueden ser más autosuficientes, minimizando la implicación de TI en el mantenimiento y soporte diarios. Además, a diferencia de las soluciones puntuales, Genesys Cloud AI está optimizada para CX y lista para desplegarse desde el primer día, lo que permite obtener valor más rápidamente.
Avaya construyó el escaparate sobre su plataforma Avaya Experience Platform, que integra los datos y las operaciones del centro de contacto para proporcionar información centralizada e impulsar el rendimiento. Un gestor virtual de operaciones del centro de contacto, basado en un avatar, asesora y actúa en nombre de los responsables del centro de contacto. El proveedor explicó cómo los agentes también son capaces de analizar las entradas de varios puntos del recorrido del cliente y tomar medidas independientes para mejorar los flujos de trabajo, incluida la asistencia a agentes y supervisores. ULAP Networks se está posicionando como una alternativa a las soluciones de comunicaciones unificadas basadas en IA, ofreciendo a los clientes una opción segura y sin IA para sus necesidades de comunicaciones unificadas: ULAP Voice. McDonald sugiere que, al no utilizar IA, la solución de ULAP Networks evita los riesgos potenciales y los problemas de uso indebido de la IA que aquí se exponen.
Antes de criticar completamente las resúmenes automáticos, es fundamental recordar la época anterior a que fueran una posibilidad. En los últimos 18 meses se ha producido un enorme aumento de los proveedores de servicios que implementan auto-resúmenes. La automatización es increíblemente útil en el centro de contacto, y el desarrollo de la IA agéntica pronto la hará mucho más accesible. A partir de ahí, el asistente puede aconsejar a los supervisores sobre cuándo tienen que «irrumpir» en una llamada o «susurrar» consejos a los miembros de su equipo.
Una posible precaución es que si los agentes no pueden adjudicar correctamente el tono de voz del cliente, puede que no ofrezcan la empatía suficiente o no capten la inmediatez del problema. Los resultados, realizados por Gartner, se basan en una encuesta a casi 6.000 clientes de cuatro continentes. Los resultados ponen de manifiesto una clara desconexión entre las empresas y los clientes en cuanto al uso de la IA. A pesar de la presión para que los líderes de CX adopten más soluciones de GenAI, los clientes están dando la espalda a la tecnología. La IA conversacional permite a los centros de atención telefónica de una marca automatizar total o parcialmente las conversaciones en los canales de mensajería a escala. La mensajería potenciada por la IA desempeñó un papel importante en las respuestas a la pandemia de muchas marcas, que no fue más que la aceleración de una tendencia que ya había comenzado, según Rob LoCascio, director general deLivePerson.
Eso antes de considerar la evolución de estas plataformas con el autoservicio y la IA. Por ejemplo, podrían realizar una campaña continua para enviar automáticamente un código de descuento a los clientes «neutrales», de modo que puedan establecer mejores conexiones con ellos. Alternativamente, podrían activar alertas para comprometerse con los clientes en riesgo para recuperar la relación. Por ejemplo, HubSpot tiene un modelo de Salud del Cliente, que mezcla con otras percepciones -como los datos de uso del producto- para clasificar a un cliente como «sano», «neutral» o «en riesgo». Sin embargo, a menudo hay lagunas en las que no existe ningún artículo de conocimiento relacionado con la consulta del cliente. Una razón crítica es que muchos centros de contacto no pueden desbloquear los datos o la disciplina necesarios para beneficiarse realmente de la IA.
¿Será este el año en que la IA domine el centro de llamadas?
Publicado: Mon, 02 Dec 2024 08:00:00 GMT[fuente].
Muchos clientes adoptan la automatización, prefiriendo no hablar con alguien si pueden obtener ayuda rápida para solucionar un problema rápidamente y seguir adelante. Estas estadísticas ponen de relieve la oportunidad que tienen los equipos de atención al cliente de utilizar la tecnología y transformar sus operaciones diarias. Los copilotos y los asistentes virtuales siguen impulsando la eficiencia en los equipos de atención al cliente. El servicio VoiceAI Connect de AudioCodes es un excelente ejemplo de solución que puede ayudar a las empresas a superar errores comunes.
Hacer un seguimiento de todas las métricas de rendimiento de los agentes en un centro de contacto puede llevar mucho tiempo y ser complejo. Un asistente virtual de un centro de contacto puede ayudar a los supervisores alertándoles de las oportunidades de reconocimiento positivo y coaching. Durante el procesamiento posterior al contacto, los asistentes virtuales pueden etiquetar automáticamente la conversación de cada cliente con un código de disposición. Sin embargo, los conocimientos sobre el sentimiento del cliente también pueden proporcionar a los agentes información sobre dónde pueden mejorar de forma proactiva. De hecho, si se aprovechan correctamente, pueden reducir los largos tiempos de espera, hacer un seguimiento del sentimiento del cliente, aumentar las ventas y ofrecer a los equipos de servicio formación en directo.
Incluso las normativas creadas por la UE y EE.UU. exigen a las empresas que apliquen éticamente la IA de forma que aumente el número de empleados humanos, en lugar de sustituirlos por completo. Podemos esperar que las organizaciones, las naciones y los clientes individuales se inspiren en las normativas creadas por la UE y EEUU. Vimos un proceso similar cuando la UE introdujo sus directrices sobre el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) hace unos años. La IA realiza un seguimiento de los plazos de los proyectos e informa proactivamente al cliente de posibles retrasos, ofreciéndole soluciones alternativas. Basándose en el historial de viajes del cliente, la IA sugiere un itinerario personalizado, reserva experiencias locales y ofrece reservas en restaurantes. Por ejemplo, la IA generativa puede facilitar la supervisión de las bandejas de entrada de correo electrónico y los canales sociales, y responder rápidamente a las consultas de los clientes.
Este es el caso de uso con el que suelen empezar la mayoría de los centros de contacto, ya que está orientado internamente. Cualquier problema puede incomodar a los agentes, pero ayudará a proteger la marca de tener clientes descontentos. Con un asistente virtual para centros de contacto, los supervisores pueden recibir alertas de señales de sentimientos negativos de los empleados hacia los clientes e intervenir proactivamente para solucionar el problema. Incluso podrían ofrecer a los agentes la opción de tomarse un descanso, reduciendo el riesgo de insatisfacción que puede provocar absentismo o rotación.
Disminuir los tiempos de espera al tiempo que aumentaba el volumen permitió al negocio fomentar relaciones más sólidas con una red ampliada de clientes», explicó LoCascio. El análisis de sentimientos mediante un gran modelo lingüístico va mucho más allá de los ejemplos anteriores, ya que puede comprender todo el contexto de una conversación a través de la transcripción. También puede captar matices como el sarcasmo, proporcionando una visión precisa de las conversaciones. Sin embargo, este método es el menos preciso, ya que busca las palabras y los términos independientemente del contexto y no puede captar las pistas verbales.
Además, a medida que se generalicen las interacciones dirigidas por bots, los agentes desempeñarán un papel en la formación de los bots para que ofrezcan un nivel de servicio similar. De este modo, los nuevos agentes se sentirán más seguros y necesitarán menos formación, ya que el asistente de agente aligera la carga de realizar tareas específicas. Sin embargo, con agent assist, los centros de contacto pueden automatizar ese proceso con IA, que -según el proveedor de CCaaS- sólo comete errores en el tres por ciento de los casos. Con el apoyo adecuado, los responsables de las empresas pueden adelantarse a las tendencias de la IA, implantar la tecnología más reciente y asegurarse de que su enfoque del cumplimiento está preparado para el futuro. Mientras tanto, los responsables de los centros de contacto tendrán que dar prioridad a trabajar con proveedores que ya conozcan los riesgos, los nuevos retos y los posibles requisitos normativos de la IA generativa.
El sector de los centros de contacto ha experimentado tres generaciones distintas de IA y automatización. Por ejemplo, su función de resumen automático consigue una mayor precisión en el cumplimiento y la disposición del resumen de casos que los esfuerzos manuales de los agentes, eliminando el sesgo o la manipulación de los agentes. Al analizar la documentación de los procedimientos y ejecutar cadenas de pensamiento lógicas, Copilot permite una resolución de problemas precisa y eficaz. Como tal, el proveedor cree que todavía hay muchas más lecciones del comercio minorista que puede compartir para ayudar a otros a tener una obsesión similar por el cliente. La seguridad también es fundamental para que AWS empiece a desarrollar todos sus servicios de IA, ya que es mucho más fácil empezar con la seguridad en el desarrollo que atornillarla después.
Estas herramientas pueden identificar palabras clave en las conversaciones y aplicar etiquetas a solicitudes de servicio y tickets, agilizando el proceso de enrutamiento. La GenAI está ayudando al ciclo de las redes sociales actualizando las publicaciones en tiempo real en función de la participación de la audiencia, supervisando los análisis sociales y detectando temas candentes sobre los que publicar. Los centros de contacto se benefician significativamente de estos avances, consiguiendo tiempos de resolución más rápidos, una mayor satisfacción del cliente y una reducción de los costes operativos. GenAI puede examinar las transcripciones de las conversaciones para puntuar cada interacción con el cliente y evaluar la actuación del agente.
Este enfoque proactivo aumenta enormemente la eficacia operativa y mejora la satisfacción del cliente. Por ejemplo, las soluciones de asistencia a agentes integradas con plataformas de realidad extendida (realidad aumentada, virtual y mixta), pueden facultar a los equipos para prestar servicio en un entorno inmersivo. Los agentes pueden entrar en un entorno de realidad extendida para abordar a los clientes, hacer demostraciones y mucho más, sin dejar de tener acceso a su sistema de asistencia de IA.
A partir de ahí, los pasan al agente más adecuado -en directo o virtual- en el canal de su elección. Las plataformas CCaaS prometen mucho, desde ofrecer una rápida innovación en IA hasta proporcionar nuevos canales de participación. Disponibles para ser aprovechadas de forma completa o semiautónoma, los agentes trabajan 24 horas al día, 7 días a la semana, ofreciendo una gran eficacia al gestionar las tareas rápidamente y a escala. Ahora, los centros de contacto pueden seleccionar y actuar con soluciones de IA, aprovechando su modelo de IA a medida y ofreciendo experiencias de nuevo cuño. Aquí, los centros de contacto pueden evaluar dónde están sus puntos débiles, utilizando herramientas como los grandes modelos de lenguaje (LLM) para reducir cada interacción al núcleo conductor del contacto.
Puedes pensar en ello como una función compleja de autocompletar que puede crear frases basadas en una serie probable de palabras. Además, podemos seguir más fácilmente la satisfacción del cliente gracias a las mejoras en el análisis de sentimientos. En esta línea, Griessel comparte varias buenas prácticas para ayudar a los agentes a manejar tareas más complejas, antes de ofrecer consejos para aumentar el rendimiento de un equipo con IA.
Un estudio reciente ha revelado que la mayoría de los clientes no quieren que las empresas utilicen la IA en sus ofertas de atención al cliente. El enrutamiento conductual predictivo (PBR) aprovecha la IA y la analítica para emparejar a los clientes del centro de llamadas con los agentes cuyos estilos de comunicación sean más compatibles con la personalidad de la persona que llama. «La tecnología no sólo facultó a las empresas para comunicarse con los clientes cuando se cerraron las sedes físicas, sino que les dio la posibilidad de hacerlo a gran escala.
Por ejemplo, si un cliente dice «bueno, eso es genial», la mayoría lo entendería como un sarcasmo, pero la herramienta de análisis de sentimientos seguiría captando la palabra «genial» y asumiría que es una afirmación positiva. Tanto la Reescritura de IA como el Traductor de IA están ahora disponibles como parte de Talkdesk Copilot, un asistente de IA que ayuda a los agentes en las interacciones con los clientes. Las soluciones de IA pueden incluso aprovechar el aprendizaje automático para hacer predicciones precisas sobre el volumen de llamadas y las necesidades de los clientes.
Al permitir esta transferencia de contexto -a través de los canales-, los asistentes virtuales pueden apoyar el desarrollo de un centro de contacto omnicanal. Un asistente virtual de un centro de contacto puede simplificar este proceso resumiendo la conversación hasta el momento y asegurándose de que el resumen pase a la siguiente persona que hable con el cliente. Sin embargo, durante ciertas conversaciones, las tareas a mitad de la conversación pueden llevar mucho tiempo, como introducir datos en un formulario, copiar y pegar información, o iniciar procesos como el reembolso a los clientes. Por eso, algunos asistentes virtuales pueden tomar notas automáticamente cuando un cliente habla para el agente, de modo que pueden hacer un seguimiento de los temas críticos a lo largo de una conversación. Además, son más inteligentes que nunca, ya que aprovechan el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la IA generativa y los algoritmos avanzados para que los equipos de los centros de contacto sean más productivos y eficientes. La herramienta bombardea las aplicaciones de agentes virtuales con simulacros de conversaciones con clientes para comprobar lo bien que el bot soporta diversas entradas.
Para abordar estos problemas y crear una métrica más fiable, el proveedor de control de calidad de centros de contacto evaluagent ha añadido a su plataforma una función de Puntuación Neta de Promotores Esperada (xNPS). De hecho, JetBlue podría dar prioridad a sus principales motivos de contacto, asegurarse de que el agente de IA tiene los conocimientos necesarios para gestionar las consultas pertinentes y orquestar experiencias eficaces. Antes de implantar un agente de IA, los centros de contacto deben conocer a fondo sus motivos de demanda. Al hacerlo, el equipo de JetBlue revisa las interacciones automatizadas, orienta las mejoras, minimiza las posibilidades de alucinaciones y acelera el aprendizaje de Amelia.
Con las herramientas de supervisión basadas en IA, las empresas pueden automatizar el proceso de gestión de la calidad, puntuando rápidamente las conversaciones en función de criterios preestablecidos. Algunas soluciones pueden incluso enviar alertas instantáneas a los líderes empresariales y supervisores cuando surgen problemas para ayudar a mejorar proactivamente la experiencia del cliente. Al igual que la IA conversacional, las herramientas de IA generativa pueden tener un gran impacto en el servicio al cliente. Pueden comprender las aportaciones de los clientes en tiempo real y utilizar sus conocimientos y datos para ayudar a los agentes a ofrecer experiencias más personalizadas e intuitivas. La tecnología de IA da a las organizaciones el poder de ofrecer un servicio personalizado 24 horas al día, 7 días a la semana, a los consumidores en una serie de canales, a través de bots y agentes virtuales.
Aunque la solución está en fase beta, el proveedor de control de calidad del centro de contacto cree que los resultados son «prometedores» cuando se prueban con datos NPS reales. De hecho, el bot detecta el cambio de intención y presenta un mensaje para volver a centrar al cliente, reconducir la conversación y mejorar los índices de contención. Junto a la respuesta, el bot potenciado por GenAI cita las fuentes de información que ha aprovechado, a las que el cliente puede acceder si desea profundizar. Sin embargo, a veces, no hay ningún artículo de conocimiento que la solución pueda aprovechar como base de su respuesta. En otro lugar, un proveedor de telecomunicaciones japonés está probando un software similar que modifica el tono de los clientes airados.
Como resultado, las empresas pueden ajustar el recorrido del cliente para evitar fallos en la demanda, reducir el volumen total de llamadas y mejorar la experiencia del cliente. «Digamos que podemos habilitar tu centro de contacto para automatizar tu sistema de respuesta de voz inteligente. Puedes utilizar esa información para mejorar la gestión de tu centro de contacto», afirma Grubb. Aunque el impacto de los algoritmos avanzados de IA se puede sentir en todas partes, es especialmente destacado en el centro de contacto.
Agent assist corregirá el desequilibrio en el tiempo de los agentes de un centro de contacto para que puedan conectar mejor con los clientes y centrarse en interacciones de alto valor. Descope CIAM, una plataforma de gestión de identidades y accesos de clientes (CIAM) de «arrastrar y soltar», se ha integrado ahora en 8×8 CPaaS para mejorar la seguridad y la protección contra el fraude. Sus flujos de trabajo visuales sin código permiten a las empresas crear todo el recorrido del usuario, la autenticación, la autorización y la gestión de identidades en «cualquier» aplicación. Según las normas de la UE, las empresas tendrán que revelar qué contenido se crea mediante IA generativa, publicar resúmenes de los datos utilizados para el entrenamiento y diseñar modelos que garanticen que no generan contenido inseguro o peligroso.
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