A la hora de integrar la inteligencia artificial en el servicio de atención al cliente, es importante seleccionar los ajustes más sensatos desde el punto de vista económico. Esto se aplica en particular al contacto inicial con los clientes, el análisis de sus datos y el procesamiento de consultas muy repetitivas. Sin embargo, sólo combinando la experiencia humana y el uso selectivo de tecnologías adecuadas se puede aumentar la eficiencia sin perder la fidelidad de los clientes.
Ejemplos de IA en la atención al cliente
El valor de la IA en la atención al cliente queda demostrado por escenarios de aplicación práctica. He aquí cinco de ellos:
Recomendaciones de upselling con ayuda de IA en el chat de asistencia
Proceso:
A partir de una conversación de asistencia, un modelo de aprendizaje automático analiza el comportamiento del usuario (por ejemplo, compras anteriores, comportamiento de uso, valor del cliente) y sugiere ofertas adicionales adecuadas al empleado del servicio de atención al cliente. Estas pueden incluirse específicamente en el chat -por ejemplo, "Recomendamos..." para adaptarse a su dispositivo-.
Efecto:
Aumento de las tasas de conversión en el servicio de atención al cliente, personalización sin esfuerzo adicional de investigación, estrategias de upselling basadas en datos.
Primer contacto automatizado 24/7 mediante chatbot con lógica de escalado
Proceso:
Los correos electrónicos entrantes y los historiales de chat no sólo se clasifican temáticamente mediante PNL y análisis de sentimientos, sino que también se comprueba el tono emocional. Los mensajes con un tono especialmente negativo (por ejemplo, quejas airadas) tienen más prioridad en el sistema de tickets. Al mismo tiempo, se marcan automáticamente para preparar a los empleados del servicio para el contexto emocional.
Efecto:
Reducción precoz de posibles conflictos y aumento de la satisfacción de los clientes gracias a una gestión proactiva de los problemas críticos.
Tratamiento automatizado de documentos para reclamaciones
Proceso:
Los clientes envían por correo electrónico las reclamaciones, incluidos los documentos justificativos (por ejemplo, fotos o PDF de los productos dañados). Un sistema de IA con procesamiento de imágenes y PLN analiza los archivos adjuntos, extrae los datos pertinentes (código del producto, daños, fecha de compra) e inicia automáticamente un proceso de devolución en el sistema ERP. Sólo se realiza una comprobación manual en caso de ambigüedades.
Efecto:
Ahorro masivo de tiempo de procesamiento, calidad uniforme, menor tasa de error, reembolso acelerado.
Más información sobre la IA de documentos
Tecnologías utilizadas y fundamentos
La IA no es sólo IA y una amplia gama de tecnologías de este amplio campo también se utilizan en el servicio al cliente, ya sea en centros de llamadas o en el servicio sobre el terreno. En esencia, se caracterizan por el análisis de datos y las decisiones derivadas de ellos. Son, por tanto, en su mayoría aprendizaje automático, la subárea más importante de la inteligencia artificial. Las tecnologías específicas incluyen
- Procesamiento del lenguaje natural - El procesamiento del lenguaje natural constituye la base para analizar y generar contenidos automáticamente. Chatbots a partir de grandes modelos lingüísticos o IA generativa son una aplicación especialmente común de esta tecnología y en muchos lugares ya están asumiendo parte de la comunicación con los clientes.
- Texto a voz / Voz a texto - Los modelos de voz de gran tamaño también amplían las posibilidades de introducción de voz o generación de voces artificiales. Esto permite a las empresas de atención al cliente crear robots de voz, sistemas telefónicos interactivos o asistencia sin barreras.
- Análisis del sentimiento - También en este caso nos encontramos en el campo de la PNL. Es una técnica para descodificar emociones o tonalidades en el contenido. Esto ayuda a categorizar las consultas de los clientes y a garantizar su satisfacción a lo largo del recorrido del cliente.
- Análisis predictivo de datos - La atención al cliente a largo plazo genera grandes cantidades de datos que pueden utilizarse para entrenar modelos de ML. Estos pueden utilizarse para predecir tendencias futuras y permitir ajustar la utilización de la capacidad de atención al cliente.
- Agentes de IA - Estos complejos sistemas combinan varios modelos especializados de IA para llevar a cabo tareas exhaustivas de forma autónoma o para ayudar a las personas a hacerlo. Los agentes de IA son, por tanto, algo más que herramientas y pueden interactuar con diversos sistemas CRM o de emisión de tickets en la atención al cliente.
Resumen de aplicaciones de IA adecuadas
Las herramientas de IA que combinan diferentes tecnologías y, por tanto, son adecuadas para diversos escenarios de aplicación, se utilizan habitualmente en el servicio de atención al cliente. A continuación se presentan algunos ejemplos:
| Aplicación / Plataforma | Tecnología(s) utilizada(s) | Ventajas | Desventajas |
| ChatGPT (OpenAI)(por ejemplo, para chatbots) | Inteligencia artificial generativa, PNL | Comunicación automatizada, contextualizada, escalable y personalizable. | Puede alucinar / generar contenidos falsos, riesgos para la protección de datos y el cumplimiento de la normativa |
| Bot de respuestas de Zendesk | PNL, ML, automatización de FAQ | Respuesta rápida a consultas estándar, integración en CRM | Complejidad limitada, requiere una buena base de datos |
| Salesforce Einstein | Análisis predictivo de datos, PNL, ML | Automatización de flujos de trabajo, análisis de opiniones, previsiones de upselling | La instalación y la formación son complejas y caras de ampliar |
| Tidio, Interfono | Creador de chatbot con IA generativa | Inicio rápido, buena usabilidad, soporte multicanal | Personalización limitada, a menudo limitada para los requisitos de la empresa |
| Asistente IBM watsonx | PNL, agentes de IA | Plataforma robusta multiusos (voz y texto) para grandes empresas | Técnicamente complejo, mayor tiempo de aplicación |
| DeepL API | Traducción automática neuronal | Traducciones de alta calidad, útiles para la asistencia internacional | No se reconoce el contexto fuera de las frases individuales |
| Observar.AI | IA de voz, análisis de sentimientos | Formación de agentes, análisis de las emociones de los clientes, calidad de las llamadas | Centrarse en el centro de llamadas, sin procesamiento totalmente automatizado |
| UiPath + módulos AI | RPA + ML | Automatización de procesos de tareas administrativas (por ejemplo, conciliación de facturas, devoluciones) | Sin contacto directo con el cliente, sólo útil para procesos estandarizados |
| Kore.ai, Cognigy | Agentes de IA, IA multimodal | Sistemas de diálogo complejos con integración backend | Técnicamente exigente, elevado desembolso inicial |
| Chat Konfuzio | NLP, ML, Low-Code | Integración y personalización sencillas, alta seguridad de los datos | No es posible ordenar directamente los artículos |
¿Por qué utilizar la IA en la atención al cliente?
En general, muchos ámbitos empresariales se prestan al uso de tecnologías de IA para automatizar y acelerar procesos, aumentar la precisión o tomar decisiones basadas en datos. La IA generativa, en particular, ofrece amplias oportunidades para estas mejoras, especialmente en entornos basados en texto. El servicio de atención al cliente, muy caracterizado por el lenguaje, destaca en este sentido. Las ventajas concretas incluyen
- Alta disponibilidad: El procesamiento, el análisis y la gestión automatizados de las consultas de los clientes son posibles las 24 horas del día. Por tanto, los procesos correspondientes en el servicio de atención al cliente ya no están vinculados a las horas de trabajo de los empleados.
- Reducción de errores: Gracias a su amplio entrenamiento basado en enormes cantidades de texto, los modelos generativos de IA son resistentes a los errores lingüísticos. Se evitan las erratas y otras imprecisiones en la atención al cliente.
- Personalización: El análisis de los datos de los clientes basado en IA permite hacer recomendaciones personalizadas y presentar ofertas individuales. Esto puede basarse, por ejemplo, en el recorrido completo del cliente hasta la fecha o en el historial de pedidos.
- Mejora de la toma de decisiones: Los análisis basados en IA de los datos procedentes de las opiniones de los clientes y su comportamiento de compra proporcionan una base sólida para ajustar la estrategia. Además, se puede identificar de forma específica el potencial de venta adicional, por ejemplo.
- Aumento de la eficacia: El argumento asesino a favor de la automatización por excelencia. En el servicio de atención al cliente, los empleados del servicio se ven liberados de consultas repetitivas (por ejemplo, "¿Dónde está mi paquete?", "¿Cómo puedo restablecer mi contraseña?") y pueden concentrarse más en consultas estratégicas o personales.
Un servicio de atención al cliente eficaz y con un alto grado de fidelidad repercute directamente en las ventas. Por tanto, el rendimiento de la inversión (ROI) es especialmente alto en este ámbito y el periodo de amortización es corto.
Conclusión
El servicio de atención al cliente es un área de negocio muy interesante para el uso de la IA, pero debe evaluarse de forma precisa e individualizada. En particular, un gran volumen de consultas similares en lenguaje natural ofrece un considerable potencial de ahorro. Los chatbots, el análisis de sentimientos y los análisis de datos pueden reducir significativamente la carga de trabajo de los empleados y también descubrir tendencias futuras. Examinando de cerca el statu quo y comparándolo con los objetivos empresariales, las empresas pueden elaborar un plan preciso para seleccionar e implantar las herramientas y tecnologías adecuadas. Por último, pero no por ello menos importante, también depende de la Experiencia en IA de los empleados de los servicios, que ahora es obligatorio en principio, pero sigue siendo muy variable.
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