Proporcionando conocimiento centralizado
Buscar información manualmente para resolver una consulta de cliente es una tarea que consume mucho tiempo e interrumpe el flujo de la conversación.
Desde la perspectiva del cliente, puede dar la sensación de que el agente no lo está escuchando. También, requiere que los agentes evalúen la relevancia y precisión de la información porque los objetivos, las necesidades y los recorridos individuales de los clientes pueden ser diferentes.
El conocimiento centralizado, integrado en una única plataforma en la nube, utiliza la IA para proporcionar respuestas directamente a los agentes o clientes, proporcionando información relevante de forma proactiva durante las interacciones. De esta manera, se consigue fomentar una toma de decisiones eficiente y resolutiva.
Se garantiza así, que la información correcta esté disponible en el momento adecuado, para las personas adecuadas, optimizándose continuamente en beneficio de cualquier consulta.
Por ejemplo, los agentes pueden tener una base de conocimientos favorita entre las que pueden elegir para responder a las preguntas de los clientes. Por otro lado, los chatbots pueden utilizar una base de conocimientos especialmente desarrollada para sus necesidades, que cubre únicamente las preguntas más comunes y se actualiza regularmente.
Al identificar y acceder a los datos de conocimiento desde una fuente centralizada, se maximiza el uso de la información existente sobre los clientes. A partir de ahí, se pueden implementar diversas aplicaciones de IA para acceder al conocimiento desde múltiples perspectivas, incluyendo las comerciales, técnicas y financieras. Todas estas aplicaciones de IA se benefician del mismo conocimiento integrado y actualizado continuamente.
A medida que madura la IA y se incrementa la experiencia, crece el valor del conocimiento centralizado para respaldarla. Esto se traduce en tasas más satisfactorias de autoservicio, una mejor resolución en la primera llamada y menos frustración. Los clientes experimentan una mejora general en su experiencia al acceder a una “única fuente de la verdad”, lo que puede fomentar la lealtad del cliente.
Reducción de la ralentización de varias pantallas
Antes, las pantallas múltiples parecían empoderar a los agentes, que podían buscar ampliamente respuestas a sus consultas. Sin embargo, tener que navegar en varios lugares para obtener información requiere mucho tiempo y puede resultar frustrante.
En un contact center tradicional, es común que los agentes tengan dos o tres monitores como una forma de llegar a cinco o más repositorios de conocimiento. Incluso las solicitudes de servicio más simples, como “Me gustaría un reembolso porque no recibí mi pedido”, requieren una búsqueda.
Gracias a las nuevas tecnologías de atención al cliente, el agente puede tener en una pantalla el chat o la llamada de voz y en otro monitor su sistema de gestión de pedidos, como Salesforce, Billify o Shopify. Cada uno de ellos puede incluir una ventana de seguimiento de distribución para localizar los productos en tránsito. Además, hay otra ventana con el historial del cliente directamente desde Service Cloud. De esta manera, los agentes están constantemente cambiando de una ventana a otra en busca de la mejor y más rápida respuesta.
A medida que los datos y la información se consolidan en una única plataforma, la IA y la orquestación de experiencias pueden presentar respuestas en menos ventanas. Esto reduce el riesgo de que los agentes pierdan información, ya que no tienen que buscar respuestas en múltiples lugares.
Maximizar el potencial de la automatización
Hoy en día, podemos predecir y automatizar procesos a través de agentes virtuales, proporcionando las mejores experiencias a los clientes a lo largo de todo su recorrido y en tiempo real.
Estas capacidades benefician a todas las áreas del contact center, incluidos los agentes, supervisores y administradores de recursos. Gracias a la IA se mejora la capacidad de casi todos los involucrados para ser más eficientes.
La mayoría de tecnologías de automatización y optimización mencionadas ya se están utilizando en empresas orientadas al crecimiento y sus capacidades se están desarrollando rápidamente.
Siguiente mejor acción
A medida que las expectativas de servicio aumentan, pasar cinco minutos en una llamada de atención al cliente para completar una tarea sencilla se vuelve excesivamente prolongado para cualquier cliente. Pudiendo llegar a preferir abandonar tu marca en favor de una que sea más eficiente.
En un futuro próximo, gracias a las herramientas de IA, los agentes tendrán toda la información que necesiten al alcance de sus manos. Podrán extraer automáticamente datos de la conversación con el cliente para completar formularios, por ejemplo, al emitir reembolsos. O si un cliente desea programar la recogida de un producto, la IA entenderá esa tarea y la completará automáticamente.
La optimización incluirá un mejor seguimiento de los agentes virtuales mientras realizan estas tareas, proporcionando a las empresas más datos y aprendizajes sobre cómo mejorar. Estas capacidades, rápidas y fáciles de usar, ofrecen una excelente experiencia al cliente.
Imaginemos que una aerolínea recibe una llamada de un viajero frecuente que necesita ayuda y prefiere una solución en línea. Pero la aerolínea no cuenta con un proceso automatizado para resolver su problema, por lo que lo derivan a un agente cada vez que tiene una incidencia. En ese momento, es posible que tenga que esperar cinco minutos para que el agente lea la conversación anterior, vea lo que se le ha dicho al cliente y lo que está intentando hacer.
Las siguientes capacidades de acción utilizan el poder predictivo de la orquestación de experiencias impulsada por IA y lo aplican para optimizar el recorrido del cliente. Las interacciones se optimizan en función de las preferencias, los comportamientos y los datos históricos únicos de cada cliente.
Descripción de los segmentos
La IA también utiliza su comprensión de los segmentos para identificar a los clientes en tiempo real y adaptar las conversaciones de los agentes virtuales. Digamos que una forma de segmentar a los clientes es por gasto anual. Si llama un cliente clasificado como “Silver”, el diálogo del agente virtual se ajustará automáticamente para asegurarse de que las respuestas sean relevantes para los clientes Silver.
Por otra parte, no se proporcionará información que solo esté disponible para los clientes “Gold”, que gastan más. Esta es una de las formas más valiosas de hiperpersonalización, ya que previene errores antes de que ocurran.
La IA y la orquestación de experiencias siguen impulsando mejoras en los KPI tradicionales, pero de una manera mucho más eficaz que en el pasado. Menos desvíos de llamadas llevan a los clientes a una resolución más rápida, sin largos tiempos de espera y el resumen automático reduce la duración de las interacciones. Todo esto contribuye a crear una experiencia positiva constante con tu marca.
Planificar ahora el futuro de la experiencia del cliente
La orquestación de experiencias se basa en una estrategia centrada en el cliente, que cambia las reglas del juego para las empresas. Impulsada por la IA, permite a las empresas coordinar sin problemas la tecnología, las interacciones y los puntos de contacto. Pueden prever las acciones de los clientes, moldear y optimizar sus recorridos, y llevar la personalización a una escala mayor.
La plataforma Genesys Cloud™ permite aprovechar valiosas capacidades de IA a través del poder de la orquestación de experiencias.
