16 ejemplos de herramientas en Inteligencia Artificial para servicio al cliente

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A medida que la IA se desarrolla, se están encontrando más formas de incorporarla al servicio al cliente. En este artículo, revisaremos 16 ejemplos de IA en muchas áreas de servicio al cliente, incluidas las tecnologías orientadas al cliente, como la identificación y el enrutamiento de llamadas, así como las tecnologías detrás de escena como la gestión de la carga de trabajo del centro de contacto y análisis de datos a nivel.

El auge de la IA en el servicio al cliente

La inteligencia artificial (IA), la ciencia que se ocupa de la creación de capacidades de aprendizaje y razonamiento similares a las humanas, ha sido catapultada en el centro de atención en los últimos años. Parece que cada compañía en cada industria quiere aprovechar el poder de la IA para mejorar las operaciones e impactar positivamente la vida de sus clientes.

Las aplicaciones basadas en IA ya son visibles en los diagnósticos de salud, transporte, entretenimiento y educación, por nombrar solo algunas, y la industria de servicio al cliente en particular ha reconocido que las tecnologías de IA tienen un potencial casi ilimitado para satisfacer la creciente demanda de los consumidores de una mejor experiencia del cliente ( CX), menores costos y menor dependencia de los agentes del centro de contacto.

Una encuesta de Tata Consultancy Services descubrió que el 32% de las principales empresas de todo el mundo utilizan actualmente tecnologías de servicio al cliente de IA, el segundo uso más común de IA después de TI.

Inversiones en IA

Esta realización ha visto crecer rápidamente las inversiones en IA. Los dos campos que se prevé que atraerán la mayor inversión en inteligencia artificial este año fueron los agentes de servicio al cliente automatizados con tecnología de inteligencia artificial, con $ 4.5 mil millones, y la recomendación y automatización del proceso de ventas, con $ 2.7 mil millones.

Según IDC, “AI es un elemento de cambio en un entorno altamente competitivo, especialmente en industrias orientadas al cliente, como el comercio minorista y las finanzas, donde AI tiene el poder de impulsar la experiencia del cliente al siguiente nivel con asistentes virtuales, recomendaciones de productos o visual búsquedas “.

Las empresas con visión de futuro están recurriendo cada vez más a soluciones de servicio al cliente basadas en inteligencia artificial para optimizar CX y optimizar sus operaciones administrativas.

En este artículo, profundizamos en dieciséis tecnologías diferentes de servicio al cliente de IA que las empresas están empleando para mejorar sus interacciones de cara al cliente, así como para mejorar sus procesos internos. A medida que la tecnología madure, muchas compañías inevitablemente buscarán soluciones integrales de inteligencia artificial que unifiquen los datos operativos y de los clientes para lograr los conocimientos más valiosos y procesables.

 

Tecnologías de inteligencia artificial orientadas al cliente

Las tecnologías de servicio al cliente de AI han dado lugar a una amplia gama de plataformas orientadas al cliente, que ayudan a las empresas a proporcionar un nivel de servicio más allá de la capacidad humana. Las tecnologías de inteligencia artificial orientadas al cliente son especialmente relevantes para ayudar en la identificación del cliente, clasificación / enrutamiento de llamadas, chatbots y personalización predictiva.

AI para identificación del cliente

  1. Biometría

La biometría se refiere a mediciones y cálculos corporales con fines de autenticación, identificación y control de acceso. Las soluciones biométricas físicas analizan partes del cuerpo humano, como la cara, el iris o las huellas dactilares de una persona, mientras que las soluciones biométricas conductuales analizan otras características, como la marcha, la voz o la interacción con un dispositivo. El campo se está generalizando con un informe de Tractica 2017 que predice que los ingresos de hardware y software biométricos crecerán en un mercado mundial de $ 15.1 mil millones para 2025, a una tasa compuesta anual de 22.9 por ciento.

  1. Reconocimiento de rostro y voz

El reconocimiento facial identifica y verifica a un individuo al comparar los rasgos faciales de una imagen digital o video con una base de datos. Por ejemplo, un algoritmo basado en IA puede analizar la distancia entre los ojos, la forma de la mandíbula o el ancho de la nariz, y luego usar los datos para encontrar una coincidencia. Mientras tanto, el reconocimiento de voz digitaliza las palabras y las codifica con datos como tono, cadencia y tono, y luego forma una huella de voz única relacionada con un individuo. Esta huella de voz se puede utilizar para identificar y autenticar al hablante.

La IA continúa realizando mejoras significativas en las capacidades de reconocimiento biométrico de las máquinas, especialmente cuando se trata de condiciones de iluminación, ángulos y fondos desafiantes. Mediante la biometría, los agentes pueden reconocer a los clientes y saludarlos de manera personal. Las empresas pueden usar la biometría para verificar las garantías, asegurando que los clientes reciban el servicio para sus dispositivos sin requerir que guarden los recibos u otra documentación. Los agentes que representan a las instituciones financieras o compañías de seguros pueden usar la biometría para autenticar rápidamente a los clientes y minimizar el riesgo de fraude. A medida que la biometría se vuelve más confiable y rentable, se puede esperar que más compañías aprovechen sus beneficios.

AI para clasificación / enrutamiento de llamadas

  1. Predicción de intención

La predicción de intención se refiere a la ciencia detrás de descubrir los requisitos del siguiente paso del cliente. Las señales de los clientes, como los clics, las vistas y las compras, se traducen en predicciones que brindan personalización de valor agregado incluso antes de que los clientes lo soliciten. Las soluciones predictivas combinan datos de clientes con IA para determinar la intención y seleccionar el siguiente paso correcto para brindar el soporte al cliente relevante.

Por ejemplo, la tecnología puede identificar patrones que indican la intención de un cliente en función de la actividad web o el texto y enrutar la llamada o el chat al agente apropiado. La predicción de intenciones permite a los centros de contacto mejorar su juego al brindar a los clientes la asistencia que necesitan de la manera que desean.

  1. Analítica de emociones

El análisis de emociones analiza la comunicación verbal y no verbal de un individuo para comprender su estado de ánimo o actitud. Por ejemplo, si alguien está sonriendo y asintiendo con la cabeza, es probable que esté contento, mientras que si los ojos de alguien están muy abiertos y su boca está abierta, probablemente estén conmocionados.

El análisis de emociones se puede utilizar para clasificar el estado de ánimo de un cliente con la prioridad correcta y dirigirlo al agente adecuado. Por ejemplo, un cliente enojado puede ser enrutado al equipo de retención de clientes, mientras que un cliente satisfecho y satisfecho puede ser enrutado al equipo de ventas para presentar un nuevo producto o servicio. El análisis de emociones genera datos que luego se pueden utilizar para comprender la experiencia de un cliente con un producto, nuevo empaque o interacción con un representante de la empresa, así como para descubrir cualquier vínculo débil que cause reacciones negativas del cliente.

  1. Chatbots

Las plataformas de servicio al cliente de IA conversacional, conocidas como asistentes virtuales o chatbots, representan una tecnología prometedora que ya se proyecta que reducirá los costos comerciales en hasta $ 8 mil millones en menos de cinco años ( Juniper ). Esta es probablemente una de las razones por las cuales Oracle descubrió que el 80% de los líderes de ventas y marketing dicen que actualmente usan o planean implementar chatbots en el futuro cercano.

Las principales empresas como Apple, Microsoft, Facebook, Disney y Google participan activamente en la carrera para crear asistentes virtuales y chatbots que puedan responder a las consultas de los clientes y escalar la prestación de un servicio al cliente de calidad basado en inteligencia artificial. El servicio al cliente se ha beneficiado claramente de los bots, ya que estos asistentes virtuales pueden almacenar cantidades infinitas de datos, predecir el comportamiento del cliente y acceder a información relevante en tiempo real.

Hoy en día, los humanos y los bots basados ​​en IA pueden colaborar para optimizar las interacciones con los clientes. La colaboración se puede aplicar de dos maneras principales: para el aumento de la inteligencia humana y la mejora de la capacidad humana.

  1. Análisis de texto / PNL

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) se refiere a la aplicación de técnicas de computación al lenguaje utilizado en la forma natural (texto escrito o discurso) para derivar ideas analíticas. Por ejemplo, una empresa puede emplear PNL para determinar si la percepción del escritor sobre un tema específico es positiva, negativa o neutral. Este tipo de análisis de sentimientos se ha convertido en una herramienta clave para dar sentido a la multitud de opiniones expresadas diariamente en textos en sitios de revisión, foros, blogs y redes sociales.

El análisis de PNL también permite a las compañías extraer sugerencias y quejas de productos de las revisiones de productos en línea para abordar de manera proactiva cualquier problema. Estas tecnologías permiten a las empresas obtener información a nivel micro, al comprender las emociones de cada cliente, así como a nivel macro, al mantener el dedo en el pulso de las opiniones de su base de clientes.

  1. Personalización predictiva

Las organizaciones ahora tienen acceso a grandes cantidades de datos sobre sus clientes que se pueden utilizar para proporcionar un servicio personalizado y recomendaciones a los consumidores específicos.

Sprint utiliza un algoritmo de servicio al cliente impulsado por IA para identificar a los clientes en riesgo de abandono y ofrecer de manera proactiva ofertas de retención personalizadas, una práctica que ha mejorado drásticamente su tasa de retención.

El algoritmo de servicio al cliente de Netflix basado en inteligencia artificial utiliza datos tales como datos demográficos, historial de visualización y preferencias personales para predecir lo que el usuario quisiera ver a continuación, con un nivel de precisión que le ahorra a la compañía $ 1 mil millones al año en términos de retención de clientes.

  1. Mantenimiento predictivo

Esta tecnología se puede utilizar para predecir problemas técnicos y de mantenimiento antes de que se desarrollen.

Estos son algunos ejemplos actuales de mantenimiento predictivo de IA en acción:

  • UPS informa que ya ha ahorrado millones de dólares al implementar una solución de mantenimiento predictivo de inteligencia artificial que reduce las averías de los camiones de reparto.
  • ThyssenKrupp afirma que su solución de mantenimiento predictivo ha aumentado drásticamente la disponibilidad de ascensores mediante el uso de diagnósticos en tiempo real que reducen el tiempo fuera de servicio.
  • Mientras tanto, Cisco utiliza el mantenimiento predictivo para optimizar el
    rendimiento de la red y solucionar problemas más rápido.

Tecnologías detrás de escena

Las tecnologías de IA han recorrido un largo camino hacia la optimización de los procesos de servicio al cliente back-end, asegurando que las empresas sean lo más eficientes y rentables posible. Se ha demostrado que la utilización de la automatización robótica de procesos (RPA) en los centros de contacto reduce los costos y aumenta la eficiencia operativa. Las tecnologías de servicio al cliente de IA de back office son especialmente relevantes para ayudar en la gestión de la carga de trabajo, la productividad del agente y el análisis de datos de alto nivel del rendimiento del centro de contacto.

La IA puede mejorar la gestión de la carga de trabajo del centro de contacto

  1. Computer Vision AI para el reconocimiento de objetos / problemas

Las tecnologías de visión artificial por computadora implican el procesamiento y análisis de imágenes y videos digitales para comprender automáticamente su significado y contexto. Su precisión para el reconocimiento de objetos permite al sistema identificar un objeto dentro de una imagen, clasificarlo y distinguirlo de otros objetos e identificar partes dentro del objeto.

Las tecnologías de servicio al cliente de Computer Vision AI pueden reducir la carga de trabajo de los agentes del centro de contacto al enrutar las consultas de los clientes a canales de autoservicio, donde los clientes interactúan visualmente con asistentes visuales que los guían visualmente hacia la auto resolución.

  1. Soporte de decisión del agente

La misma tecnología de AI de visión artificial que interconecta a los humanos con la tecnología para proporcionar CX superior también se puede utilizar para facilitar el trabajo de los representantes de los centros de contacto. Mejora la toma de decisiones de los agentes y el intercambio de conocimientos en toda la empresa mediante la creación de bases dinámicas de conocimiento visual. El agente y el sistema colaboran durante la interacción de cada cliente, con el rendimiento del agente mejorado por la capacidad de la computadora para proporcionar sugerencias de resolución en tiempo real. Este modelo es especialmente efectivo cuando se requiere que el centro de contacto maneje grandes volúmenes de llamadas o episodios altamente complejos.

  1.  Motivación y productividad del agente.

La investigación muestra que los empleados desconectados le cuestan a las empresas estadounidenses hasta $ 550 mil millones al año. Con tecnologías avanzadas de inteligencia artificial como la visión artificial, los agentes pueden trabajar más rápido y de manera más eficiente. Estas herramientas incluyen

  • priorización de llamadas
  • identificación del cliente
  • motores de recomendación
  • monitoreo y capacitación de agentes inteligentes

Brindar a los agentes herramientas y soluciones basadas en inteligencia artificial para ampliar sus habilidades, permitiéndoles dominar procesos complejos de orientación de dispositivos y brindar un mejor servicio, es una forma efectiva de mejorar la satisfacción laboral y reducir el desgaste. Empoderar a los agentes con soluciones de primer nivel y alentarlos a que rindan mejor usando estas herramientas aumenta su sentido de autoestima y aumenta el orgullo que sienten por su trabajo. Cuando los agentes tienen poder, se invierten en cada interacción con el cliente. Los resultados se reflejan positivamente en los KPI del agente, motivándolos aún más a usar estas herramientas innovadoras para tener éxito.

  1. Entrenamiento de agentes

Los encargados de tomar decisiones en los centros de contacto entienden que mejores herramientas son la clave para reducir los tiempos de capacitación de los agentes. Contact Center Pipeline informa que aumentar el enfoque en el entrenamiento y desarrollo para los agentes es una prioridad para los gerentes de centros de contacto. Las herramientas de capacitación del centro de llamadas basadas en inteligencia artificial , como la gamificación, la asistencia visual y el autocontrol, reducen el tiempo de incorporación de agentes y garantizan que los representantes estén completamente comprometidos desde el primer día.

Otra solución, los Asistentes Virtuales de Empleados (VEA), o amigos digitales, se han aprovechado como una solución efectiva para ayudar a los centros de contacto a apoyar a sus agentes con el aprendizaje a pedido, fomentar la comunicación dentro de la empresa y ayudar con otras tareas administrativas. A principios de 2019, Gartner predijo que para 2021, una cuarta parte de los trabajadores digitales usarán un VEA a diario, un aumento significativo de menos del 2% en 2019.

  1. Gamificación

Cuando se introduce la gamificación en un entorno de centro de llamadas, los agentes compiten entre sí para completar objetivos y superar a otros representantes en KPI específicos, como horas trabajadas, lecciones aprendidas o velocidad promedio para responder. La gamificación puede ser una experiencia inmersiva y emocionante que involucra y motiva a los agentes. Las recompensas pueden incluir el reconocimiento en tablas de clasificación, premios físicos o recompensas alternativas como turnos preferidos o estacionamiento gratuito.

El éxito de un sistema de gamificación radica en una transparencia total y en informes exhaustivos que garantizan una competencia leal, que puede basarse en cualquier actividad rastreada por la plataforma, como casos resueltos, tiempos promedio de manejo o envíos de hojas de tiempo.

AI para análisis de datos de alto nivel

  1. Mejoras de proceso.

Los procesos ineficientes le cuestan a las organizaciones tanto como 20 a 30 por ciento de sus ingresos cada año. A medida que las empresas escalan sus operaciones de atención al cliente o responden a las nuevas realidades del mercado, los cambios en sus procesos son inevitables y necesarios. En lugar de confiar en el instinto o en las decisiones del equipo, las mejoras de los procesos deben fundamentarse de hecho con base en el análisis de datos. AI ayuda a las empresas a aprovechar sus datos para tomar decisiones útiles sobre los cambios en el proceso que impulsarán a la organización hacia adelante.

  1. Optimización de CLV

Customer Lifetime Value (CLV) es una métrica que rastrea lo valioso que es un cliente para una empresa a lo largo de la relación. CLV se basa en la premisa de que retener a los clientes existentes ofrece un mayor retorno de la inversión que adquirir nuevos. Los estudios han encontrado que la probabilidad de vender a un cliente por primera vez es del 5-20% , mientras que para un cliente existente la probabilidad es del 60-70%.

El uso de análisis de datos impulsados ​​por IA de alto nivel para determinar en qué parte de sus ciclos de vida los clientes se están agitando o para dirigirse a clientes con promociones de lealtad ayuda a optimizar CLV. La comprensión de CLV brinda a las empresas los datos que necesitan para mejorar continuamente o identificar áreas de excelencia; Es un número que debe tenerse en cuenta para cada agente del centro de contacto que responda las llamadas de los clientes.

  1. Perspectivas empresariales

Las empresas están adoptando cada vez más la inteligencia artificial para identificar tendencias y obtener información de los enormes volúmenes de datos que tienen para ayudar a la toma de decisiones. Se están utilizando soluciones holísticas basadas en inteligencia artificial para automatizar los procesos de inteligencia empresarial y análisis basados ​​en datos transaccionales encontrados en sus bases de datos. Al detectar patrones y cambios, las empresas pueden usar los conocimientos resultantes para una amplia gama de aplicaciones comerciales, como nuevos requisitos de servicio, tendencias basadas en la ubicación o desarrollo de nuevos productos.

El futuro de la IA en el servicio al cliente

El tremendo impacto que estas tecnologías de servicio al cliente de IA están teniendo, tanto en las aplicaciones de cara al cliente como en las de back office, ya lo han sentido empresas de múltiples industrias. Es un espacio donde se están implementando aplicaciones de IA nuevas y mejoradas a un ritmo rápido para proporcionar experiencias omnicanal tanto para clientes como para agentes.

En la industria de seguros, por ejemplo, las compañías líderes ahora están utilizando IA para potenciar todos los aspectos de la experiencia de los asegurados y el proceso de reclamos. Las empresas utilizan el reconocimiento facial para identificar a los clientes y la IA de visión artificial para comparar imágenes de daños con fotos de objetos que ya están en sus sistemas para calcular el costo, mientras evalúan la urgencia del escenario para procesar el reclamo lo más rápido posible.

Hoy, la inteligencia artificial está en el epicentro de la convergencia tecnológica en múltiples sectores, creando una unión perfecta de sistemas orientados a la inteligencia artificial y orientados al cliente.