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A medida que avanzamos hacia un mundo digital, la relación entre empresas y clientes ha ido cambiando en los últimos años. Con las expectativas de los clientes más altas que nunca, las empresas necesitan encontrar nuevas formas de interactuar con ellos y mejorar la eficiencia y calidad de sus procesos y servicios. Es en este contexto que varias organizaciones están comenzando a abordar el tren de IA para mejorar su servicio al cliente con experiencias más inteligentes y automatización de procesos.

La inteligencia artificial no solo puede ayudar a las empresas a acelerar el desarrollo de aplicaciones, sino que también permite a los usuarios finales interactuar con las aplicaciones con mayor facilidad. Dejaré todo el desarrollo asistido por IA para otro momento. En este artículo, centrémonos en por qué tantas empresas invierten en soluciones inteligentes y los usos más comunes de la IA en el servicio al cliente.

Por qué invertir en IA: oportunidades y desafíos

Atrás quedaron los tiempos en que la inteligencia artificial era vista como el villano y la perdición de la humanidad, pero seamos honestos, nadie vería Terminator si el T-800 se pareciera a Siri, ¿verdad? Según Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020, aunque la pandemia COVID-19 ha frenado la inversión en este tipo de tecnología, solo el 16% de las empresas consultadas suspendieron temporalmente sus iniciativas de IA y el 7% las disminuyeron, mientras que el 30% las incrementó. su inversión.

La razón de esto son los beneficios verificados asociados con la IA que incluyen:

Mayor satisfacción del usuario: Según un estudio de Aberdeen e IBM, el 33% de los usuarios tienen más probabilidades de aumentar su satisfacción debido a las experiencias personalizadas que ofrece la IA.Adquisición de clientes: las empresas que han invertido en IA tienen tres veces más probabilidades de adquirir nuevos clientes.Retención de clientes: Las empresas que han adoptado la IA tienen 2,5 veces más probabilidades de mejorar la retención de clientes. Como resultado, las empresas que invierten en IA pueden aumentar sus ingresos y ventas al mismo tiempo que ahorran mucho dinero en tareas operativas y mundanas gracias a la automatización proporcionada por las soluciones inteligentes.

Sin embargo, solo una de cada 10 empresas ha podido llevar la IA a la producción. Las empresas más pequeñas luchan por adoptarlo, mientras que las más grandes con equipos y herramientas dedicados solo lo usan en los proyectos más estratégicos. ¿Porqué es eso? La respuesta suele estar en al menos uno de los siguientes culpables:

Falta de talento: Es difícil adquirir y retener desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos con experiencia y conocimientos.Acceso a los datos: la mayoría de las empresas no tienen acceso a datos de calidad y centralizados que las aplicaciones integradas en IA puedan usar y de los que puedan aprender.Saber qué hacer: la mayoría de las organizaciones no saben cómo hacerlo, qué hacer y cómo iniciar una iniciativa de inteligencia artificial de manera efectiva. Si desea obtener más información sobre cómo superar estos desafíos, lo invito a ver mi reciente Trending TechTalk, Aprovechamiento de la inteligencia artificial. A través del SDLC para crear grandes experiencias, donde cubro estos temas con mayor detalle.

Casos de uso de IA para mejorar su servicio al cliente

Ahora, si está buscando invertir en soluciones de inteligencia artificial, pero no sabe por dónde empezar, echemos un vistazo a algunos de los casos de uso más comunes en los que las organizaciones utilizan la inteligencia artificial para mejorar su servicio al cliente al tiempo que brindan atractivos y modernos aplicaciones.

1. Chatbots

Los chatbots son una excelente manera de brindar un compromiso sin preocupaciones que se adapta a los horarios ocupados de sus clientes y uno de los casos de uso más comunes de IA en el servicio al cliente. Con chatbots, puede:

Escale la primera línea de soporte: En lugar de que las personas respondan a necesidades muy específicas, las empresas están utilizando chatbots con tecnología infundida con inteligencia artificial para responder las preguntas más comunes de los usuarios y, por lo tanto, disminuir el tráfico a otros canales de soporte.Interactuar con los clientes: los clientes quieren experiencias intuitivas e inmediatas; no quieren completar un formulario para presentar una solicitud cuando solicitan información simple. Con los chatbots, puede dar comentarios a sus clientes en un estilo muy conversacional.Empleados de apoyo: Mucha de la información que sus empleados necesitan para hacer su trabajo se puede almacenar en bases de conocimiento o formatos de preguntas y respuestas. Los chatbots pueden ayudarlos a entregar esa información de manera mucho más eficiente al tener una interfaz en la que pueden consultar y preguntar de una manera natural.El software de chatbot popular incluye Drift e Intercom pero, hoy en día, las plataformas de desarrollo de aplicaciones modernas también le brindan las herramientas para construir rápidamente su propios servicios de chatbot totalmente personalizados para las necesidades de su negocio. Un ejemplo de eso es CredAbility, que decidió utilizar un desarrollador de aplicaciones moderno para crear chatbots de rápida evolución que funcionan como asistentes financieros personales para ayudar a los usuarios a crear planes de acción individuales para lograr objetivos como mejorar su puntaje crediticio o subir a la escalera de la propiedad.

2. Análisis del idioma

Las herramientas de análisis del lenguaje permiten a los colaboradores extraer información clave de los comentarios de los clientes y, en base a eso, adaptar su comunicación.

El análisis del idioma es un gran activo para mejorar la experiencia de su centro de llamadas. Con él, sus agentes pueden detectar si el cliente con el que están hablando está contento o descontento y ajustar su tono y acciones en consecuencia.

Un gran ejemplo de análisis del lenguaje es la herramienta de análisis conductual y emocional (BEAT), una aplicación desarrollada por Deloitte para una gran institución de servicios financieros. BEAT escucha las llamadas telefónicas que los agentes tienen con los clientes y transcribe las palabras y el sentimiento sobre cómo ocurre la conversación para determinar si ese cliente parecía ser vulnerable y en riesgo de un mal resultado.

“El riesgo de conducta es una prioridad tanto para las empresas como para los reguladores. Sin embargo, identificarlo es a menudo un proceso lento impulsado por una selección aleatoria. Para las empresas de servicios financieros, a menudo implica revisar volúmenes significativos de interacciones con los clientes a un costo considerable. True Voice de Deloitte avisa cuando los aspectos del lenguaje o del comportamiento utilizados para vender productos financieros podrían estar en riesgo de incumplimiento, lo que lo plantea antes de que represente un riesgo de conducta grave para las organizaciones. Además, puede ayudar a identificar conocimientos dentro de las interacciones con los clientes de las empresas, generando valor, optimizando procesos y mejorando la capacitación del personal ". – Andy Whitton, socio, análisis de riesgos en Deloitte

3. Detección de objetos

Las soluciones de detección de objetos le permiten automatizar tareas relacionadas con el reconocimiento de imágenes. Si eres un usuario de Revolut, es posible que hayas experimentado este caso de uso.

Piense en una institución bancaria o de seguros que desee acelerar y mejorar la experiencia de incorporación de nuevos clientes. Con la detección de objetos, sus clientes pueden simplemente cargar una foto de su identificación, tomar una selfie y luego hacer coincidir automáticamente la cara en la identificación con la selfie y validar la identificación del cliente, reemplazando todo el engorroso proceso de hacerlo en persona.

Esto le ahorrará mucho tiempo y brindará una experiencia mucho mejor a su cliente.

4. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

El reconocimiento óptico de caracteres se usa comúnmente en la automatización del procesamiento de documentos.

Con OCR, puede entrenar sus sistemas para leer un documento, como una factura o un pedido, extraer información relevante y completar automáticamente los campos correctos en su sistema. De esta manera, puede procesar documentos de una manera más digital y eficiente, para respaldar una recuperación de información más rápida y precisa de los documentos en papel.

5. Modelos de aprendizaje automático

Puede entrenar modelos de aprendizaje automático e integrarlos en sus aplicaciones para crear y desarrollar análisis predictivos que lo ayudarán a tomar decisiones comerciales mejores y más informadas. Hay varios casos de uso del aprendizaje automático, siendo los más comunes:

Automatización de una decisión de aprobación, análisis de riesgo o resultado comercial;Clasificar Tickets para triar el soporte, asignar al equipo adecuado, recomendar una solución.Predecir descuentos en ventas, demanda de productos, demanda de atención al cliente y stock disponible. Randstad, por ejemplo, creó una aplicación que utiliza el aprendizaje automático para permitir que los consultores de reclutamiento rastreen instantáneamente toda la base de datos de candidatos de Randstad para encontrar las mejores personas para cubrir las vacantes de sus clientes.

“Antes de Spotter, obtener la información correcta de la base de datos era tan laborioso y complejo que muchos de nuestros reclutadores simplemente no la usaban de la manera correcta, simplemente trabajaban con un puñado de candidatos que conocían. Ahora, Spotter hace que sea realmente fácil para los reclutadores identificar rápidamente al mejor talento dentro de toda nuestra base de datos de candidatos, encontrando talento que está fuera de su propia red, por lo que la adopción de los usuarios ha sido increíblemente alta; ya tenemos 2,000 reclutadores usándola en los Países Bajos. ”—Anne Reuver, directora principal de TIC, Randstad Groep Nederland

Lleve su servicio al cliente al siguiente nivel

Los clientes de hoy son más exigentes que nunca. Esperan experiencias fluidas y sin esfuerzo que compitan con la mejor experiencia que hayan tenido. Y la inteligencia artificial puede desempeñar un papel crucial en esta ecuación al mejorar la eficiencia y, permítanme agregar, la frescura de sus procesos y servicios proporcionados.

Si desea ver estos cinco casos de uso de IA en acción, únase a mí en mi TechTalk Aprovechando la IA en el SDLC para crear grandes experiencias donde, junto con mi colega Riva Uy, le mostraremos cómo puede agregar IA a las aplicaciones para mejorar la experiencia del usuario e involucrar mejor a los clientes, mientras comparte una variedad de ejemplos del mundo real.

Foto de Diana Polekhina en Unsplash

El artículo "5 formas de utilizar la inteligencia artificial para mejorar su experiencia de servicio al cliente" apareció por primera vez en el blog de OutSystems
Etiquetas: inteligencia artificial, chatbot, experiencia del cliente