El costo creciente del soporte humano es una realidad frustrante en el servicio al cliente. ¿Es el servicio al cliente con Inteligencia Artificial Generativa la respuesta?
Primero, comencemos con el problema. Por lo general, es algo así.
El equipo de atención al cliente acuerda un acuerdo de nivel de servicio (SLA) que parece manejable al principio. Con tiempo suficiente para que los agentes de servicio al cliente atiendan rápidamente cada ticket, la satisfacción del cliente (CSAT) es alta.
Pero cuando los volúmenes de soporte se disparan, se acumula una pila interminable de tickets de soporte. Al apresurarse a revisar un ticket de soporte para llegar al siguiente, los agentes se sienten abrumados. A esto le sigue una costosa rotación de agentes. ¿Sabías que cuesta entre $10 000 y $20 000 reemplazar a un agente del centro de llamadas ?
Por otro lado, los clientes sufren largos tiempos de espera y malas experiencias. Las conversaciones y los comentarios se pierden en la mezcla. El CSAT y el Net Promotor Score (NPS) se sumergen seriamente. Los SLA no se cumplen y los altos directivos se preguntan por qué.
El ciclo de retroalimentación que anteriormente ayudaba a identificar oportunidades se rompe y la calidad general del servicio al cliente disminuye.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial que se especializa en crear contenido único mediante el análisis y el aprendizaje de extensos conjuntos de datos. Identifica y replica patrones, estilos y estructuras complejos a partir de sus datos de entrenamiento, lo que le permite generar nuevos resultados, como texto, imágenes, códigos, diseños de productos o clips de audio que se parecen mucho a los producidos por humanos.
Modelo de lenguaje grande o LLM: el componente básico de la generación de IA
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son sistemas avanzados de inteligencia artificial diseñados para comprender, generar y manipular el lenguaje humano. Son fundamentales en la IA generativa, están capacitados en datos de texto extensos y se destacan en tareas como traducción, resúmenes y respuesta a preguntas.
Herramientas como Bard, ChatGPT, Jasper y X’s Grok son excelentes ejemplos de cómo los LLM permiten interacciones sofisticadas y similares a las humanas con la IA. A pesar de sus impresionantes habilidades, los LLM no son infalibles. Su dependencia de los datos de capacitación a veces puede generar resultados obsoletos o inexactos.
En la experiencia del cliente, la IA generativa da forma a interacciones que dan en el blanco en todo momento, convirtiendo los intercambios rutinarios en momentos de conexión personal y precisa. Resulta que la mayoría de los tomadores de decisiones también quieren centrarse en la IA generativa para mejorar su CX.
IA generativa versus IA conversacional
Tanto la IA generativa como la IA conversacional tienen como objetivo humanizar las conversaciones entre el hombre y la máquina; sin embargo, difieren en muchos aspectos, como se describe a continuación:
| Aspecto | IA conversacional | IA generativa |
|---|---|---|
| Generación de respuesta | Utiliza reglas y respuestas predefinidas para las consultas de los clientes. | Crea respuestas sobre la marcha, adaptadas a cada interacción |
| Capacidad de aprendizaje | Aprende de datos estructurados y mejora con el tiempo | Aprende de datos no estructurados, a menudo requiere menos capacitación manual |
| Interactividad | Maneja complejidad básica a moderada en el flujo de diálogo. | Gestiona alta complejidad, proporcionando interacciones dinámicas y conscientes del contexto. |
| Personalización | Ofrece respuestas personalizadas dentro de un alcance limitado. | Ofrece contenido altamente personalizado al comprender los matices de los datos. |
| Creación de contenido | Limitado a seleccionar entre opciones de contenido existentes | Capaz de generar contenido nuevo que antes no existía. |
| Manejo de datos | Funciona mejor con conjuntos de datos claros y bien etiquetados | Puede procesar y aprender de conjuntos de datos vastos, variados y sin procesar. |
| Flexibilidad | Sigue un camino de interacción más guionizado | Demuestra un mayor grado de flexibilidad y adaptabilidad en las respuestas. |
| Ámbito de uso | Adecuado para escenarios estructurados de experiencia del cliente | Se integra con procesos comerciales más amplios para un enfoque holístico de CX |
Tipos de Gen AI en la experiencia del cliente
La ola de Inteligencia Artificial Generativa cambió en 2023. De hecho, potencialmente podría obtener el 75% del valor de sus casos de uso en las experiencias de los clientes de la IA generativa. Estos son los tipos de IA generativa en la experiencia del cliente que puede utilizar para mejorar su negocio.
Chatbots y bots de voz
Los bots conversacionales impulsados por IA generativa pueden potenciar el autoservicio del cliente, reducir los tiempos de resolución y mejorar la satisfacción del cliente, al garantizar la tonalidad y el contexto específicos de cada caso en tiempo real. Puede ayudarte a delimitar los motivos por los que tus clientes se ponen en contacto contigo e identificar intenciones relevantes para implementar bots en un plazo mucho más corto.
Personalización respaldada por IA
IA generativa refina los perfiles de los clientes utilizando datos de interacciones, compras y preferencias pasadas, mejorando la precisión de las sugerencias de productos y contenidos. Analiza datos sobre lo que sus clientes ven, hacen clic o compran para ofrecer recomendaciones y un pasillo de compras personalizado.
Acción independiente del canal
Además de impulsar los bots, la IA generativa brinda a los agentes la capacidad de responder adecuadamente en todas las plataformas (elaborando correos electrónicos, HTML detallados o respondiendo en las redes sociales), asegurando que cada interacción sea contextualmente precisa y visualmente coherente.
Producción de voz sintética
La generación de voz de la IA generativa transforma los sistemas IVR con un habla que suena convincentemente humana. Estos mensajes de voz elaborados con IA brindan una experiencia auditiva consistente y alineada con la marca en todos los puntos de contacto con el cliente.
Personalización visual
La IA generativa en el comercio electrónico agiliza la creación de imágenes y modelos 3D según las preferencias del usuario. Esta herramienta adapta activamente las imágenes de los productos para que coincidan con los intereses del cliente, mejorando su experiencia al brindar una vista más clara y personalizada de los artículos, desde exhibiciones virtuales de productos hasta simulaciones interactivas de diseño de viviendas.
Pruebas virtuales aumentadas
En moda y decoración del hogar, la IA generativa ofrece capacidades de prueba virtual, lo que permite a los clientes ver los productos en sí mismos o en sus espacios habitables. Estas experiencias de cliente de AR no solo agregan una capa de interactividad, sino que también ayudan a tomar decisiones de compra con mayor confianza.
Redacción de contenido automatizado
Para marketing, la IA generativa es una herramienta poderosa para crear textos de anuncios, publicaciones en redes sociales y descripciones de productos atractivos. Gira el contenido para que resuene con el público objetivo, garantizando que los esfuerzos de marketing sean relevantes y atractivos.
Enriquecimiento de datos
Entre bastidores, la IA generativa mejora los conjuntos de datos de los clientes, enriqueciendo la información que entrena los modelos de aprendizaje automático.
5 consejos para implementar IA generativa en CX para empresas
A medida que el revuelo en torno a la Generación AI disminuye, es vital que las empresas evalúen el valor real que la Generación AI les aporta. Conecta los casos de uso con KPI mensurables o reconoce los nuevos ingresos netos creados por GenAI en CX. Además, aprovecha estos cinco consejos para proteger tu inversión en IA de riesgos y hacer que la Inteligencia Artificial Generativa funcione para ti.
1: Evalúa la infraestructura de datos
Asegúrate de que tu arquitectura de datos pueda admitir la IA generativa siendo sólida y flexible. Una base sólida es fundamental para que la IA analice y genere resultados confiables.
2: Integra con sistemas existentes
Introduce sin problemas la IA generativa en su pila tecnológica actual, como CRM, canales de comunicación, herramientas de análisis, etc. Debería mejorar, no interrumpir, sus operaciones en curso.
3: Céntrate en la capacitación de los usuarios
Invierte en capacitar a su equipo para trabajar junto con la IA. Comprender cómo interpretar los datos y resultados generados por la IA es clave para encontrar todo su potencial.
4: Iterar y optimizar
Comienza con una implementación a pequeña escala para probar y aprender. Utiliza los hallazgos para optimizar el rendimiento de la IA para implementaciones a mayor escala.
5: Manténgase informado sobre la ética de la IA
A medida que implemente la IA generativa, manténte actualizado sobre los estándares y regulaciones en evolución relacionados con la ética de la IA y la privacidad de los datos para garantizar el cumplimiento. Comprende que la “IA responsable” es la intersección de confianza, asociación e integridad entre marcas, proveedores y consumidores.
La clave está en escuchar a los clientes
Muchas empresas buscan implementar IA generativa para mejorar su servicio al cliente. Pero antes de automatizar procesos, es clave entender la voz del cliente.
En QServus nos enfocamos en escuchar a los clientes y así detectamos dónde están las oportunidades y puntos débiles en la experiencia que se brinda.
Nuestro equipo de expertos en voz del cliente puede ayudarte a:
- Diseñar encuestas profesionales que identifiquen áreas de mejora.
- Analizar detalladamente los resultados para comprender la perspectiva real de los clientes.
- Definir un plan de acción efectivo de acuerdo a esa retroalimentación.
Primero nos aseguramos que cada iniciativa esté respaldada por insights directos de los clientes. Luego podemos recomendar soluciones de automatización acordes a esas necesidades.
Solicita una demo de nuestra solución de voz del cliente. La escucha efectiva es la clave para cualquier mejora, incluyendo la IA generativa.
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