No hay duda de que la inteligencia artificial (IA), y cómo implantarla adecuadamente a los distintos procesos de negocio, se ha ido convirtiendo en una de las mayores prioridades estratégicas de las organizaciones. Y por supuesto, también está siendo clave en aquellas empresas que han decidido apostar por la mejora continua de la experiencia del cliente a través del contact center.
Aunque creemos rotundamente que la IA redefinirá el sector de la gestión de la relación con el cliente por completo, hemos de tener claro que no va a resolver todos los retos del contact center. Si bien inicialmente se hablaba de un contact center totalmente regido por máquinas, ahora apostamos por un entorno “híbrido” donde inteligencia artificial y humana trabajen codo con codo para conseguir la excelencia. Por ello, y mientras que las posibilidades a futuro parecen ser infinitas, resulta conveniente bajar al plano de la realidad para comprobar cómo estamos aprovechando las ventajas que esta tecnología nos está aportando. Veamos ejemplos concretos de cómo se está aplicando la inteligencia artificial, y en especial la parte de machine learning, en la operación cotidiana de algunos centros de contacto, donde ya se aprecia su impacto positivo:
- Machine learning en campañas de emisión de venta. Gracias a la implementación de esta tecnología, los modelos predictivos están siendo cada vez más acertados, logrando un aumento en la contactación y también en la venta. Utilizando algoritmos de machine learning se consiguen generar NBAs (Next Best Action) y BCC/BTC (Best Channel to Contact/Best Time to Contact) que están aumentando entre un 10% y un 15% los ratios de contacto y las ventas realizadas, y reduciendo en un porcentaje similar los costes de adquisición.
- Inteligencia artificial para la mejora de la satisfacción y el NPS. Otro ámbito en el que esta tecnología está consiguiendo resultados es en la detección de patrones de comportamiento en el cliente, lo que permite analizar con detalle el customer journey y detectar puntos de fricción y mejora de manera ágil, otorgando así a las empresas la capacidad de reorientar rápidamente los procesos hacia una visión customer centric, alineándolos a las expectativas y necesidades del cliente, pudiendo así reducir el número de interacciones que éste ha de realizar con la empresa. En la misma línea estarían aquellos algoritmos de machine learning aplicados a la búsqueda inteligente en bases de datos de conocimiento por parte del agente durante la interacción con el cliente. Se consigue, de esta manera, agilizar la búsqueda de información por parte de los agentes, reduciendo el AHT (Average Handle Time) y los tiempos de espera con el cliente en línea. Ambos ejemplos redundan en un incremento directo en la satisfacción del cliente.
- Inteligencia artificial para potenciar el autoservicio. Quizá este es uno de los ejemplos más conocidos, pero no por ello menos importantes. El uso de chatbots o asistentes virtuales basados en inteligencia artificial y PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural), ofrece una capa de autoservicio transversal en los diferentes canales digitales que interpreta de forma natural los requerimientos de los usuarios para entregarles una respuesta inmediata en un lenguaje acorde con el canal digital y el público objetivo. Un servicio de alta disponibilidad, con altos grados de satisfacción y que, de media, suele ser entre un 30% y un 70% más económico que el contacto tradicional.
Estos son solamente algunos ejemplos de cómo hoy la inteligencia artificial está ayudando a la gestión de la relación con el cliente a ser más eficaz, eficiente y satisfactoria, pero los proyectos que llevarán a cabo las empresas para este 2020 son incontables. ¡Estamos ante una revolución que ya es imparable!
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