Chatbots para la experiencia del cliente

Los chatbots de experiencia del cliente son herramientas conversacionales con IA diseñadas para interactuar con los clientes a través de varios puntos de contacto. Estas herramientas automatizadas agilizan las consultas de los clientes, responden a preguntas, solucionan problemas y guían a los usuarios a través de los procesos sin intervención humana.

Los chatbots modernos van desde sistemas simples basados en reglas que siguen scripts predeterminados hasta agentes de IA sofisticados capaces de entender el contexto, aprender de las interacciones y gestionar consultas complejas de forma autónoma. Comprender la diferencia entre estos chatbots ayuda a las organizaciones a determinar la solución adecuada para sus necesidades. Estas opciones incluyen:

Chatbots basados en reglas: estos chatbots operan con scripts predeterminados, siguiendo una ruta programada para proporcionar respuestas relevantes. Normalmente, actúan como una especie de help desk de primera línea. Estos chatbots tienden a ser predecibles y fiables para gestionar las preguntas más frecuentes, pero tienen dificultades con las variaciones en la redacción o las solicitudes fuera de los escenarios programados.

Chatbots con IA: los chatbots de IA utilizan procesamiento de lenguaje natural (PLN) y machine learning para entender la intención del usuario, incluso cuando las preguntas se formulan de forma inesperada. Mediante el uso de inteligencia artificial, estos chatbots pueden interpretar el contexto y proporcionar respuestas más matizadas, mejorando con el tiempo a medida que aprenden de los patrones en la comunicación con el cliente. 

A medida que los chatbots han incorporado cada vez más nuevas tecnologías —IA generativa y otros grandes modelos de lenguaje (LLM), PLN, comprensión inteligente de documentos, reconocimiento de voz y síntesis de voz, entre otras— se han vuelto casi omnipresentes en todo el recorrido del cliente.

Y son una parte central de un cambio de gran alcance en la forma en que operan los equipos de atención al cliente: según una investigación reciente del IBM Institute for Business Value, el 71 % de los ejecutivos pretenden automatizar completamente las consultas de atención al cliente para 2027. Otro 47 % prevé la automatización en la formación de productos y servicios de los clientes para la misma fecha.

Al ofrecer una atención al cliente consistente e inteligente, los chatbots pueden aumentar la productividad y empoderar a los empleados para que se centren en actividades de alto valor en toda la organización. También pueden satisfacer las crecientes expectativas de los clientes en cuanto a un soporte personalizado, omnicanal y en tiempo real.

Los clientes con una experiencia positiva con el chatbot tienen más probabilidades de tener una relación positiva con una marca. Pero los chatbots poco prácticos o limitados que resuelven las consultas de manera insuficiente frustran a los usuarios. Normalmente, las iniciativas exitosas de chatbots priorizan una planificación cuidadosa y prácticas adecuadas de datos, produciendo herramientas de IA intuitivas y seguras. 

La evolución de un chatbot a un agente de IA representa un cambio de la automatización de respuestas a la automatización de resultados. Los primeros bots de servicio de atención al cliente eran preguntas frecuentes interactivas: árboles de decisión rígidos que solo podían responder a palabras clave y selecciones de menú específicas.

Pero con la introducción del procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial generativa, los chatbots empezaron a interpretar la intención y a proporcionar respuestas más efectivas mediante una interfaz de IA conversacional. Esta capacidad puede transformar la experiencia del cliente de puramente transaccional a verdaderamente útil, aumentando la personalización y fomentando experiencias de cliente sin fricciones.

Si bien estos términos a menudo se usan indistintamente, representan distintos niveles de capacidad y autonomía, que tienen implicaciones críticas tanto para las prácticas de servicio de atención al cliente de IA como para el recorrido de un cliente. 

Los chatbots son interfaces conversacionales diseñadas principalmente para respuestas instantáneas e intercambio de información. Son expertos en responder preguntas, proporcionar actualizaciones de estado y guiar a los usuarios a través de procesos definidos.

Un chatbot puede ayudar al cliente a comprobar el estado de un pedido o a encontrar los horarios de la tienda. La mayoría de los chatbots son fundamentalmente reactivos: responden a las consultas de los usuarios pero no emprenden acciones independientes. Un chatbot, por ejemplo, podría proporcionar instrucciones de devolución y un enlace a un portal de devolución en respuesta a la consulta de un usuario.

Los asistentes de IA representan un nivel más sofisticado, ya que proporcionan recomendaciones inteligentes mediante la comprensión de los comandos del lenguaje natural. Estos sistemas se integran más profundamente con los datos empresariales y orquestan la información de múltiples fuentes para proporcionar un soporte integral. Sin embargo, al igual que los chatbots, los asistentes de IA se basan principalmente en las entradas de los usuarios, las tareas predefinidas y las respuestas preprogramadas para informar y guiar a los usuarios. Los asistentes no ejecutan de forma autónoma en nombre de un cliente. Por ejemplo, en respuesta a una pregunta de un cliente, un asistente de IA puede consultar los detalles del pedido y explicar la política de devoluciones específica de un producto. No actuaría también en el proceso dicha devolución.

Los agentes de IA son autónomos, completan tareas y deciden dentro de parámetros definidos. Dependiendo de a qué herramientas externas y API tengan acceso los agentes, pueden resolver problemas más complejos (por ejemplo, modificar reservas, procesar intercambios y coordinar acciones en múltiples sistemas). Los agentes de IA descomponen las solicitudes complejas en subtareas y determinan una secuencia de acciones adecuada. Por ejemplo, basándose en una sola instrucción de un cliente, un agente de IA puede encargarse de varias tareas. El agente de IA podría realizar una compra, iniciar un reemplazo, generar y enviar una etiqueta de envío y hacer un seguimiento para confirmar que un nuevo artículo llegó en buenas condiciones. 

Los agentes del servicio de atención al cliente reciben un gran volumen de llamadas a diario, y rápidamente se ven superados en número por las consultas de los clientes que suelen tener respuestas comunes. Por lo tanto, las necesidades de los clientes no se satisfacen con el tiempo, lo que reduce la satisfacción del cliente, la reputación de la empresa, la fidelización de clientes y los resultados de una empresa.

Los chatbots son programas informáticos que entienden las preguntas de los clientes y automatizan las respuestas, simulando una conversación humana. Gracias a las funciones de los chatbots con IA, los propietarios de negocios mejoran enormemente la satisfacción del cliente, al tiempo que alivian las constantes presiones sobre los agentes humanos y les permiten ser más intuitivos en su trabajo. Hace poco, investigadores de la Escuela de Negocios de Harvard analizaron más de 250 000 conversaciones de chat y descubrieron que los chatbots con IA redujeron el tiempo de respuesta un 22 % y mejoraron la confianza de los clientes hasta 1,63 puntos.

Los chatbots de atención al cliente también proporcionan a las empresas conocimientos inestimables sobre cómo y con qué eficacia funcionan sus flujos de trabajo automatizados. Con el uso de datos de clientes proporcionados por chatbots, las empresas:

• Ampliar su base de conocimientos sobre los problemas que afectan a los clientes durante su experiencia de servicio

• Reducir los tiempos de espera a lo largo del recorrido del cliente, lo que permite a los equipos de servicio concentrarse en interacciones más importantes con los clientes que necesitan una intervención humana legítima.

• Proporcionarse métricas relevantes para la satisfacción del cliente

• Permitir a los clientes explorar una experiencia más personalizada

• Mantener relaciones saludables con los clientes

En la última década, la adopción de chatbots para la experiencia del cliente se ha acelerado drásticamente, principalmente porque abordan varios desafíos empresariales críticos simultáneamente. Algunos de los principales beneficios de usar chatbots para interactuar con los consumidores a lo largo del proceso de compra incluyen:

A diferencia de los equipos de soporte humano, los chatbots están disponibles en cualquier momento, en cualquier plataforma y en cualquier parte del mundo. Proporcionan respuestas de instancia a cualquier hora, satisfaciendo las expectativas de los clientes que exigen cada vez más asistencia inmediata, independientemente de las zonas horarias o el horario comercial.

Los chatbots ofrecen respuestas uniformes entre plataformas basadas en su programación y base de conocimientos. Este proceso reduce la variabilidad que podría surgir en agentes humanos con diferentes niveles de experiencia o formación. Esta coherencia ayuda a mantener los estándares de la marca y garantiza una entrega de información precisa, incluso en todas las culturas, ya que muchas ofrecen soporte multilingüe instantáneo.

Aunque los chatbots requieren una cierta inversión inicial, los costes por interacción a largo plazo pueden ser sustancialmente inferiores a los de la asistencia con personal humano. Este método permite a las empresas reasignar agentes humanos a interacciones más complejas y de mayor valor, como el desarrollo de la relación con el cliente que implique creatividad o conocimientos especializados. Este enfoque sirve tanto para aumentar la productividad de los agentes como para ahorrar costes a la empresa en general.

Cada interacción con un chatbot genera datos valiosos sobre las necesidades del cliente, los retos y los patrones de comportamiento. Esta información ayuda a las empresas a identificar problemas comunes y a realizar mejoras basadas en datos en su estrategia de experiencia del cliente. Algunas organizaciones integran los chatbots con otras herramientas cotidianas, como la plataforma de gestión de relación con el cliente (CRM) como Salesforce, para proporcionar una visión de 360 grados de los datos de los consumidores. Otros realizan análisis de sentimiento sobre las interacciones con el consumidor, obteniendo una comprensión más profunda de las experiencias de los consumidores.

Los consumidores actuales esperan recibir experiencias cohesivas, precisas y coherentes en todas las plataformas y canales. Los chatbots actuales se comunican por diversos medios, incluyendo aplicaciones móviles como las plataformas de redes sociales WhatsApp, mensajes de texto (SMS) y chats dentro del navegador.

Un solo chatbot gestiona miles de conversaciones simultáneamente, eliminando los tiempos de espera durante los periodos punta. Esta escalabilidad es valiosa durante lanzamientos de productos o crisis, cuando los volúmenes de soporte se disparan inesperadamente.

En la atención al cliente, los chatbots gestionan tareas sencillas informando sobre el seguimiento de pedidos y el procesamiento de devoluciones, junto con la resolución de problemas y la respuesta a preguntas comunes. Estos chatbots de soporte por IA extraen información de bases de datos en tiempo real, proporcionando respuestas personalizadas para diversas solicitudes. En un caso, el centro de contacto de una empresa de servicios públicos china tuvo problemas con el aumento de las llamadas en la era de la pandemia, sobre todo en lo que respecta a mantener la calidad en todos los idiomas. Al implementar un chatbot, la organización vio una reducción del 100 % en los tiempos de espera de los clientes y un aumento del 50 % en el autoservicio.

Además, Camping World, el mayor minorista mundial de vehículos recreativos (RV) a nivel mundial, pudo transformar su experiencia de servicio de atención al cliente con chatbots. Tras el COVID-19, un aumento de clientes reveló lagunas en la gestión de los agentes y en los tiempos de respuesta. La falta de un call center siempre disponible se convirtió en un problema para Camping World, ya que muchas consultas de los clientes pasaban desapercibidas, lo que repercutía en la retención. El agente virtual de Camping World, "Arvee", ayudó a aumentar el compromiso con el cliente en un 40 % en todas las plataformas y a reducir los tiempos de espera a unos 33 segundos.

Para ventas y generación de oportunidades, los chatbots califican a los clientes potenciales haciendo preguntas relevantes, recomendando productos basándose en las preferencias del cliente o los precios e incluso procesando transacciones sencillas directamente dentro de una conversación. Recientemente, gigantes del comercio electrónico como Amazon han implementado chatbots impulsados por IA como parte de su proceso de ventas, ayudando a los consumidores a navegar por las ofertas y guiándolos a través del proceso de compra. Según Adobe Analytics, los visitantes estadounidenses de un sitio minorista desde un servicio de IA tenían un 38 % más de probabilidades de terminar en una conversión, en comparación con las fuentes de tráfico que no son de IA. 

En la incorporación, los chatbots guían a los nuevos usuarios a través de los procesos de configuración y explican las características. También responden a las preguntas iniciales, lo que reduce las curvas de aprendizaje y mejora la satisfacción temprana del cliente. Estos tipos de chatbots también han demostrado ser útiles en las operaciones municipales, tomando prestadas tecnologías orientadas al consumidor para crear experiencias fluidas para los residentes. En un caso de éxito de 2019, la ciudad de Helsinki implementó chatbots y asistentes virtuales para responder a las preguntas de los ciudadanos sobre seis áreas relacionadas con la asistencia sanitaria y los servicios sociales. Un año después, la ciudad de Austin inició un programa de chatbots para ofrecer respuestas instantáneas a preguntas urgentes relacionadas con la pandemia. 

Los chatbots frecuentemente ayudan a los empleados con consultas de RR. HH., solicitudes de soporte de TI u otra información crítica de la empresa. Estos chatbots mejoran la eficiencia en el lugar de trabajo y reducen la carga de los equipos de soporte internos. Un pequeño equipo de RR. HH. con 600 empleados en los Países Bajos automatizó una serie de preguntas frecuentes para sus compañeros de trabajo. Este proceso redujo significativamente el tiempo de respuesta y liberó a RR. HH. para centrarse en un trabajo más generativo, valioso y orientado a la comunidad. 

Implementar un programa de chatbots eficaz requiere mucho más que desplegar tecnología: exige un enfoque centrado en el cliente teniendo en cuenta tanto los objetivos empresariales como las necesidades de los usuarios. Algunas buenas prácticas para este proceso incluyen:

Las organizaciones de éxito definen qué es la victoria antes de crear un chatbot. ¿El objetivo es reducir el volumen de los call centers, mejorar los tiempos de respuesta o aumentar la satisfacción del cliente? Establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) medibles, como la tasa de resolución, la puntuación de satisfacción del cliente o el tiempo medio de tramitación, ayuda a mantener el proyecto en marcha.

Al principio del proceso, también es imprescindible auditar la infraestructura y el talento existentes para seleccionar una solución tecnológica: ¿se asociará la organización con un proveedor para crear un chatbot? ¿Optará por una solución sin código diseñada específicamente? ¿Desarrollará el chatbot internamente? 

La falta de transparencia daña la confianza de los usuarios. Es importante establecer expectativas adecuadas sobre lo que puede y no puede hacer un chatbot, y facilitar el acceso a la asistencia humana durante una conversación. Además, las iniciativas exitosas de chatbots dependen de fuentes de datos limpias y explicables para fomentar la transparencia y ayudar a garantizar que la información proporcionada a los consumidores sea precisa y libre de sesgos. 

No todas las interacciones deberían ser gestionadas por un chatbot: sigue siendo fundamental proporcionar desencadenantes claros para el escalado humano. Al escalar, transfiera todo el contexto de la conversación a los agentes humanos. De esta manera, los clientes no necesitan repetir lo que dicen y considerar un escalado proactivo en la que el chatbot ofrece asistencia humana antes de que un cliente se sienta frustrado. 

Si es posible, y con permiso, utilice los datos de los clientes para ofrecer una experiencia personalizada. Por ejemplo, permita que el chatbot utilice el nombre o el historial de pedidos de un cliente para dar respuestas contextuales relevantes. (Sin embargo, es importante equilibrar la personalización con la privacidad y ser transparente sobre qué datos se están utilizando). Y, si los clientes llegan a un chatbot a través de múltiples canales, puede ayudar a garantizar que la experiencia general sea consistente. Las respuestas deben alinearse con la información proporcionada a través de otros canales de atención al cliente para evitar contradicciones. 

Cree directrices claras sobre lo que un chatbot debe y no debe hacer, y las partes interesadas responsables de ello. Este aspecto es importante cuando se maneja información confidencial o transacciones financieras. Implemente medidas de seguridad y establezca protocolos para supervisar el comportamiento de los chatbots y responder a los problemas. 

Los chatbots requieren una optimización continua. Revise los registros de conversación regularmente y actualice las bases de conocimiento cuando cambian las políticas o procesos. Supervise de forma proactiva los comentarios de los clientes y entrene modelos de IA con nuevos datos para mejorar la precisión con el tiempo.