7 tipos de servicio de atención al cliente que las organizaciones deben ofrecer
Llevar a cabo la mejor estrategia de servicio al cliente hoy en día requiere que las organizaciones inviertan en varios tipos de servicio de atención al cliente. De esta manera, las organizaciones pueden asegurarse de que su base de clientes reciba respuestas a sus problemas en el formato que prefieran.
El servicio de atención al cliente es una parte integral de la experiencia del cliente. Se ha convertido cada vez más en una disciplina omnicanal en la que cada cliente prefiere comunicarse a través de diferentes canales. Por lo tanto, satisfacer las necesidades de los clientes requiere que una organización habilite diferentes formas en que los clientes pueden recibir respuestas a sus problemas en función de sus preferencias. Resolver los problemas de los clientes en su canal preferido puede aumentar la satisfacción del cliente, la fidelización de clientes y la lealtad a la marca.
Al ofrecer diferentes tipos de servicio de atención al cliente y varios canales de atención al cliente, las organizaciones demuestran que están invirtiendo en la atención al cliente. También demuestran que entienden la importancia del compromiso con el cliente y que harán lo que sea necesario para satisfacer sus expectativas. Estos son algunos tipos clave de servicio de atención al cliente que debe priorizar:
Asistencia telefónica
Muchos clientes seguirán queriendo coger el teléfono y hablar con un agente de atención al cliente en directo, independientemente de las nuevas formas que ofrezcan las organizaciones. Mantener un call center o un centro de servicio con representantes del servicio de atención al cliente a la espera de llamadas puede resultar caro. Pero, en última instancia, proporcionar un toque humano a las personas que llaman que lo desean es importante para ofrecer una excelente experiencia de servicio al cliente.
Las organizaciones buscan cada vez más aumentar el número de representantes de atención al cliente con tecnología para aumentar la eficiencia y reducir costes. Una de ellas es la respuesta de voz interactiva (IVR), que utiliza mensajes pregrabados y soluciones de texto a voz. Utilizado al principio de las llamadas, la IVR puede encaminar mejor las solicitudes, reducir los tiempos de respuesta y resolver potencialmente los problemas antes de requerir un agente de asistencia.
Chatbots
Los chatbots son programas informáticos en los que se pide a los usuarios que elijan de una lista de preguntas preseleccionadas o que escriban en un campo abierto la pregunta que intentan responder. A partir de ahí, el chatbot utiliza la automatización para escanear la base de datos de respuestas y proporcionar la respuesta más relevante. En la mayoría de los casos, los chatbots ofrecen la opción de asistencia por chat en directo con el equipo del servicio de atención al cliente si las respuestas del chatbot no consiguen responder a la pregunta del cliente.
Con los avances en inteligencia artificial (IA), como la IA generativa, los chatbots pueden responder más preguntas con mayor precisión. Por ello, los chatbots se están convirtiendo en un canal de servicio de atención al cliente cada vez más importante tanto para las organizaciones como para los clientes. A los clientes les gustan porque pueden dar más respuestas que un agente humano y a las organizaciones porque pueden disminuir los costes de personal y reducir los errores.
Asistencia por correo electrónico
Muchos clientes prefieren atender sus necesidades de forma asíncrona, enviando un correo electrónico y esperando una respuesta. Pueden enviar un correo electrónico a una dirección de correo electrónico de asistencia general, desde donde se puede dirigir al miembro más adecuado del equipo de servicio de atención al cliente.
Preguntas más frecuentes
También conocidas como FAQs, muchas organizaciones utilizan la misma plantilla para estas preguntas y respuestas escritas de forma sencilla. Suelen aparecer en el sitio web de una organización, y normalmente enumeran las preguntas en una fila y permiten al usuario hacer clic en la que se refiere a su problema, lo que mostrará a continuación la respuesta detallada.
Base de conocimiento
Las organizaciones invierten cada vez más recursos en bases de datos donde los usuarios pueden buscar artículos y mensajes en foros. Esta forma de autoservicio de atención al cliente es cada vez más popular entre las personas que prefieren ser proactivas y resolver el problema por sí mismas sin necesidad de hablar con un representante humano o esperar una respuesta por correo electrónico.
A las organizaciones les gustan las bases de conocimiento porque minimizan el uso de empleados, lo que las convierte en una forma rentable de resolver los problemas de los clientes. Es especialmente valiosa para problemas complejos que pueden tener múltiples causas, que los clientes pueden investigar leyendo múltiples artículos.
Soporte de redes sociales
El auge de los perfiles de empresa en plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn y otras ha creado la necesidad de un servicio de atención al cliente en redes sociales. Ahora los clientes responden a las publicaciones de las marcas en estos canales o publican directamente a sus seguidores. Para ello, las organizaciones deben monitorizar sus canales y utilizar herramientas que creen notificaciones cada vez que se mencione su marca.
A diferencia de otros canales de comunicación, las publicaciones en las redes sociales se difunden al público. Esto puede convertir un problema individual en un problema de reputación corporativa mucho mayor si no se aborda de inmediato. Por ejemplo, un cliente puede publicar en las redes sociales que un producto es defectuoso y corre el riesgo de causar lesiones a sus usuarios. Esto podría hacer que muchos clientes potenciales dejaran de comprar el producto por miedo a que les ocurriera lo mismo.
Asistencia técnica y resolución de problemas
Los clientes que conocen sus problemas concretos pueden dirigirse a la organización para obtener ayuda específica. Allí, un miembro de un equipo de TI o DevOps puede analizar el problema con una persona y proporcionarle instrucciones en tiempo real para que corrija el problema por sí mismo. Cuando el problema afecta a un producto conectado a Internet, como un ordenador, a veces el personal de asistencia técnica puede tomar el control del producto a distancia e intentar corregir el problema de esa manera. Si ambos métodos fallan, es posible que el cliente tenga que enviar el producto o acudir a un centro de reparaciones para que un representante resuelva el problema en persona.
Ofrecer un servicio de atención al cliente excelente aumenta la fidelidad de los clientes y, por tanto, se ha convertido cada vez más en una importante ventaja competitiva para las organizaciones que lo hacen bien. Los estudios han demostrado que un mal servicio de atención al cliente es la principal razón por la que los consumidores dejan de comprar a una empresa.
Aunque el servicio de atención al cliente sigue siendo un proceso intensivo en agentes humanos, los avances en tecnología como la IA seguirán complementando a esos trabajadores y empezarán a ofrecer una respuesta autónoma mucho mejor a las consultas de los clientes.
El servicio de atención al cliente se ha convertido en la prioridad número uno de los CEO para la inversión en IA generativa con la promesa de ayudar a las organizaciones a afrontar el doble reto de las crecientes demandas de los clientes y los costes operativos.
IBM lleva más de una década ayudando a las empresas a aplicar IA de confianza en este espacio. Y ahora la IA generativa tiene más potencial para transformar significativamente el servicio de atención al cliente y de campo con la capacidad de entender consultas complejas y generar respuestas conversacionales más parecidas a las humanas. IBM Consulting ofrece capacidades de consultoría de extremo a extremo en diseño y servicio de experiencia, transformación de datos e IA. Con watsonx, el portfolio de productos de IA de IBM, y watsonx Assistant, la solución de IA conversacional líder en el mercado de IBM, nos asociamos con usted a través del proceso de creación de valor de IA para mejorar la IA conversacional, mejorar la experiencia y optimizar las operaciones del call center y los datos.