Chatbots para la experiencia del cliente

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

Los chatbots modernos van desde simples sistemas basados en reglas que siguen guiones predeterminados hasta sofisticados agentes de IA capaces de comprender el contexto, aprender de las interacciones y manejar 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 escritorios de atención para los clientes. Estos chatbots tienden a ser predecibles y confiables para manejar las preguntas frecuentes, pero tienen dificultades con las variaciones en la redacción o las solicitudes fuera de los escenarios programados.

Chatbots impulsados por IA: los chatbots de IA emplean procesamiento de lenguaje natural (PLN) y machine learning para entender la intención del usuario, incluso cuando las preguntas se formulan de forma inesperada. Mediante 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 modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), NLP, comprensión inteligente de documentos, reconocimiento de voz y síntesis de voz, entre otros), se han vuelto casi omnipresentes en todo el recorrido del cliente.

Y son una parte central de un cambio de amplio 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 apunta a automatizar completamente las consultas de atención al cliente para 2027. Otro 47% prevé la automatización sin contacto en la capacitación de productos y servicios del cliente para la misma fecha.

Al brindar una atención al cliente coherente e inteligente, los chatbots pueden aumentar la productividad y capacitar 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 de 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. Por lo general, las iniciativas exitosas de chatbot priorizan la planificación cuidadosa y las prácticas de datos adecuadas, produciendo herramientas de IA intuitivas y seguras. 

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

Pero con la introducción del procesamiento de lenguaje natural y la IA generativa, los chatbots comenzaron a interpretar la intención y a proporcionar respuestas más efectivas mediante el uso de 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 del 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 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. Se destacan por responder preguntas, proporcionar actualizaciones de estado y guiar a los usuarios a través de procesos definidos.

Un chatbot tradicional podría ayudar a un cliente a verificar el estado de un pedido o encontrar las horas del almacen. La mayoría de los chatbots son fundamentalmente reactivos: responden a las consultas de los usuarios, pero no toman medidas 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 a través de la comprensión de los comandos del lenguaje natural. Estos sistemas se integran más profundamente con los datos empresariales y coordinan la información procedente de múltiples fuentes para proporcionar un soporte integral. Sin embargo, al igual que los chatbots, los asistentes de IA dependen principalmente de las entradas de los usuarios, tareas predefinidas y 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 la pregunta de un cliente, un asistente de IA puede consultar los detalles del pedido y explicar la política de devolución específica de un producto. Tampoco se actuaría en el proceso de dicho retorno.

Los agentes de IA son autónomos, completan tareas y toman decisiones 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 desglosan las solicitudes complejas en subtareas y determinan una secuencia de acciones adecuada. Por ejemplo, basándose en una sola instrucción del cliente, un agente de IA puede encargarse de diversas 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 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 quedan sin satisfacer con el tiempo, lo que reduce la satisfacción del cliente, la reputación del negocio, la retención del cliente y los resultados finales de una empresa.

Los chatbots son programas informáticos que entienden las preguntas de los clientes y automatizan las respuestas, simulando una conversación humana. A través de las funciones de los chatbots impulsados por IA, los propietarios de negocios mejoran enormemente la satisfacción del cliente, al tiempo que alivian las presiones constantes sobre los agentes humanos y les permiten ser más intuitivos en su trabajo. Recientemente, investigadores de Harvard Business School analizaron más de 250 000 conversaciones de chat y descubrieron que los chatbots de IA redujeron el tiempo de respuesta en un 22% y mejoraron la opinión del cliente hasta en 1.63 puntos.

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

• Proporcionar métricas relevantes para la satisfacción del cliente

• Permitir que los clientes exploren una experiencia más personalizada

• Mantener relaciones saludables con los clientes

En la última década, la adopción de chatbots para la experiencia del cliente se aceleró dramáticamente, en gran medida porque abordan varios desafíos empresariales críticos simultáneamente. Algunos de los beneficios centrales de usar chatbots para interactuar con los consumidores a lo largo del proceso de compra incluyen:

A diferencia de los equipos de soporte humanos, los chatbots están disponibles en cualquier momento, en cualquier plataforma y en cualquier lugar 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 en todas las plataformas en función de su programación y base de conocimientos. Este proceso reduce la variabilidad que podría surgir con agentes humanos con diferentes niveles de experiencia o capacitación. Esta coherencia ayuda a mantener los estándares de la marca y garantiza la entrega de información precisa, incluso entre culturas, ya que muchas brindan soporte multilingüe instantáneo.

Si bien los chatbots requieren cierta inversión inicial, los costos a largo plazo por interacción pueden ser sustancialmente más bajos que el soporte con personal humano. Este método permite a las empresas reasignar agentes humanos a interacciones más complejas y de alto valor, como el desarrollo de relaciones con los clientes que implica creatividad o experiencia especializada. Este enfoque sirve tanto para aumentar la productividad de los agentes como para proporcionar ahorros de costos a la empresa en general.

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

Los consumidores de hoy esperan recibir experiencias optimizadas, precisas y cohesivas en todas las plataformas y canales. Los chatbots de hoy se comunican en varios medios, incluidas aplicaciones móviles como las plataformas de redes sociales WhatsApp, mensajes de texto (SMS) y chats en el navegador.

Un solo chatbot maneja miles de conversaciones simultáneamente, eliminando los tiempos de espera durante los períodos pico. 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 manejan tareas simples al informar 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 de 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 dificultades para hacer frente al aumento de llamadas durante la pandemia, especialmente 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 minorista de vehículos recreativos (RV) más grande del mundo, pudo transformar su experiencia de atención al cliente con chatbots. Después de la COVID-19, un aumento de clientes reveló brechas en la gestión de agentes y los tiempos de respuesta. La falta de un centro de atención telefónica siempre disponible se convirtió en un problema para Camping World, ya que muchas consultas de los clientes pasaban desapercibidas, lo que afectaba la retención. El agente virtual de Camping World, "Arvee", ayudó a aumentar la interacción del cliente en un 40% en todas las plataformas y a reducir los tiempos de espera a unos 33 segundos.

Para las ventas y la generación de clientes potenciales, los chatbots califican a los prospectos haciendo preguntas relevantes, recomendando productos basados en las preferencias del cliente o los requisitos de precios e incluso procesan transacciones simples 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 a un sitio de venta 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 estudio de caso de 2019, la ciudad de Helsinki desplegó chatbots y asistentes virtuales para responder preguntas de los ciudadanos sobre seis áreas relacionadas con la atención médica y los servicios sociales. Un año después, la ciudad de Austin inició un programa de chatbot para proporcionar respuestas instantáneas a preguntas urgentes relacionadas con la pandemia. 

Los chatbots frecuentemente ayudan a los empleados con consultas de recursos humanos, solicitudes de soporte de TI u otra información crítica de la empresa. Estos chatbots mejoran la eficiencia del lugar de trabajo y reducen la carga de los equipos de soporte interno. Un pequeño equipo de RR. HH. que maneja 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 chatbot eficaz requiere más que desplegar tecnología: exige un enfoque centrado en el cliente que tenga en cuenta tanto los objetivos comerciales como las necesidades del usuario. Algunas de las mejores prácticas para este proceso incluyen:

Las organizaciones exitosas definen cómo es la victoria antes de iniciar un chatbot. ¿El objetivo es reducir el volumen del centro de atención telefónica, mejorar los tiempos de respuesta o mejorar 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 promedio de manejo, ayuda a mantener el proyecto encaminado.

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

La falta de transparencia daña la confianza de los usuarios. Es importante establecer expectativas adecuadas sobre lo que un chatbot puede y no puede hacer, y facilitar el acceso al soporte humano durante una conversación. Además, las iniciativas exitosas de chatbot se basan en 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 deben ser manejadas por un chatbot; proporcionar desencadenantes claros para la escalada humana sigue siendo crítico. Al escalar, transfiera todo el contexto conversacional a los agentes humanos. De esta manera, los clientes no necesitan repetir lo mismo y considerar una escalada proactiva 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 del cliente para proporcionar una experiencia personalizada. Por ejemplo, permita que el chatbot use el nombre de un cliente o el historial de pedidos para dar respuestas contextuales relevantes. (Sin embargo, es importante equilibrar la personalización con la privacidad y ser abierto sobre qué datos se utilizan). Y, si los clientes llegan a un chatbot a través de múltiples canales, puede ayudar a garantizar que la experiencia general sea coherente. Las respuestas deben alinearse con la información proporcionada a través de otros canales de atención al cliente para evitar contradicciones. 

Cree pautas claras en torno a lo que debe y no debe hacer un chatbot y a los stakeholders responsables de ello. Este aspecto es importante cuando se maneja información confidencial o transacciones financieras. Implemente medidas de seguridad y establezca protocolos para monitorear el comportamiento del chatbot y responder a los problemas. 

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