Atención al cliente
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Atención al cliente

Las empresas de hoy están modernizando la atención al cliente, utilizando inteligencia artificial avanzada para garantizar una experiencia positiva del cliente desde la primera interacción y durante todo el viaje del comprador.

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IA para el servicio al cliente


¿Qué es la atención al cliente?

Atención al cliente es más que proporcionar  excelente servicio al cliente. Es un abordaje  proactivo  para proporcionar información, herramientas y servicios a los clientes en cada punto en el que interactúan con una marca.


El valor de la atención al cliente

Cuando se hace bien, atención al cliente aumenta la general experiencia del cliente proporcionando respuestas a preguntas comunes a través del sitio web, redes sociales, chatbots, o con  agentes  de soporte  al cliente.

Las empresas se benefician de invertir en  atención al cliente por múltiples razones:

  • Los clientes obtienen la información que necesitan para realizar una compra informada.
  • La satisfacción del cliente puede aumentar y  la lealtad del cliente puede mejorar.
  • Cliente agentes de servicio  Dedique menos tiempo a las tareas rutinarias y responda las preguntas más frecuentes, lo que permitirá a los agentes realizar tareas más significativas.
  • Usando IA para optimizar atención al cliente puede aumentar el línea de fondo  y proporcionar un retorno de la inversión positivo.

Atención al cliente frente a servicio al cliente

La atención al cliente y el servicio al cliente juntos ayudan a crear una experiencia de cliente positiva, o la impresión general que tiene una persona cuando interactúa con su empresa. Ambos son vitales, pero existen diferencias sutiles en cómo se implementan.

La atención al cliente de alta calidad es proactiva. Se anticipan las necesidades de los clientes a lo largo del viaje del comprador, lo que hace que los clientes se sientan respaldados. Eso, a su vez, ayuda a crear una conexión emocional entre el cliente y la empresa.

El servicio al cliente es reactivo. Aquí, el enfoque está en ayudar a los clientes a resolver problemas o responder preguntas antes de la compra, ya sea en forma de autoservicio o a través del equipo de atención al cliente.

Si una empresa descuida la atención al cliente, puede afectar negativamente la experiencia del servicio al cliente. Por ejemplo, cuando un chatbot de un sitio web no puede proporcionar información clave sobre un producto, es más probable que los clientes se sientan frustrados y se comuniquen con un agente de servicio al cliente para obtener ayuda.Esto impone una mayor carga al equipo de soporte para abordar rápidamente el problema y mitigar cualquier efecto de la experiencia negativa.

Para lograr el mejor servicio al cliente, su equipo de servicio al cliente debe abordar las necesidades del cliente rápidamente y con la menor cantidad posible de interacciones con el cliente. Según McKinsey (este enlace se encuentra fuera de ibm.com), los ejecutivos durante demasiado tiempo se centraron en mejorar los puntos de contacto específicos, pasando por alto las necesidades de todo el cliente. McKinsey señala que a medida que evolucionan las expectativas del cliente, las empresas deben considerar la experiencia del cliente desde la primera visita al sitio web para solucionar problemas con una compra.

Según Forrester (este enlace se encuentra fuera de ibm.com), el servicio al cliente es la categoría impulsora más impactante para la experiencia general del cliente en empresas B2B, eclipsando categorías como productos y precios. Sin embargo, las empresas deben equilibrar la atención al cliente con los costos, como la dotación de personal, la capacitación en servicio al cliente y las instalaciones. Por ejemplo, Humana descubrió que de las más de 1 millón de llamadas que recibe cada mes, la mayoría de los proveedores optaron inmediatamente por omitir el sistema de respuesta de voz interactiva (IVR) a pesar de que más del 60 % de estas llamadas estaban relacionadas con preguntas rutinarias previas al servicio con preguntas bien definidas. respuestas. Cambiando a una IA agente virtual , Humana manejó consultas a aproximadamente un tercio del costo del sistema anterior.


Habilidades de servicio al cliente más allá del centro de llamadas

Los centros de llamadas fueron una vez la opción preferida para los clientes que buscan ayuda con un producto o servicio, pero los clientes de hoy quieren un  magnífico servicio al cliente  en los canales que les resulten más convenientes.

Los centros de llamadas y los service desks brindan interacción directa con un cliente apoyo agente  capacitado para responder y abordar las preguntas y quejas de los clientes. La calidad de  atención al cliente  que conduce a esta interacción puede influir en gran medida en cuánto tiempo se tarda en resolver cada caso y, a su vez, afectar su  puntaje de satisfacción del cliente . Por ejemplo, si el centro de llamadas sigue recibiendo la misma pregunta sobre un producto, las empresas pueden optar por responder la pregunta en el sitio web o mediante una opción de autoservicio, como un chatbot.

Estas opciones de autoservicio son cada vez más populares, y el 86 % de los ejecutivos de B2B dicen que prefieren usar herramientas de  autoservicio  para reordenar, además de hablar con un representante de ventas, según McKinsey  (este enlace se encuentra fuera de ibm.com). Parte de esta popularidad se basa en la conveniencia. Las herramientas de autoservicio están disponibles las 24 horas, los 7 días de la semana y son fácilmente accesibles en dispositivos móviles, por lo que los clientes tienen la capacidad de hacer preguntas al alcance de la mano, en cualquier momento. 


Métricas de análisis y servicio al cliente

Para gestionar adecuadamente  la atención al cliente, las empresas deben comprender cómo están teniendo éxito y qué necesita mejoras. Esto requiere establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) para el servicio al cliente y crear un sistema de recopilación de  métricas  a lo largo de los canales.

De acuerdo a Encuesta de Forrester sobre el estado de los programas de medición de VoC y CX del segundo trimestre de 2020, (este enlace se encuentra fuera de ibm.com) El 89 % de los programas de medición de la voz del cliente o del cliente capturan comentarios de las encuestas por e-mail, mientras que solo el 30 % aprovecha las grabaciones del centro de contacto. Esto deja un vacío en la comprensión de las preocupaciones de los clientes; también hace que  la empresa sea susceptible a una menor  puntaje CSAT, que mide la satisfacción del cliente.

Al utilizar herramientas como el aprendizaje automático (ML) y la conversión de voz a texto, las empresas pueden identificar más rápidamente los problemas comunes y los puntos débiles para el cliente a través de los centros de llamadas. Los  KPI internos, como tasas de conversión, escalamiento de canal y tasa de  abandono , también puede proporcionar información sobre lo que está causando un colapso en la  retención de clientes.


Los desafíos de la atención al cliente

Las expectativas de los consumidores son extremadamente altas, lo que ejerce una mayor presión sobre las empresas para mejorar sus  relaciones con los clientes. Según Forrester (este enlace se encuentra fuera de ibm.com), solo el 18 % de los clientes dijeron que seguirían haciendo negocios con una marca que los ha decepcionado.

Además, la mala  atención al cliente  es costosa. Ese mismo informe de Forrester mostró que los minoristas de  comercio electronico  sufren, en promedio, USD 22 millones en costos de servicio innecesarios debido a la escalación del canal. A esta presión se suma la cantidad de canales de servicio al cliente en la actualidad. Las redes sociales, el e-mail, los centros de llamadas, los chatbots y el texto agregan numerosos puntos de contacto  y complejidad de las operaciones de servicio al cliente.

Esto puede provocar la pérdida de información cuando la misma persona se comunica a través de varios canales. Cuando un  agente de servicio  del cliente no conoce toda la historia y el cliente tiene que compartir repetidamente el problema, eso deja a ambas personas frustradas.

Los centros de llamadas y las interacciones directas con los  agentes de servicio  del cliente siguen siendo vitales para cualquier departamento de servicio al cliente, pero son costosas de ejecutar y pueden tener una alta tasa de rotación de empleados. Los chatbots, las redes sociales  la mensajería y otras opciones de autoservicio también tienen inconvenientes, a pesar de su conveniencia, que incluyen un tiempo de respuesta lento y respuestas inexactas e irrelevantes que requieren que el cliente escale la conversación a otro canal.


Mejorando la atención al cliente con IBM Watson

Watson Assistant es un gran avance en la optimización de la atención al cliente. Este agente virtual impulsado por IA proporciona a los clientes respuestas rápidas, consistentes y precisas en cualquier plataforma, aplicación, dispositivo o canal de mensajería. El proceso de aprendizaje natural de Watson Assistant analiza las conversaciones de los clientes, mejorando su capacidad para resolver problemas la primera vez.

Los resultados son convincentes. En Bradesco, uno de los bancos más grandes de Brasil, Watson Assistant recibió capacitación en 62 productos y responde 283,000 preguntas al mes con una tasa de precisión del 95 %. Solo el 5 % requiere llamadas para obtener más ayuda. En algunos casos, los tiempos de respuesta se han reducido de 10 minutos a solo segundos.

Un abordaje de atención al cliente basado en la tecnología de inteligencia artificial mejora la contención y la satisfacción del cliente. Watson Assistant toma las tareas básicas y repetitivas que realizan los agentes de soporte al cliente, liberándolos para realizar tareas más significativas como cerrar el ciclo de retroalimentación de los clientes. Las empresas pueden obtener un beneficio doble:

  • Uso más eficiente de la fuerza de trabajo.
  • Mejorar las métricas de experiencia del cliente como Net Promoter Score (NPS) y satisfacción del cliente (CSAT).

Las empresas observaron una mejora significativa en la atención al cliente, con un ROI del 337 %, según un Informe TEI de Forrester .

La construcción de una base de conocimientos completa es otro medio para brindar un nivel superior de atención al cliente. Acelera los tiempos de respuesta del centro de llamadas y permite a los clientes encontrar las respuestas por sí mismos.IBM Watson Discovery es una galardonada plataforma de análisis de texto y búsqueda inteligente impulsada por IA que utiliza los datos que la empresa ya tiene para mejorar la experiencia del cliente de manera eficiente. Con un procesamiento de lenguaje natural innovador y líder en el mercado, puede descubrir rápidamente información empresarial significativa a partir de documentos, páginas web y big data, lo que reduce el tiempo de investigación en más del 75 %.

Estas soluciones impulsadas por IA y ML están diseñadas no solo para responder las preguntas de los clientes, sino para hacerlo de una manera más humana, creando las conexiones emocionales tan importantes para la atención y la lealtad del cliente.

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