Contact Center AI | Casos de uso y cómo empezar

1. Recibir las consultas de los clientes

Los agentes de IA de los centros de contacto comienzan procesando las solicitudes entrantes de los clientes procedentes de múltiples canales, como llamadas telefónicas, chat en directo, correo electrónico o aplicaciones de mensajería. Los asistentes de voz y chatbots de IA interpretan la intención del cliente mediante la comprensión del lenguaje natural (NLU) para reconocer detalles clave como la urgencia y las solicitudes específicas.

Por ejemplo, si un cliente pregunta: "¿Dónde está mi pedido?", el agente de IA lo identifica como una solicitud de seguimiento, recupera los detalles pertinentes del pedido del sistema y ofrece una respuesta inmediata.

2. Comprender el contexto

La IA de los centros de contacto tiene en cuenta el contexto para ofrecer respuestas más precisas. Analiza las interacciones anteriores y el historial de compras para ofrecer asistencia personalizada en lugar de respuestas genéricas.

Un cliente que pregunte por un reembolso recibirá las actualizaciones pertinentes en función de sus pedidos anteriores, lo que evitará idas y venidas innecesarias. 

3. Recuperar y procesar información

Una vez reconocida la intención y el contexto, la IA se conecta con sistemas backend como CRM y bases de conocimiento para encontrar detalles precisos.

Si un cliente solicita una modificación del pedido, la IA localiza los registros de la cuenta y, si cumple los requisitos, inicia el proceso. Cuando se trata de solucionar problemas, identifica las guías pertinentes o recomienda los pasos siguientes adecuados en función del problema descrito. 

En casos más complejos, la IA puede recabar detalles adicionales antes de derivar la solicitud a un agente.

4. Generar una respuesta

La IA genera una respuesta basada en los datos recogidos. Garantiza que las respuestas sean:

• Consciente del contexto: La IA tiene en cuenta el historial del cliente basado en interacciones anteriores y la solicitud específica para personalizar las respuestas.
• Accionable: Si el proceso requiere la intervención del cliente, como la confirmación de un cambio de pedido, la IA proporciona instrucciones claras paso a paso.
• Adaptable: Las respuestas se ajustan dinámicamente en función de las condiciones en tiempo real, como la disponibilidad de existencias o las actualizaciones de las políticas.

Por ejemplo, si un cliente pregunta por el estado de un pedido, la IA no se limitará a facilitar un número de seguimiento. Le explicará el plazo de entrega previsto y le sugerirá opciones como el cambio de ruta o el envío urgente.

5. Pasar a un agente humano

Cuando la IA para centros de contacto no puede resolver completamente una incidencia, transfiere al cliente a un empleado, mientras:

• Transferencia del historial de conversaciones, para que los clientes no tengan que repetirlas.
• Proporcionar contexto, resumiendo detalles clave como la intención y los intentos de solución.

En los casos en que se requiere asistencia especializada, la IA dirige la solicitud en función de la experiencia o la urgencia. Un problema de facturación puede dirigirse a un especialista en finanzas, mientras que un problema técnico va al servicio de asistencia informática. 

6. Supervisar el rendimiento 

Tras gestionar las interacciones, la IA del centro de contacto analiza su rendimiento para optimizar las respuestas futuras y aumentar la eficiencia.

• Seguimiento de la tasa de contención.
• Analizar la opinión de los clientes.
• Detección de puntos débiles comunes.

7. Aprender y mejorar continuamente

La IA de los centros de contacto perfecciona su precisión y eficacia con el tiempo analizando las interacciones y realizando ajustes basados en el uso en el mundo real.

• Actualización de las respuestas: La IA refina sus respuestas basándose en las interacciones con los clientes, haciéndolas más precisas y pertinentes.
• Ampliación de conocimientos: Incorpora nueva información, como cambios normativos o actualizaciones de productos, para estar al día.
• Mejora de la eficacia: La IA se adapta a los problemas recurrentes optimizando los flujos de trabajo y reduciendo las escaladas innecesarias.

Enrutamiento avanzado de llamadas para una asistencia eficaz

Mediante algoritmos, la IA puede dirigir a los clientes a los agentes o servicios automatizados adecuados en función de los datos de la persona que llama y sus necesidades de servicio. En lugar de basarse en selecciones de menú básicas, la IA analiza múltiples factores para determinar el mejor curso de acción.

• Historial e intención del cliente: La IA revisa las interacciones anteriores para determinar si un cliente tiene un ticket de asistencia abierto o un problema en curso, garantizando la continuidad del servicio.
• Tipo de problema y complejidad: Las solicitudes sencillas, como el restablecimiento de contraseñas o el seguimiento de pedidos, pueden ser gestionadas por sistemas automatizados, mientras que las consultas más complejas se dirigen a agentes especializados.
• Análisis de urgencia y sentimiento: La IA detecta frustración o urgencia en la voz o el mensaje de un cliente, priorizando los casos que requieren atención inmediata.

Respuesta vocal interactiva (IVR) IA

Los sistemas IVR de IA mejoran la gestión tradicional de las llamadas utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PLN ) para interpretar y responder a las peticiones habladas. 

En lugar de obligar a los clientes a navegar por menús rígidos basados en botones, el IVR con IA les permite hablar con naturalidad, lo que mejora tanto la eficacia como la experiencia del usuario.

Las empresas pueden implantar sistemas IVR que permiten a los interlocutores solicitar información a través de la voz o del teclado. Tradicionalmente, estos sistemas se basaban en señales DTMF (multifrecuencia bitono) para activar mensajes pregrabados o respuestas de texto a voz. Con la IA y la PNL, la IVR ha evolucionado para permitir interacciones más naturales.

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Chatbots para captar clientes

La reducción de la sobrecarga de los centros de llamadas comienza con los chatbots de IA de los centros de contacto, que gestionan las consultas rutinarias de los clientes de forma eficiente. Estos agentes virtuales permiten a los clientes obtener respuestas rápidas a preguntas comunes sin tener que esperar en espera.

Al integrarse con los sistemas backend, los chatbots de IA para centros de contacto pueden proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre los pedidos e incluso ayudar con la gestión de cuentas. 

Contacto proactivo con los clientes

Los sistemas de IA notifican a los clientes las próximas citas o los plazos de pago. Las empresas también pueden utilizar la IA para enviar promociones personalizadas basadas en las preferencias de los clientes, lo que mejora el compromiso y reduce las oportunidades perdidas.

Análisis de la opinión de los clientes

Para conocer la opinión de los clientes, las herramientas de IA analizan las interacciones a medida que se producen. 

Si se detecta frustración, el sistema puede priorizar el caso para su escalado. Las empresas también pueden utilizar las tendencias de sentimiento para mejorar la formación de los agentes y perfeccionar las estrategias de atención al cliente. 

Al supervisar continuamente los comentarios en múltiples canales, la IA ayuda a identificar problemas recurrentes antes de que afecten a la satisfacción del cliente.

Asistencia al agente en tiempo real

La IA de los centros de contacto escucha las interacciones de los clientes en directo, extrayendo información relevante de las bases de conocimiento y de interacciones anteriores cuando es necesario. Mejora la eficiencia de los agentes:

• Recuperación de recursos útiles, como preguntas frecuentes o guías de solución de problemas, en función del problema del cliente.
• Reconocer interacciones anteriores para sugerir soluciones que se ajusten al historial del cliente.
• Identificar la frustración o la urgencia, lo que permite a los agentes priorizar las conversaciones críticas.
• Automatización de la transcripción y el resumen de llamadas, reduciendo la necesidad de tomar notas manualmente.

Soporte multilingüe

Las herramientas de traducción de IA eliminan las barreras lingüísticas, lo que permite a las empresas atender a sus clientes en varios idiomas. Ya sea por chat o por voz, la IA garantiza una comunicación fluida sin necesidad de un gran equipo de asistencia multilingüe.

Detección de fraudes y control de seguridad

La IA analiza los patrones de voz y los intentos de autenticación para identificar actividades sospechosas. Si algo parece inusual, el sistema puede solicitar verificaciones adicionales o escalar el caso a un especialista en seguridad.

1. Defina su ámbito de actuación

El primer paso para crear un agente de IA para centros de contacto es sencillo: ¿qué va a hacer? Empiece por definir claramente el propósito de su agente.

Decida si se centrará en:

• Consultas de los clientes
• Asistencia al agente
• Enrutamiento de llamadas
• Compromiso proactivo
• Una combinación de estos servicios

Definir claramente el alcance garantiza que el agente de IA esté diseñado para satisfacer necesidades empresariales específicas y mejorar la atención al cliente en general.

2. Elige una plataforma

Seleccione una plataforma de IA que admita PNL y automatización, al tiempo que garantice la recuperación e integración de datos en tiempo real.

No hay escasez de plataformas de agentes de IA entre las que elegir. Si buscas inspiración, nuestra lista de las mejores plataformas de IA es un buen punto de partida.

A la hora de evaluar plataformas para la IA de centros de contacto, tenga en cuenta factores como:

• Compatibilidad con sus sistemas CRM y de tickets
• Soporte para interacciones basadas tanto en texto como en voz
• Opciones de personalización para adaptarse a las necesidades de su empresa
• Escalabilidad para satisfacer la creciente demanda de los clientes

Para la IA de centros de contacto, plataformas como Botpress ofrecen herramientas avanzadas, como los Nodos Autónomos, que permiten a los agentesLLM determinar cuándo seguir un flujo de trabajo estructurado o generar respuestas de forma dinámica. Los desarrolladores pueden guiar a la IA mediante indicaciones en lenguaje sencillo, lo que facilita la creación de agentes virtuales adaptables y conscientes del contexto que gestionan las interacciones con los clientes en tiempo real.

3. Integrar herramientas y bases de conocimientos

Una vez elegida la plataforma, el siguiente gran paso es integrar todas las herramientas, plataformas o sistemas que sean relevantes para sus flujos de trabajo de IA.

Una plataforma de bajo código ofrecerá integraciones pre-construidas. Una plataforma de chatbot flexible ofrecerá integraciones personalizadas: un desarrollador puede integrar cualquier sistema interno o plataforma que utilices con los que quieras que el chatbot pueda trabajar.

También querrá crear bases de conocimiento para que el chatbot las utilice: fuentes como políticas y procedimientos oficiales, listas de espera actualizadas o requisitos legales.

4. Probar y perfeccionar

Incluso después de desplegar su agente de IA en el centro de contacto, habrá constantemente oportunidades de perfeccionamiento. Las interacciones en el mundo real revelarán cómo puede mejorar la IA, desde la precisión de la respuesta hasta la gestión más eficaz de problemas complejos de los clientes.

Asegúrese de que su plan incorpora la posibilidad de reiterar en su agente de AI - esto es, con mucho, la mejor manera de maximizar su ROI.

5. Despliegue 

Una vez que el agente de IA de su centro de contacto esté listo, es hora de desplegarlo e integrarlo en sus operaciones de atención al cliente. Hay múltiples formas de hacerlo accesible:

• Impleméntelo en su sistema IVR para ayudarle con las llamadas entrantes.
• Despliéguelo como un widget de chat en directo en su sitio web.
• Intégrelo con plataformas de atención al cliente como Zendesk o Salesforce.
• Conéctalo a canales de mensajería como WhatsAppFacebook Messenger o Slack para una interacción fluida con los clientes.

Para garantizar el máximo impacto, comunique su disponibilidad a los clientes y a los equipos de asistencia. La incorporación y la concienciación adecuadas ayudarán a los usuarios a interactuar con el agente de IA de forma eficaz, maximizando su valor a la hora de agilizar las operaciones del centro de contacto.

6. Monitor

Una plataforma de agentes de IA de calidad ofrecerá análisis continuos para realizar un seguimiento del rendimiento e identificar áreas de mejora. La supervisión de las métricas clave garantiza que la IA siga mejorando la atención al cliente en lugar de crear nuevas ineficiencias.

• Los análisis en tiempo real ayudan a medir la precisión de las respuestas y las tasas de contención. Si el agente de IA del centro de contacto escala con frecuencia casos que debería gestionar, se pueden realizar ajustes para mejorar sus respuestas.
• Los registros de conversaciones proporcionan información sobre problemas recurrentes, lo que permite a las empresas perfeccionar los flujos de trabajo y mejorar las interacciones con los clientes. Si ciertos temas provocan frustración, actualizar los datos de formación o perfeccionar la automatización puede ayudar.

Si se dispone de análisis del chatbot, las empresas pueden realizar un seguimiento de los patrones de interacción e identificar las áreas en las que la IA necesita una mayor optimización.