Funciones y resultados de la IA conversacional para los clientes

La aparición de productos y servicios personalizados ha hecho que los clientes esperen una nueva experiencia estándar más rápida, precisa y personalizada. A medida que el estándar del cliente ha ido evolucionando, la cantidad de datos en bruto que se procesan y las actividades que consumen tiempo se han disparado.

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Aquí es donde los asistentes digitales, impulsados por la IA conversacional, pueden utilizar esta información de forma más rápida y precisa que los humanos, encontrando perspectivas y automatizando las indicaciones de comunicación para ofrecer una experiencia de cliente enriquecida. Invertir en estas mejoras e implementar herramientas que las respalden puede dar a su empresa una poderosa ventaja competitiva, en particular al proporcionar experiencias personalizadas y fluidas a sus clientes cuando se trata de sus consultas sobre cualquier cosa y todo lo relacionado con su negocio.

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Las funciones de la IA conversacional pueden ser conversacionales, procedimentales e inteligentes por diseño. Esto se facilita mediante interacciones directas con el cliente, pero también clasificando documentos y proporcionando portales de carga y confirmación, personalización en tiempo real para clientes existentes con detalles de cuenta específicos que deben recordarse e implementarse, y mucho más.

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Casos de uso habituales de la IA conversacional

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Experiencia omnicanal

• Integrar los canales entre sí para que los clientes reciban una asistencia coherente.

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Autoservicio

• Permitir a los clientes realizar la tarea que necesitan cuando y donde quieran de forma rentable.

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Personalización en tiempo real

• Productos, servicios, ofertas y contenidos personalizados en tiempo real en función del contexto y las necesidades del cliente para ofrecerle una experiencia diferenciada.

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Análisis del sentimiento

• Identificar, calificar y extraer emociones a través de los canales para comprender el sentimiento social de su marca, producto o servicio.

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Base de conocimientos y creación de contenidos automáticas

• Identificar los datos más relevantes para crear automáticamente contenidos personalizados para cada usuario y ofrecer recomendaciones de servicios a los empleados.

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Prospectos de ventas predictivos

• Puntuar la probabilidad de conversión de los usuarios basándose en datos internos y externos, lo que permite a ventas priorizar los clientes potenciales.

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Interfaces conversacionales

• Permitir a los usuarios mantener conversaciones naturales con máquinas mediante voz o texto.

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Cómo se utiliza

Los asistentes digitales supervisan las conversaciones con los clientes mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y recomiendan contenidos para apoyar el intercambio. También pueden apoyar directamente al servicio de atención al cliente en conversaciones independientes de cualquier cliente respondiendo a consultas directas. Con una formación adecuada en IA conversacional e integraciones exhaustivas, los asistentes digitales ofrecen una experiencia de cliente fluida y sin fisuras.

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Una vez creado el algoritmo de aprendizaje automático y establecido el marco básico del asistente digital, los desarrolladores integran la detección de intenciones. La detección de intenciones conecta palabras clave comunes introducidas por los clientes, como horas o devoluciones, con respuestas específicas, estableciendo intercambios estándar para utilizar cuando se interactúa con humanos. En la práctica, esto permite enrutar rápidamente a los clientes, minimizando los retrasos y la frustración.

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Ahora que comprende mejor los casos de uso, vamos a vincularlos a los resultados organizativos más frecuentes que apoya la IA conversacional:

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Mejorar la captación de clientes

• Facilita a los clientes la búsqueda de información y la compra en cualquier momento y lugar.
• Ofrecer a los clientes productos, recomendaciones y contenidos personalizados que puedan satisfacer sus necesidades.
• Ayudar a los agentes a tomar decisiones sugiriéndoles la siguiente mejor oferta
• Amplíe y reduzca la escala rápidamente para atender siempre a nuevos clientes de forma rentable.

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Reducir la rotación

• Proporcionar a los clientes la asistencia necesaria para resolver sus problemas siempre que lo deseen, aumentando así su satisfacción.
• Ofrecer a los empleados información sobre los sentimientos de los clientes para que puedan recomendar el siguiente paso.

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Aumentar los ingresos por cliente

• Las interacciones rutinarias básicas con los clientes serán realizadas por el asistente digital, lo que libera capacidad de los empleados para vender productos o servicios.
• Recopilar, analizar y actuar en función de las preferencias e irritaciones del cliente para diseñar productos, ofertas y promociones a medida.

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Reducir el coste del servicio

• Oportunidades de reducción de costes en función de la interacción con el canal del cliente desviadas a canales habilitados para IA conversacional.
• Corto periodo de amortización con bajos costes de integración y alto potencial de retorno de la inversión
• Los algoritmos se entrenan orgánicamente a medida que los clientes utilizan los asistentes digitales, lo que permite una mejora continua rentable.

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Mejorar la satisfacción de los empleados

• Los asistentes digitales con inteligencia artificial pueden realizar automáticamente las tareas rutinarias básicas, lo que permite a los empleados realizar un trabajo más valioso y significativo.
• Ofrecer a los empleados el apoyo de un asistente digital sobre la mejor manera de atender al cliente
• Compartir recomendaciones de ventas con los empleados, permitiéndoles alcanzar mejor sus objetivos de ventas.

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Aumentar la puntuación del promotor neto

• Las organizaciones pueden aumentar su NPS cuando utilizan la IA conversacional para proporcionar eficazmente una experiencia coherente y de calidad.

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Aumento de las tasas de conversión de ventas

• Las organizaciones pueden aumentar significativamente sus tasas de conversión cuando utilizan la IA conversacional para educar e informar a sus clientes potenciales en el proceso de ventas.

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La introducción de chatbots y la inteligencia artificial está aumentando rápidamente. Según Accenture, el 60% de los ejecutivos encuestados tiene previsto implantar chatbots para posventa, atención al cliente y redes sociales. Accenture no es la única organización que proyecta un gran movimiento dentro del chatbot. Space: Echa un vistazo a estas reveladoras estadísticas sobre chatbots. A primera vista, la tecnología de chatbot y las interfaces de conversación asistidas por IA parecen muy similares. Sin embargo, si se va más allá de la superficie, la tecnología no podría ser más diferente. La mejora continua y la experiencia del cliente final no están ni de lejos en la misma liga

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Aunque pueda parecerlo a primera vista, estas dos tecnologías no están reñidas. Aunque la IA conversacional está divergiendo de chatbots y sin duda es más avanzada, chatbots seguirá cubriendo ciertas necesidades y tareas. A medida que aprenda y comprenda el lenguaje natural, la IA conversacional evolucionará y será aún más sofisticada. No obstante, está claro que la demanda de ambas soluciones se disparará en las próximas décadas. El 69% de los consumidores prefiere chatbots para tareas rápidas y el 70% de los consumidores tiene intención de sustituir sus visitas a su proveedor sanitario, tienda o banco por asistentes virtuales de inteligencia artificial conversacional.