6 casos de uso para la IA generativa en el servicio de atención al cliente

La IA generativa está fomentando la innovación en muchas áreas y el centro de contacto no es una excepción.  

En el servicio de atención al cliente la IA generativa puede predecir las necesidades de estos, permitiendo una asistencia proactiva y personalizada. Puede autogenerar respuestas para los clientes, ayudar a los agentes en tiempo real en su interacción con los clientes, automatizar la anotación y el resumen, e incluso desarrollar materiales de capacitación personalizados para los agentes.

En este artículo, exploraremos seis usos innovadores de la IA generativa en el servicio de atención al cliente y examinaremos las ventajas del uso de la IA generativa, desde el aumento de la eficiencia y la precisión hasta la mejora de la personalización y la satisfacción del cliente.

Seis usos de la IA generativa para el servicio de atención al cliente.

1. Resumen automático para reducir el tiempo de trabajo después del contacto.

La IA generativa resume eficazmente las interacciones, reduciendo significativamente el tiempo de trabajo después del contacto (ACW).

Buen ejemplo de ello es la función de resumen automático de Talkdesk. Impulsado por IA generativa, resume los temas tratados durante una interacción, ahorrando un tiempo valioso y proporcionando información crucial para el seguimiento de las conversaciones con el mismo cliente.

El resumen automático permite a los agentes dedicar menos tiempo a las tareas administrativas y más tiempo a brindar un servicio de atención al cliente excepcional. De hecho, se ha demostrado que ahorra entre 30 y 60 segundos de trabajo después de la llamada.

2. Uso de la IA generativa para el análisis del sentimiento.

El análisis del sentimientos implica analizar las interacciones de los clientes para comprender sus emociones y sentimientos. Cuando funciona con IA generativa, el análisis del sentimientos le permite ver las capas ocultas de la comunicación con el cliente, como los matices culturales o las ambigüedades y obtener información sobre cómo se sienten y qué quieren.

Talkdesk Interaction Analytics™ es un excelente ejemplo de esta tecnología en acción. Aprovecha la IA generativa para captar, transcribir y analizar cada interacción con el cliente. Identifica los momentos clave de la conversación, los temas y los sentimientos, ayudando a las empresas a comprender con mayor claridad la intención del cliente. Con esta información, las empresas pueden descubrir tendencias que conducen a una mejor experiencia del cliente.

Pero Talkdesk Interaction Analytics no se limita a revisar las conversaciones de los clientes en busca de temas y tendencias de sentimiento, sino que va un paso más allá. Con la IA generativa se detectan temas emergentes, descubriendo información y oportunidades valiosas—incluso inesperadas. Permite a las empresas no solo comprender a los clientes, sino también anticiparse a sus necesidades y brindar experiencias del cliente realmente excepcionales.

3. Aprovechamiento de la IA generativa para agentes virtuales.

En lugar de responder con respuestas genéricas preprogramadas, la IA generativa permite a los agentes virtuales comprender el contexto de la conversación y responder de forma natural y conversacional. Esto da lugar a interacciones que parecen menos una conversación con una máquina y más una conversación con un humano.

Talkdesk Virtual Agent gestiona las consultas más comunes de los clientes, como pedidos, devoluciones y facturación. Si los casos complejos requieren empatía y experiencia, el agente virtual redirige fácilmente a los clientes a un agente humano. Esto da como resultado una experiencia de servicio de atención al cliente más rápida y sin fricciones.

4. Responder a las reseñas con IA generativa.

Responder a las reseñas de los clientes de forma rápida y adecuada es crucial para mantener una imagen de marca positiva. Cuando los clientes se toman la molestia de dejar una reseña, están proporcionando un feedback valiosos sobre sus experiencias con su empresa. Responder a estas reseñas muestra que valora su feedback y demuestra su compromiso con la satisfacción del cliente.

La IA generativa permite generar respuestas automatizadas a las opiniones de los clientes, garantizando respuestas oportunas y liberando un tiempo valioso para los agentes del servicio de atención al cliente. No se limita a dar respuestas genéricas, sino que utiliza la información de la reseña para generar una respuesta personalizada.

Por ejemplo, un cliente elogia su servicio de entrega rápida. El sistema de IA podría responder expresando gratitud por su feedback positivo, reforzando su compromiso de mantener este nivel de eficiencia. 

"¡Gracias por reconocer nuestro servicio de entrega rápida! Estamos encantados de saber que tuvo una excelente experiencia. Su feedback nos anima a seguir trabajando duro para garantizar que todas nuestras entregas sean tan rápidas como las suyas".

Por otro lado, si un cliente se queja de recibió un producto defectuoso, la IA podría expresar su pesar por la experiencia negativa y asegurarle que se están tomando medidas de inmediato para resolver el problema. 

"Sentimos mucho que haya recibido un producto defectuoso. Entendemos la decepción que le ha causado y estamos tomando medidas de inmediato. Nuestro equipo está preparando el envío de un producto de sustitución lo antes posible y estamos revisando nuestros procesos de control de calidad para evitar problemas similares en el futuro".

5. Aplicación de la IA generativa a las bases de conocimiento.

Resolver las consultas de los clientes de forma rápida y precisa tiene un gran impacto en la satisfacción del cliente. Cuanto más tiempo espere un cliente para obtener una resolución, menos satisfecho estará. Y la precisión es crucial—si un cliente tiene que volver a llamar porque su problema no se resolvió a la primera y recibe una respuesta diferente, genera frustración y una percepción negativa de la marca.

La IA generativa impulsa las bases de conocimiento para proporcionar a los agentes información rápida y precisa durante las interacciones con los clientes. El sistema de IA entiende el contexto de la consulta del cliente y proporciona al agente la información más relevante.