Por ello, muchas empresas están replanteándose sus canales digitales, que necesitan ser cada vez más alimentados y formados con datos.
Por Ingrid Imanishi (*)
Afortunadamente, Machine Learning y la Inteligencia Artificial (IA) han ayudado en estos procesos con el objetivo de crear una estrategia digital basada en datos. Enumeramos algunos desafíos para los CIO y cómo se pueden superar mediante la adopción de soluciones en la nube que aceleren la transformación digital.
Uno de los principales desafíos es dejar de lado las suposiciones e invertir en datos. Las conversaciones entre consumidores y agentes contienen una gran cantidad de información sin explotar que, si se analiza adecuadamente, puede generar información valiosa para las organizaciones. La IA y el Machine Learning son tecnologías clave para desbloquear conocimientos de datos conversacionales en vivo, mejorando la experiencia digital del cliente.
Con las herramientas adecuadas, es fácil aprovechar y medir las interacciones humanas, el activo más valioso para acelerar la transformación digital. Las soluciones impulsadas por IA aprenden de las conversaciones para identificar la intención del cliente y cómo los agentes abordan sus necesidades. Tanto la Inteligencia Artificial como el Machine Learning permiten a las empresas:
- Revisar cada interacción, no solo una muestra;
- Reconocer las prioridades de automatización;
- Identificar cómo los agentes resuelven las necesidades de los clientes;
- Reunir palabras y frases específicas para entrenar el autoservicio y ayudar a los agentes en sus interacciones.
Otro desafío es aumentar las expectativas de los clientes con respecto al autoservicio. Quieren resolver rápidamente sus problemas y para eso esperan soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Cuando esto no sucede, los consumidores se sienten frustrados con el autoservicio y comienzan a utilizar otros canales de interacción con los Contact Centers, como las llamadas telefónicas. ¿Cómo podemos evitar esto? Hay que incluir smart digital en la experiencia del cliente.
Al planificar iniciativas de CX, las corporaciones impulsan mejoras de resolución de problemas de primer contacto (FCR), que tienen un impacto directo en los resultados, ya que aumenta el compromiso y la satisfacción del cliente con menos esfuerzo en ambos lados.
Pero los desafíos no se detienen ahí. También está la creciente complejidad de los problemas de los clientes. Un estudio de Gartner reveló que, hoy, el autoservicio resuelve solo el 9% de las interacciones, normalmente las más sencillas. Para remediar este problema, el consejo es seguir los datos y abandonar los métodos de conjetura.
Un enfoque de autoservicio empírico utiliza datos para identificar las necesidades del cliente y los pasos que los agentes deben seguir para resolver un problema. Por eso es importante capacitar y expandir el autoservicio para manejar problemas más complejos, utilizando datos de conversación de chat en vivo (chat) e interacciones de voz. Las necesidades de los clientes cambian constantemente y las empresas deben ser rápidas y eficientes para responder a ellas en todos los canales (omnicanalidad).
Lo más importante de todo es asumir el compromiso de promover la mejora continua, es decir, adaptarse rápidamente para satisfacer las demandas de sus clientes. Las soluciones en la nube que utilizan IA y Machine Learning pueden ayudar en este camino, ofreciendo un autoservicio más inteligente que realmente marca la diferencia en la experiencia del consumidor y en la generación de nuevos negocios.
(*)Directora de Soluciones Avanzadas de NICE.
