“Cómo Implementar IA en el Servicio al Cliente: Estrategias y Mejores Prácticas”

Por William Pimentel, Director General de Freshworks en Latinoamérica

En la era actual, la evolución del servicio al cliente ha llevado a los consumidores a esperar respuestas instantáneas y experiencias de alta calidad, sin importar la industria, el producto, el precio o el canal de comunicación. Aunque la adopción de tecnologías avanzadas y herramientas impulsadas por IA ofrece numerosos beneficios, aún queda mucho por hacer en términos de servicio al cliente y fidelización de los consumidores.

Un informe de PwC revela que el 73% de los consumidores considera que la experiencia del cliente es un factor crucial en su decisión de compra. Además, el 32% de los consumidores abandonaría una marca tras una sola mala experiencia. Esto destaca la importancia de ofrecer una experiencia de compra excepcional para retener a los clientes.

El futuro del servicio al cliente es prometedor, pero para aprovecharlo al máximo, los líderes del sector deben aplicar la IA de manera estratégica. Aquí están los principales aspectos a considerar para acelerar la implementación de la IA en el servicio al cliente:

Los consumidores actuales esperan un servicio eficiente y continuo, similar al que ofrecen gigantes como Amazon. Para satisfacer estas expectativas, las empresas deben adoptar nuevas herramientas tecnológicas que permitan un servicio de alta calidad y sin interrupciones.

1. Manejo de Expectativas y Adopción de Nuevas Herramientas

2. Clasificación de Actividades

Muchas empresas aún cometen errores al usar la IA como una solución generalizada. Es crucial clasificar los problemas en simples y complejos. La IA puede manejar consultas iniciales, pero a menudo falla en resolver problemas más complejos, lo que puede frustrar a los clientes. Implementar la IA de manera adecuada y diferenciada es esencial para evitar estas situaciones.

3. Supervisión Humana

La IA debe aplicarse de forma sistemática, empezando con problemas simples y avanzando hacia los más complejos. Aunque la IA puede realizar análisis rápidos y precisos, también puede cometer errores significativos. La supervisión humana es fundamental para garantizar que la IA proporcione soluciones precisas y emocionalmente inteligentes. De este modo, la IA puede encargarse de los problemas básicos, mientras que los agentes humanos resuelven casos más complejos.

4. Comprensión de Desafíos Específicos

Para las empresas que buscan mejorar su servicio al cliente de manera rápida, es crucial entender sus desafíos específicos. Las empresas de SaaS, por ejemplo, pueden enfrentar problemas complejos que requieren un manejo detallado. La IA generativa puede ser útil para construir un repositorio sólido de conocimientos y establecer un sistema de clasificación eficaz. Es importante categorizar los problemas según su complejidad para resolver rápidamente los simples y derivar los complejos a la intervención humana.

En resumen, para que la IA brinde un soporte eficaz en un entorno B2C, es vital implementar políticas y procedimientos claros. La IA puede gestionar problemas sencillos siguiendo protocolos predefinidos, mientras que los agentes humanos deben intervenir en situaciones más complejas.