Cómo el aprendizaje automático puede mejorar la experiencia del cliente

El aprendizaje automático en el servicio al cliente se utiliza para establecer un mayor nivel de conveniencia para los clientes y eficiencia para el servicio de soporte.

La experiencia de tus clientes fortalece las relaciones a largo plazo, determina la reputación de la marca y abre nuevas oportunidades de negocio. Lamentablemente, hasta hace poco tiempo se subestimaba mucho, aunque su mejora es una de las formas más sencillas, eficaces y rentables de acelerar la evolución empresarial.

¿Cómo puede el aprendizaje automático cambiar la experiencia del cliente?

El servicio administrado y de alta calidad es un componente importante de la implementación exitosa de cualquier negocio. Es esencial darse cuenta de que la implementación de este enfoque debe basarse en una visión profunda de las necesidades individuales de varios grupos de clientes, tanto potenciales como existentes. La calidad necesaria de esta comprensión puede ser proporcionada por tecnologías modernas: inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis predictivo y empresarial. Es el uso de soluciones inteligentes para bienes o servicios lo que brinda a las empresas herramientas adicionales para reducir el tiempo de respuesta y mejorar la calidad de la interacción. Por lo tanto, se pueden ofrecer a los consumidores productos y servicios nuevos y más complejos.

Apoyo

Las herramientas orientadas al soporte proporcionadas por ML se están volviendo cada vez más populares debido a su conveniencia y facilidad de uso, así como también aplicaciones exitosas en varias industrias. Gartner descubrió que para el 2022, el 20 por ciento de las interacciones con los clientes fueron manejadas completamente por inteligencia.

Procesamiento de datos

Las aplicaciones exitosas se aplican en áreas que involucran el procesamiento de grandes cantidades de datos. Esto es necesario cuando el objetivo final es tomar una decisión informada. Los humanos no tienen la capacidad suficiente para procesar flujos de datos constantes como pueden hacerlo los algoritmos. Por lo general, tenemos cosas cruciales que hacer, por ejemplo, trabajar directamente con clientes decepcionados.

La consultoría de aprendizaje automático y el servicio al cliente llevan esta idea un poco más allá: aplica la conciencia abierta de maneras que pueden optimizar la calidad del servicio brindado. Esto puede ser algo que haga que los agentes de soporte estén más informados. Por ejemplo, utilizando análisis predictivos. O, para hacerlos más efectivos. Por ejemplo, cuando una herramienta puede resolver de forma independiente los problemas correctivos de los clientes.

El aprendizaje automático es todo un complejo de tecnologías interrelacionadas para crear soluciones y funciones, que incluye muchas áreas: robots y vehículos autónomos, tecnologías de reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y mucho más. El aprendizaje se puede utilizar en muchas industrias y el mismo grupo de algoritmos, pero en diferentes conjuntos de datos. Se utiliza para el análisis predictivo en la industria y el comercio minorista, en aplicaciones fintech, en sistemas de soporte comercial, en publicidad, en visión artificial para robots, drones y cámaras de vigilancia.

El futuro del aprendizaje automático es mejorar la experiencia del cliente

El autoservicio en el ámbito de la atención al cliente significa que el cliente encuentra el apoyo que necesita. Por lo tanto, resuelva el problema interactuando con un agente humano. En consecuencia, muchas empresas han ampliado sus ofertas para mejorar la calidad del servicio prestado. Una de las formas más fáciles de autoservicio es crear una base de conocimiento.

Ha resultado ser una opción generalizada para las aplicaciones de aprendizaje automático. Los chatbots, los asistentes virtuales y muchas otras herramientas pueden "estudiar" y simular la interacción con los agentes de atención al cliente. Algunas de estas aplicaciones utilizan el aprendizaje profundo para la mejora continua, lo que da como resultado una asistencia al usuario automatizada más precisa y útil.

Herramientas en un servicio de cliente

Conectarse con los clientes mediante el aprendizaje puede sonar contraproducente. Sin embargo, la información puede ayudar a las marcas a centrarse en las necesidades ocultas de los clientes y en las solicitudes curiosas. También simplifica y agiliza las tareas mundanas asociadas con el marketing dirigido.

Aquí se explica cómo utilizar el aprendizaje automático para mejorar la experiencia del cliente:

chatbots

AI brinda la capacidad de simular la interacción con un representante de servicio al cliente y resolver preguntas simples es una solución efectiva para el autoservicio. ML permite que los robots de chat aprendan cuándo deben usar respuestas específicas. O cuándo deben recopilar la información necesaria de los usuarios y cuándo deben pasar la conversación a un agente humano.

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales se diferencian de los chatbots en que no intentan simular la interacción con un agente. En cambio, se enfocan en ciertas áreas donde pueden brindar ayuda real al cliente. Las capacidades de aprendizaje automático pueden ayudarlo a saber qué información transmitir a los agentes (o guardar para usarla en programas analíticos) y ampliar la asistencia que brindan. Un ejemplo es el bot de Zendesk, que recomienda artículos de referencia en función de las solicitudes de los clientes. Luego puede automatizar la búsqueda de agentes de materiales de referencia.

Creación de contenido

El aprendizaje puede analizar los datos provenientes del soporte y luego transformarlos en ideas procesables que los agentes pueden usar para artículos de referencia. Casi el 40% de los clientes afirman que las búsquedas en la base de conocimientos son ineficaces. ML puede usar recomendaciones, prestar especial atención a los análisis de atención al cliente y ajustar los artículos de referencia. Por lo tanto, haciéndolos más relevantes y accesibles para los clientes.

Análisis predictivo

La atención al cliente necesita análisis efectivos para una optimización continua. El aprendizaje automático puede ayudar a agregar un elemento de pronóstico a algunos análisis de soporte. El análisis predictivo utiliza datos de interacciones anteriores con los clientes para cuantificar los resultados futuros. También puede funcionar en tiempo real para captar ideas que los agentes podrían pasar por alto. Este es el caso de la herramienta Predicción de satisfacción de Zendesk, que predice la calificación CSAT de un cliente. Tener estas ideas puede ser de gran ayuda para las organizaciones de servicio al cliente que desean mejorar la calidad del servicio al cliente.

Para dibujar la línea

El servicio al cliente humano puede completar tareas complejas mientras resuelve problemas desde múltiples ángulos. Sin embargo, también lo pueden hacer los sistemas de IA de hoy. Los datos hablan por sí solos. Es probable que el hardware inteligente tenga un valor de más de $ 87 mil millones para 2026.

Después de todo, la experiencia del cliente es lo que realmente impulsa el éxito del negocio. Es la impresión que sus clientes tienen de su marca en todos los aspectos de su viaje. Su visión de su negocio afectará el crecimiento y los ingresos.

Brindar una experiencia positiva a los clientes no tiene precio. Las opiniones de la audiencia determinan la reputación de su empresa. Sin embargo, no puedes complacer a todos sin personalizar. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudan a las marcas a diseñar estrategias de campañas y adaptar presentaciones a grupos de nicho.

Las marcas exitosas utilizan el aprendizaje automático para encontrar e involucrar a los clientes. Luego establecen una conexión de primer nivel con su audiencia mientras disfrutan de un negocio lucrativo.