Aplicaciones de la inteligencia artificial en la atención al cliente

04 junio
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Aplicaciones de la inteligencia artificial en la atención al cliente
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La Inteligencia Artificial tiene infinidad de aplicaciones, pero hay una que puede ser interesante especialmente para las pequeñas y medianas empresas: la atención al cliente.

Las redes sociales han aumentado las expectativas de los usuarios sobre el servicio al cliente y exigen una respuesta cada vez más rápida; pero una persona no puede estar siempre al otro lado, especialmente en las PYMES.

Es aquí donde la Inteligencia Artificial entra en juego: los programas de este tipo son capaces de llevar a cabo conversaciones fluidas con seres humanos y, al mismo tiempo, ofrecen la posibilidad de atender a cientos de clientes al mismo tiempo.

Las nuevas tecnologías conversacionales son un recurso que pueden adaptar muchas empresas si quieren mantenerse siendo competitivas. Según un estudio de Juniper Research, los proveedores de servicios bancarios y de salud que usan bots de Inteligencia Artificial tienen una media de ahorro de cuatro minutos en cada consulta del usuario, lo que se traduce en un ahorro de entre 0,50 y 0,70 dólares por cada interacción.

La inteligencia artificial ya está instaurada en nuestro día a día. Estamos cada vez más acostumbrados a que quién nos dé una respuesta sea una máquina gracias a asistentes como Siri, Cortana o el Asistente de Google, que han dado un paso más allá de las máquinas telefónicas de antes y que son capaces de ejecutar tareas con comandos de voz.

Para la atención al cliente, una de las soluciones más recomendables es el uso de chatbots, unos asistentes automáticos que, a través de un chat, contestan en tiempo real a las cuestiones planteadas por el usuario. Al ser el cliente, por norma, el que solicita la información, no son molestos ni intrusivos.

El presente es de los chatbots


Los chatbots son programas dotados de inteligencia artificial que con capaces de procesar el lenguaje natural escrito, pudiéndose hacer pasar por humanos y llegar a entender a sus interlocutores. El hecho de que estén disponibles las 24 horas y puedan atender a varios clientes a la vez los hace idóneos para la atención al cliente. Además, no cuentan con el problema de comprensión de muchas máquinas de conversación telefónica, que dan el ‘lo siento, no lo he entendido’ como respuesta a muchas de las peticiones.

Los chatbots ya cuentan con una gran implantación en canales como Skype, Telegram o las páginas webs propias de muchas empresas, pero es en Facebook dónde más terreno han ganado.

En el caso de Facebook, los chatbots están integrados dentro de Messenger, donde los usuarios pueden contactar con ellos como con cualquier otro contacto.

Aunque suena a ciencia ficción, hay chatbots que se pueden crear fácilmente y en pocos pasos. Chatfuel es un servicio que permite elaborar chatbots que sirven tanto para las versiones de escritorio como móviles de Facebook y Facebook Messenger, y que ofrece funciones variadas como responder preguntas, ofertar descuentos, programar avisos…

Existen muchos más, gratuitos o de pago, como collect.chat, Flow XO o Pandorabot, que ofrecen plantillas para configurar en pocos minutos un chatbot sin necesidad de saber de programación, solo introduciendo las respuestas a las preguntas más comunes.

Los chatbots, sobre todo los más sencillos, tampoco son infalibles, pero pueden detectar los casos en los que es necesaria la intervención de un agente de atención al cliente y remitirlos.

En todo caso, son muy eficientes para la mayor parte de las consultas y cuentan con la ventaja de que nunca tienen un mal día.

La alianza entre Big Data e Inteligencia artificial


La inteligencia artificial no sólo ayuda con la interacción directa con los usuarios. Los servicios de atención al cliente generan un volumen inmenso de datos que las inteligencias artificiales pueden ayudar a analizar.

Los servicios de atención predictivos utilizan esta inteligencia y la ponen al servicio de las empresas para anticipar a qué esperan sus clientes, su comportamiento y las tendencias de consumo, un análisis que ayuda a ofrecer a los usuarios un mejor servicio y ofertas más personalizadas.

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