¿Sabía que cuatro de cada cinco clientes en EE. UU. han cambiado de marca debido a una mala experiencia con el servicio de atención al cliente?
El servicio de atención al cliente ya no se limita a gestionar las consultas de los clientes y resolver problemas. Ha pasado de ser una actividad transaccional a convertirse en un motor de la fidelidad a la marca y la satisfacción del cliente.
Las expectativas de los clientes suelen ser demasiado exigentes y existe una gran brecha entre la prestación del servicio y lo que se espera de él. ¿Cómo se puede salvar esta brecha?
La IA está omnipresente, y el servicio de atención al cliente no es una excepción. Se trata de una función empresarial que se adapta perfectamente a la aplicación de la IA.
Desde chatbots disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, hasta paneles intuitivos que generan información en tiempo real, veamos cómo se puede utilizar la IA en el servicio de atención al cliente y para aumentar la fidelidad a la marca.
Comprender el rol de la IA en el servicio al cliente
Dato de ClickUp: Se prevé que la IA aplicada al servicio de atención al cliente se encargue del 95 % de las interacciones con los clientes en 2025.
Dada la versatilidad de la IA, se puede ser optimista con respecto a esta predicción. A continuación, se muestra cómo las herramientas de IA para el servicio al cliente ayudan a las empresas:
1. Mitigar la pérdida de clientes
Dato de ClickUp: La pérdida de clientes ha provocado que las empresas pierdan hasta 1,6 billones de dólares en ingresos.
La inteligencia artificial ayuda a retener a los clientes mediante procesos como el reconocimiento de intenciones y los recordatorios.
En primer lugar, analizan la comunicación de los clientes a través de diversos canales, registros de chat, correos electrónicos, redes sociales, etc., para comprender la percepción de la marca.
A continuación, desencadena estrategias de retargeting y reenganche para abordar su frustración, generar interés o impulsar una venta. Este enfoque doble mejora la fidelización de los clientes y reduce la pérdida de clientes.
2. Asistencia a los agentes humanos
Puede implementar herramientas de IA como asistentes virtuales inteligentes para ayudar a los equipos de atención al cliente y mejorar la eficiencia de los agentes. Esta combinación de tecnología de IA y empatía humana compensa la resistencia de los clientes al uso de la tecnología en la atención al cliente, al tiempo que empodera a los agentes humanos.
La IA para el servicio de atención al cliente se encarga de todo el trabajo mecánico, como mostrar información o generar plantillas de guiones para facilitar las conversaciones y responder a las preguntas de los clientes. Esto libera al agente de atención al cliente para que pueda centrarse en ofrecer un trato humano y establecer relaciones significativas.
Los chatbots basados en IA están equipados con capacidades multilingües. Su rápido acceso a información fiable, creíble y coherente facilita a los agentes de soporte la prestación de un servicio rápido y más eficaz en el idioma del cliente.
Dato de ClickUp: Los asistentes conversacionales basados en IA aumentan la productividad de los agentes en un 14 %. Además, ocho de cada diez gerentes creen que también previenen el agotamiento al reducir la carga de trabajo.
Además, los algoritmos de IA funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin comprometer la eficiencia y la precisión.
3. Automatización de tareas repetitivas
Una parte importante de las actividades de atención al cliente suele consistir en tareas improductivas relacionadas con el trabajo u operaciones repetitivas. Procesar solicitudes de restablecimiento de contraseñas, responder a preguntas frecuentes, realizar el seguimiento de entregas de pedidos... La lista es interminable.
Dato de ClickUp: ¡La automatización del servicio de atención al cliente puede ahorrar a los agentes más de dos horas al día!
Las herramientas de IA para la automatización pueden impulsar la eficiencia y la precisión en estas tareas rutinarias. Mejoran la experiencia del cliente al responder a sus consultas de forma instantánea y precisa. Al mismo tiempo, liberan recursos humanos para que se centren en tareas complejas o de alto valor que requieren habilidades de pensamiento crítico, experiencia o un toque humano.
Además, la inteligencia artificial ayuda a las empresas a reducir los costes de atención al cliente gracias a la automatización escalable, la reducción de los tiempos de espera, la optimización de los flujos de trabajo y el servicio 24/7.
4. Formación de los equipos de atención al cliente
La formación y el desarrollo de capacidades ya no siguen un enfoque único para todos. Las empresas ahora invierten en coaching personalizado y tutoría individualizada para abordar las fortalezas y debilidades específicas de los miembros del equipo de atención al cliente.
La IA puede analizar grandes cantidades de datos procedentes de llamadas, chats y correos electrónicos para realizar un análisis DAFO completo. A continuación, recomienda módulos de formación específicos que se adaptan a las preferencias de aprendizaje del agente.
También pueden medir métricas como la tasa de inscripción, la tasa de finalización, las tareas, etc., para evaluar la eficacia de dicha formación y optimizar las estrategias en consecuencia.
5. Personalización de la experiencia del cliente
Las estrategias modernas de gestión de clientes giran en torno a la personalización. Las empresas pueden aumentar sus ingresos en un 40 % solo con la personalización.
Dato de ClickUp: ¡Cada dólar gastado en personalización podría atraer a cambio 20 dólares o más!
La IA aplicada al servicio de atención al cliente puede aprovechar datos relevantes del historial de compras, interacciones pasadas, actividad en línea, etc., para crear un perfil de cliente de 360 grados. A continuación, diseña una experiencia de servicio personalizada que se adapta a los problemas, requisitos o preferencias del cliente.
Esta información contextual permite al profesional del servicio de atención al cliente personalizar la experiencia del cliente más allá de dirigirse a él por su nombre. Esta personalización mejora la experiencia del cliente y fomenta la fidelidad a la marca.
6. Optimización de las interacciones con los clientes
Las interacciones del servicio de atención al cliente se distribuyen por diversos canales: correo electrónico, teléfono, chat, redes sociales y otros. La IA es una fuerza centralizadora que combina todos ellos para ofrecer una experiencia del cliente fluida y coherente en todos los canales. Piensa en ella como una centralita que conecta a los clientes con el agente o recurso adecuado para resolver su consulta. Esta rápida resolución aumenta la satisfacción del cliente.
Además, la IA ayuda a las empresas a predecir las necesidades de los clientes de forma proactiva. Basándose en previsiones basadas en datos, las empresas pueden recomendar productos o servicios, fomentar las compras impulsivas y eliminar las objeciones de venta.
Puede hacerlo de forma proactiva. Por ejemplo, sugiriendo un accesorio basado en una compra reciente. O puede hacerlo de forma reactiva, como compartir una guía de resolución de problemas durante una interacción de soporte.
7. Generación de información basada en datos
El servicio de atención al cliente basado en IA abre las puertas a un tesoro de datos e información.
Los modelos de IA ingieren grandes volúmenes de datos, como conversaciones con clientes, respuestas a encuestas, comentarios en redes sociales, etc., para identificar tendencias y patrones. Esta información permite a las empresas tomar decisiones informadas para mejorar el servicio de atención al cliente.
Los puntos débiles recurrentes de los clientes pueden incluso arrojar luz sobre las deficiencias del producto o servicio ofrecido. Del mismo modo, pueden poner de relieve problemas persistentes que afectan a sus estrategias de marketing, equipo de ventas o retención de clientes.
Esta información impulsa la toma de decisiones estratégicas en toda la organización para ofrecer un servicio de atención al cliente más personalizado.
La adopción de ClickUp no solo mejoró nuestros procesos, sino que también ayudó a dar forma al Departamento de Éxito del Cliente, lo que nos permitió crecer de 2000 a 8000 clientes al año.
La adopción de ClickUp no solo mejoró nuestros procesos, sino que también contribuyó a dar forma al Departamento de Éxito del Cliente, lo que nos permitió crecer de 2000 a 8000 clientes al año.
Cómo utilizar la IA en el servicio de atención al cliente: casos de uso y ejemplos
Considere los siguientes casos de uso de la IA, junto con algunos ejemplos, para añadirlos a su flujo de trabajo de atención al cliente:
Servicio de atención al cliente personalizado omnicanal
Ejemplos: Zendesk, Salesforce, etc.
Imagine que un cliente está navegando por una página de productos en su sitio web.
El chatbot aparece y les pregunta si tienen alguna consulta sobre el producto. El asistente de IA captura la respuesta y resuelve la consulta. Sin embargo, el rastro se enfría.
Días más tarde, el cliente ve su anuncio en las redes sociales. Se pone en contacto con usted a través de Messenger y usted le sorprende recordándole el producto que le gustó, los detalles de envío que compartió y otra información relevante. Añade el producto a su carrito, pero no consigue pasar por caja. Usted le envía por correo electrónico un cupón de descuento y el cliente finalmente realiza la compra.
Curiosamente, ninguna de las actividades anteriores se gestionó manualmente. Con la IA, puede definir una cadencia e identificar la combinación adecuada de canales. El modelo de IA realizará un seguimiento del comportamiento y las interacciones de los clientes para facilitar una asistencia coherente en todos estos puntos de contacto.
Generación de contenido
Ejemplos: ClickUp Brain, ChatGPT, Gemini, etc.
La generación de contenido es una de las aplicaciones más conocidas de la IA en el servicio al cliente. Dado que la creación de contenido de alta calidad requiere tiempo y recursos, las empresas suelen recurrir a la IA generativa para producir contenido en poco tiempo. Ya se trate de guías de resolución de problemas o de instrucciones, preguntas frecuentes o resúmenes de páginas de productos, las herramientas de generación de contenido pueden crear una gran variedad de contenido.
Imagina que estás a punto de lanzar un nuevo producto. Las herramientas de marketing con capacidades de IA generativa pueden ayudarte a generar expectación en torno a este gran lanzamiento mediante correos electrónicos y publicaciones en redes sociales redactados de forma inteligente.
Tras el lanzamiento, su equipo de atención al cliente se ve inundado de consultas. Pueden crear un recurso de conocimiento utilizando la IA para responder a las preguntas más habituales y reducir su carga de trabajo. Los agentes humanos pueden revisar el contenido generado y asegurarse de que sea preciso, completo y coherente con las directrices de su marca.
Chatbots con IA
Ejemplos: BlenderBot, Erica (Bank of America), Insomnobot, etc.
Los chatbots basados en IA están transformando el servicio de atención al cliente, haciéndolo más autónomo y centrado en el cliente. Pueden gestionar tareas como preguntas frecuentes, programar citas, procesar pagos, compartir actualizaciones de pedidos, recomendar productos y servicios, y mucho más.
Por ejemplo, un cliente puede ponerse en contacto con el chatbot de un banco para consultar su saldo bancario. El chatbot verificará la identidad del usuario para realizar la autenticación de su acceso a esta información. Una vez satisfecho, recuperará la información del saldo de la cuenta y la mostrará. Además, puede ayudar a los usuarios con transferencias de fondos, consultar el historial de transacciones o incluso escalar problemas a un agente humano.
Los chatbots aprovechan tecnologías como el aprendizaje automático para mejorar de forma iterativa. El aprendizaje automático les permite analizar interacciones pasadas y comentarios de los clientes para perfeccionar sus respuestas. Como resultado, se vuelven más hábiles a la hora de gestionar interacciones complejas y mantener conversaciones naturales.
Mensajería aumentada
Ejemplos: NICE inContact, Velaro, Kore, etc.
La mensajería aumentada consiste en dotar a un agente humano de un asistente de IA. Con esta combinación, el agente de atención al cliente tiene que aplicar una carga cognitiva mínima, especialmente en casos rutinarios y repetitivos.
Por ejemplo, supongamos que alguien se pone en contacto con su empresa para resolver un problema técnico. El modelo de IA recopila información de la pantalla de chat en tiempo real y la procesa para generar información útil y sugerir soluciones durante la conversación.
Mientras el cliente explica el problema, el motor de IA analiza los detalles de su cuenta, localiza los artículos adecuados de la base de conocimientos o genera una guía paso a paso para la resolución de problemas. A continuación, el agente puede utilizar esta información para ayudar al cliente. De este modo, se mantiene el toque humano y, al mismo tiempo, se aprovecha la rapidez en la prestación del servicio.
A veces, el chatbot gestiona de forma autónoma las consultas de los clientes y recurre a agentes humanos si el problema es demasiado complejo.
Análisis de opiniones
Ejemplos: Dialpad, Repustate, etc.
Antes de la llegada de las herramientas de análisis de sentimientos, evaluar las emociones de un cliente requería que un agente de servicio interpretara el tono y el lenguaje para nombrar la emoción de forma subjetiva.
Sin embargo, la tecnología de IA está eliminando todas las conjeturas del análisis del sentimiento del cliente. Imagine que un cliente se pone en contacto con el equipo de soporte a través del chat. La IA analiza la dicción, la estructura de las frases, la elección de palabras e incluso los emojis del cliente durante la interacción para evaluar su estado emocional.
Usted se da cuenta de que el cliente está enfadado y utiliza un tono más empático para reconocer su frustración. Del mismo modo, las herramientas de análisis de sentimientos basadas en IA también pueden analizar la voz, la tonalidad, el tempo, los silencios, etc., para categorizar la emoción.
Este análisis proactivo del sentimiento puede utilizarse en el espacio del servicio al cliente para detectar clientes en riesgo. Las soluciones de software de éxito del cliente pueden detectar sentimientos negativos y organizar intervenciones estratégicas para mitigar la pérdida de clientes.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Ejemplos: ClickUp Brain, IBM Watson, MonkeyLearn, etc.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) utiliza la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación del lenguaje natural (NLG) para mantener interacciones similares a las humanas. Estos marcos poseen una comprensión matizada del lenguaje humano y trabajan con él de forma orgánica. Como resultado, puede alejarse de los chatbots basados en menús y mantener conversaciones auténticas.
Por ejemplo, si un cliente angustiado envía un mensaje diciendo: «¡No encuentro mi teléfono! ¡AYUDA!», el PLN analiza el texto, toma nota de los errores ortográficos y las mayúsculas, y comprende la intención detrás de las palabras.
Determinará que el cliente no puede encontrar su teléfono y tomará nota de la urgencia de su mensaje. A continuación, intentará tranquilizar al cliente y le guiará para que obtenga la ubicación de su dispositivo.
Esta capacidad permite a la IA gestionar un intervalo más amplio de consultas de los clientes, incluso si son gramaticalmente incorrectas o están mal redactadas. La rápida resolución mejorará la experiencia del cliente y aumentará su satisfacción.
Análisis predictivo
Ejemplos: Altair Rapid Minder, SAP Predictive Analytics, etc.
El análisis predictivo es quizás la segunda aplicación más común de la IA en el servicio al cliente, después de la IA generativa. Hace que el servicio al cliente sea proactivo en lugar de reactivo, ya que las empresas anticipan y abordan las necesidades de los clientes.
Supongamos que tiene una tienda de comercio electrónico. Puede anticipar un aumento en la demanda de los clientes durante las rebajas del Black Friday, temporadas específicas y días festivos mediante el análisis de datos históricos combinado con análisis predictivos basados en IA. Este conocimiento le permite abastecerse de inventario, optimizar la tienda y ampliar los servidores para que las operaciones comerciales se desarrollen sin interrupciones.
Las empresas pueden aprovechar el análisis predictivo para ofrecer una experiencia de cliente fluida y satisfacer sus expectativas. Esto reduce las escaladas al equipo de soporte durante los eventos de alta actividad, lo que les permite centrarse en tareas más orientadas al valor.
Motores de recomendación
Ejemplos: Amazon, Netflix, LinkedIn, etc.
Dato de ClickUp: Se espera que el mercado global de motores de recomendación alcance un valor de 12 000 millones de dólares en 2025.
Era de esperar esta tendencia, teniendo en cuenta cómo plataformas como Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, etc. han popularizado esta herramienta de IA.
Los motores de recomendación basados en IA analizan grandes cantidades de información sobre los clientes, como compras anteriores, comportamiento de navegación, ubicación del cliente e interacciones previas. A partir de esta matriz de datos, recomiendan productos, servicios y soluciones relevantes que se ajustan a las necesidades del cliente.
Por ejemplo, imagina que tienes una agencia de viajes y un cliente que busca un paquete vacacional en la playa visita tu sitio web. Un chatbot entabla una conversación con él y recopila información sobre su plan de viaje, presupuesto, medio de transporte preferido, fechas y mucho más.
Con esta información, el sistema de recomendación basado en IA ahora selecciona paquetes personalizados para diferentes destinos, vuelos y opciones de alojamiento que se ajustan al presupuesto y el intervalo de preferencias del cliente. Este enfoque aumenta las probabilidades de cerrar la venta.
Recursos de autoservicio
Ejemplos: ClickUp Brain, Userpilot, Freshdesk, Intercom, etc.
Dato de ClickUp: Casi siete de cada diez clientes prefieren el autoservicio a hablar con los profesionales del servicio de atención al cliente.
Las empresas deben satisfacer esta demanda personalizada impulsada por los clientes.
Aprovechar la IA para esta tarea ayuda de varias maneras:
- Por un lado, como ya se ha comentado, puede utilizar una herramienta de IA generativa para crear repositorios de conocimientos.
- En segundo lugar, los chatbots con IA pueden gestionar las consultas básicas de los clientes y redirigirlos a artículos basados en el conocimiento que ofrecen la mejor solución.
- A continuación, puede optimizar y organizar la base de conocimientos etiquetando artículos, guías prácticas, documentación de productos, etc. , utilizando palabras clave y temas adecuados. Esto facilitará a los agentes de atención al cliente el acceso rápido a la información relevante y la navegación por las bibliotecas.
Esto reduce la carga de trabajo de los agentes y permite a los clientes encontrar soluciones de forma independiente y cómoda.
Enrutamiento inteligente
Ejemplos: Genesys, Dialpad, Zoho Desk, etc.
Las consultas de los clientes varían en complejidad, canal y departamento al que se dirigen. Con tantos factores en juego, dirigir las consultas de los clientes al agente adecuado puede resultar bastante complicado, dependiendo de su disponibilidad y capacidad.
El enrutamiento inteligente, impulsado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, puede funcionar como una herramienta de automatización que permite a las empresas hacerse cargo de las solicitudes entrantes de los clientes. Los centros de contacto utilizan el enrutamiento inteligente para analizar la naturaleza de la consulta utilizando criterios predefinidos o palabras clave específicas.
Por ejemplo, imagina que gestionas un centro de llamadas basado en IA para un banco. Un cliente selecciona la opción de información sobre el saldo de su cuenta en el sistema de respuesta de voz interactiva (IVR). Automáticamente recibe un texto con esta información. Otro cliente quiere explorar las opciones de préstamos e hipotecas. En función de su perfil y sus requisitos, se le conectará automáticamente con un agente disponible que esté bien preparado para gestionar esta solicitud.
Priorización de solicitudes
Ejemplos: ClickUp Brain, Todoist, etc.
Hemos visto cómo la IA actúa como una máquina clasificadora al transferir las solicitudes de los clientes al agente de servicio adecuado. Además, la IA desempeña un rol crucial en la priorización de las consultas en función de la urgencia, el impacto potencial y el valor para el cliente.
Por ejemplo, imagine que ha creado y configurado una matriz de prioridades basada en IA para analizar todas las solicitudes de soporte. Esta matriz tiene en cuenta la gravedad del problema notificado, el grupo de clientes directamente afectados por él y el impacto potencial en las operaciones comerciales y los ingresos. Basándose en esta prioridad ponderada, los equipos de soporte al cliente pueden dar prioridad a los problemas críticos que afectan a una base de clientes más amplia, asegurándose de que se aborden en primer lugar.
Del mismo modo, un modelo de priorización basado en IA puede aprovechar las plantillas de recorrido del cliente para identificar los clientes potenciales con más probabilidades de convertirse en clientes de pago o los prospectos que se ajustan al perfil de cliente ideal. Estas decisiones informadas permiten a los equipos de atención al cliente y soporte resolver los problemas de forma estratégica y mejorar la experiencia del cliente sin agotarse.
Gestión de datos
Ejemplos: ClickUp Brain, Astera, Azure Data Factory, etc.
El servicio de atención al cliente implica una gran cantidad de datos de clientes, como registros de chat, grabaciones de llamadas, historiales de correo electrónico, menciones en redes sociales y mucho más. Almacenar, gestionar y trabajar con volúmenes tan grandes de datos es prácticamente imposible utilizando métodos tradicionales. Afortunadamente, las soluciones de IA siguen un principio de organización basado en reglas, pero flexible, para optimizar este proceso empresarial.
Imagine que el equipo de atención al cliente no puede ofrecer un servicio personalizado debido a que los datos de los clientes están dispersos en varios canales o silos de datos. Además, tienen que trabajar con una mezcla de datos estructurados y no estructurados, con algunos datos semiestructurados añadidos por si acaso. Las plataformas de datos de clientes (CDP) habilitadas para IA recopilan, organizan y clasifican automáticamente estos datos. A continuación, los limpian para crear perfiles de clientes únicos y establecer relaciones individuales.
Disponer de datos fiables en una ubicación centralizada facilita a las empresas la identificación de tendencias, patrones, temas recurrentes, áreas de mejora y puntos débiles comunes. Por lo tanto, utilícelos de forma inteligente para tomar decisiones basadas en datos que mejoren la prestación del servicio de atención al cliente.
Transcripción automática de llamadas
Ejemplos: ClickUp Brain, Fireflies, Otter, etc.
Tradicionalmente, las empresas dependían de la transcripción manual para extraer información clave de las llamadas de los clientes. Este proceso requería mucho tiempo, recursos y era propenso a errores. Hoy en día, la transcripción de llamadas basada en IA convierte el audio en texto en tiempo real. Esto permite a los agentes evaluar las llamadas telefónicas, identificar palabras clave, analizar la opinión de los clientes y comprender sus puntos débiles. Esta información les ayuda a tomar medidas más relevantes.
Además de la asistencia en tiempo real, estas transcripciones pueden servir como grabaciones de juego, lo que permite a los agentes reflexionar sobre su rendimiento. Las empresas pueden crear una biblioteca de transcripciones exitosas para formar a los nuevos agentes en el manejo de situaciones similares.
Guía para implementar la IA en el servicio de atención al cliente
Ahora que ya sabe cómo utilizar la IA en el servicio de atención al cliente, pasemos a la parte más emocionante: la implementación de la tecnología de IA. Aquí tiene una sencilla guía de seis pasos que le ayudará en el proceso:
Paso 1: Defina sus metas de atención al cliente
Empiece por establecer sus metas de atención al cliente. Consulte a sus equipos de servicio y solicite opiniones a sus clientes satisfechos para identificar sus puntos fuertes y débiles. A continuación le ofrecemos algunos ejemplos que le servirán de inspiración:
- Reduzca los tiempos de espera y los tiempos medios de gestión.
- Mejore la tasa de resolución en el primer contacto.
- Permita a los clientes encontrar soluciones a través de opciones de autoservicio para la ubicación.
- Personalice las interacciones con los clientes.
- Aumente la productividad de los agentes.
Estas metas le ayudarán a mejorar el servicio de atención al cliente o a subsanar cualquier deficiencia.
Paso 2: Evalúe su infraestructura de atención al cliente actual
A continuación, los líderes empresariales deben evaluar su configuración actual de servicio al cliente. Esto incluiría:
- Madurez digital: ¿Su arquitectura de servicio al cliente ofrece compatibilidad con la tecnología de IA?
- Pila tecnológica: ¿Cuáles son los distintos sistemas, aplicaciones, plataformas y soluciones de software que se utilizan, como CRM, centros de contacto, etc.?
- Canales de comunicación: ¿Qué canales (teléfono, correo electrónico, chat, redes sociales, etc.) utiliza para interactuar con los clientes?
- Marco de datos: ¿Cómo recopila, almacena, gestiona y analiza los datos de los clientes?
Comprender estos aspectos le ayudará a seleccionar las herramientas de IA que se pueden integrar en su empresa.
Paso 3: Explore diferentes herramientas de IA
Ha visto varias formas de implementar herramientas de IA para ofrecer un excelente servicio de atención al cliente. Puede configurar chatbots, crear herramientas de análisis de opiniones, complementar almacenes de datos, generar contenido y mucho más.
Utilice sus metas para identificar las herramientas de IA adecuadas para la tarea. Al hacerlo, dé prioridad a las soluciones con mayor potencial de impacto. Comience con 1-2 aplicaciones básicas y, más adelante, amplíe el uso de la IA en el servicio de atención al cliente.
Paso 4: Siga una política de gestión de datos sólida
Dado que la IA depende en gran medida de los datos, debe introducir una política de gestión de datos sólida en su organización. Debe implementar protocolos para:
- Recopilación de datos: defina las fuentes de datos y los estándares para la recopilación de datos.
- Almacenamiento de datos: estandarice el formato para almacenar datos.
- Acceso a los datos: establezca controles de acceso y autorizaciones.
- Seguridad de los datos: cumpla con las prácticas de seguridad de los datos.
Las estrategias anteriores garantizarán la calidad de los datos y permitirán atender a los clientes de forma personalizada.
Paso 5: Forme e incorpore a sus equipos de atención al cliente
La formación y la incorporación de sus empleados de atención al cliente disiparán cualquier temor, duda o resistencia que pueda surgir al implementar la IA en el servicio de atención al cliente. Enséñeles cómo las herramientas de IA mejorarán sus flujos de trabajo para que se muestren más receptivos a la idea.
Además de la formación y la incorporación, comparta recursos como plantillas de gestión del servicio de atención al cliente para mostrar la utilidad de la solución. Estas demostraciones prácticas fomentarán la adopción y servirán como punto de partida para los equipos de atención al cliente.
Paso 6: Supervisar y optimizar
Aunque la inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejoran de forma iterativa, es necesario supervisar su rendimiento de forma continua. Realice el seguimiento de métricas como la productividad de los agentes o las tasas de resolución, analice los comentarios de los clientes y realice análisis DAFO para ajustar la implementación de la IA.
ClickUp Brain: un recurso integral para todas sus necesidades de IA
ClickUp Brain es la primera red neuronal del mundo que conecta tareas, documentos, proyectos y personas con IA. Esta potente solución de IA mejora la coordinación del equipo de atención al cliente, aumenta la productividad en un 30 % y reduce los costes en un 75 %.
Clasificamos la aplicabilidad de ClickUp Brain en tres módulos principales: AI Knowledge Manager, AI Project Manager y AI Writer for Work.
A continuación, le mostramos cómo funcionan en el servicio de atención al cliente:
AI Knowledge Manager
Utilice ClickUp Brain para:
- Clasificar, organizar y actualizar bibliotecas de bases de conocimientos, facilitando a los clientes la búsqueda de soluciones de forma independiente. Esto satisface su necesidad de autoservicio, al tiempo que reduce los tiempos de espera y la carga de trabajo de los agentes.
- Recomendar artículos relevantes de la base de conocimientos u otros recursos a los agentes durante un chat o una llamada. Esta asistencia en tiempo real facilita la resolución rápida y precisa de las consultas de los clientes.
- Analizar las interacciones con los clientes para generar borradores de guías prácticas, material de resolución de problemas y preguntas frecuentes. Esto añadirá más valor a su base de conocimientos existente.
AI Project Manager
A la hora de gestionar proyectos, ClickUp Brain ayuda con:
- Optimización de los flujos de trabajo mediante la priorización de las consultas de los clientes en función de su impacto y urgencia, lo que garantiza que los agentes de soporte al cliente aborden primero los problemas críticos.
- Automatizar tareas rutinarias y repetitivas, como programar seguimientos por correo electrónico, realizar el seguimiento de los tiempos de resolución de tickets, responder a preguntas frecuentes, etc.
- Conectar a los agentes con los miembros del equipo pertinentes en función de la naturaleza de la consulta del cliente, sentando las bases para la resolución colaborativa de problemas.
- Seguimiento de las solicitudes de atención al cliente y actualización de su estado en tiempo real.
AI Writer for Work
ClickUp Brain es más que IA generativa. Puede:
- Personalice los mensajes de chat y las respuestas por correo electrónico utilizando los datos de los clientes para impulsar la interacción.
- Responda a consultas básicas de soporte y resuelva problemas comunes mientras ofrece soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
- Identifique las lagunas de conocimiento o contenido y aporte ideas para actualizar e informar a los clientes.
- Traduce preguntas y/o respuestas a otros idiomas para garantizar la compatibilidad con los clientes en diferentes zonas geográficas.
ClickUp Brain forma parte del paquete ClickUp. Esto significa que puede ampliar estas funciones basadas en IA para aprovechar ClickUp para el servicio de atención al cliente en general.
Utilice ClickUp para:
- Configure flujos de trabajo automatizados para gestionar las consultas de los clientes.
- Dirija automáticamente los tickets de atención al cliente al agente adecuado.
- Priorice las consultas que tengan un gran impacto y urgencia.
- Agrupe las solicitudes comunes de los clientes mediante etiquetas.
La lista anterior es solo la punta del iceberg. ClickUp y ClickUp Brain pueden revitalizar sus operaciones de servicio al cliente de varias maneras.
Mejora tu servicio de atención al cliente con las plantillas de ClickUp
ClickUp ofrece una amplia biblioteca de plantillas para diversas tareas de atención al cliente, como:
1. Plantilla de declaración de problemas del cliente de ClickUp
La plantilla de declaración de problemas del cliente de ClickUp agiliza la recopilación y la comprensión de los requisitos y retos de los clientes. Esta información facilita la búsqueda de soluciones y la mejora de los productos para ofrecer un servicio de atención al cliente más completo.
Esta plantilla de Doc te ayuda a documentar los problemas de los clientes, clasificarlos y visualizarlos por tipo, y crear un proyecto para cada uno de ellos con el fin de poder pensar en posibles soluciones.
2. Plantilla del plan de éxito del cliente de ClickUp
Esta plantilla de plan de éxito del cliente de ClickUp ayuda a definir el éxito del cliente mediante métricas cuantificables. Con esta meta en mente, las empresas pueden organizar actividades relacionadas con los clientes, como la incorporación, realizar el seguimiento del progreso y mantener la responsabilidad, al tiempo que ofrecen un servicio de atención al cliente excepcional.
3. Plantilla de soporte al cliente de ClickUp
La plantilla de soporte al cliente de ClickUp permite a los equipos de soporte al cliente gestionar las consultas de forma eficaz. Ayuda a organizar y priorizar los tickets, asignar tareas y supervisar la satisfacción del cliente para ofrecer una asistencia de máxima calidad. Incluye una vista de las tareas que están a punto de alcanzar el estado de caducidad para poder priorizarlas.
4. Plantilla de solicitud de servicio al cliente de ClickUp
Con la plantilla de solicitud de servicio de ClickUp, las empresas pueden gestionar estratégicamente las solicitudes de atención al cliente y los problemas técnicos. La estandarización de las solicitudes de servicio elimina la posibilidad de confusión o malentendidos, al tiempo que garantiza una resolución rápida y precisa.
La plantilla le ayuda a:
- Optimice el flujo de trabajo para la recepción de solicitudes de servicio al cliente.
- Priorice las solicitudes en función de su urgencia e impacto.
- Colabora fácilmente con tus compañeros de equipo para resolver problemas rápidamente.
5. Plantilla de escalamiento del servicio de atención al cliente de ClickUp
Esta plantilla de escalado de soporte al cliente de ClickUp complementa el soporte al cliente. Los clientes que no estén satisfechos con el nivel de servicio que reciben pueden escalarlo de forma organizada, mientras que las empresas pueden marcar estos casos y abordarlos con prioridad.
¡Y mucho más! Si esto no es suficiente, incluso puede utilizar ClickUp Brain para generar plantillas personalizadas.
¿Listo para dar un paso más?
La inteligencia artificial y el servicio al cliente son una combinación perfecta.
La incorporación de la tecnología de IA en el servicio de atención al cliente mejora la retención de clientes, ayuda a los agentes humanos, mejora la moral y la productividad de los empleados, ofrece asistencia personalizada y genera información basada en datos.
Puede implementar la IA en el servicio de atención al cliente de varias maneras, desde chatbots hasta herramientas de análisis de opiniones. Hemos compartido una sencilla guía de seis pasos que le ayudará a introducir la IA en las operaciones de servicio de atención al cliente.
Ahora ya sabe cómo utilizar la IA en el servicio de atención al cliente y cómo realizar la selección de su herramienta de IA preferida. Puede elegir una solución de IA específica para diferentes funciones o simplemente utilizar ClickUp para que ClickUp Brain introduzca la IA en todas sus operaciones. Esta última sería la opción más sensata, ya que le ofrece flexibilidad y escalabilidad.
¡Regístrese en ClickUp para ver cómo puede transformar su servicio de atención al cliente!