Por Willian Pimentel, Director General de Freshworks en Latinoamérica

Con la evolución del servicio al cliente, en la actualidad, los clientes esperan una respuesta instantánea y una experiencia de primera calidad, independientemente de la industria, el producto, el precio o el canal de comunicación. Sin embargo, a pesar de los beneficios de la adopción de tecnologías y otras herramientas impulsadas por IA, aún hay un amplio camino por recorrer en materia de servicio al cliente y fidelización de los consumidores.

Un informe presentado por PwC, señala que 73% de los consumidores consideran la experiencia del cliente como un factor importante en su decisión de compra. En esta misma línea, el estudio revela que el 32% de los consumidores abandonaría una marca tras una sola mala experiencia, lo anterior deja ver la importancia de que las compañías cuenten con una buena experiencia de compra para sus usuarios.

Ante este panorama, puedo afirmar que el futuro del servicio al cliente es más brillante que nunca, pero requiere que los líderes del servicio piensen sistemáticamente sobre cómo, cuándo y dónde aplicar la IA para mejorar la experiencia. A continuación, algunos de los principales ítems que se deben tener en cuenta a la hora de acelerar la implementación de la IA para el servicio al cliente.

• Manejo de expectativas y adopción de nuevas herramientas: El aumento de las expectativas de los clientes, que esperan un servicio eficiente y sin interrupciones, similar al que ofrecen empresas como Amazon ha hecho que la calidad de la CX sea baja en un momento de enormes mejoras. Los clientes quieren tener todo a su alcance y esperan un contacto mínimo, por lo que las empresas deben adoptar nuevas herramientas para satisfacer estas expectativas.

• Clasificación de actividades: Muchas empresas siguen cometiendo errores a pesar de la disponibilidad de excelentes herramientas diseñadas específicamente para la experiencia del cliente. Un problema importante es que algunas empresas han estado aplicando la IA como una solución general sin clasificar adecuadamente entre problemas simples y complejos.

Este enfoque suele dar lugar a malas experiencias para los clientes, pues cuando la IA se aplica de forma indiscriminada, puede gestionar bien las llamadas iniciales, pero no solucionar problemas más complejos. Los clientes acaban frustrados cuando sus problemas se canalizan de forma incorrecta o cuando las soluciones de IA son insuficientes.

• Supervisión humana: Es fundamental aplicar la IA de forma sistemática, comenzando por los problemas más sencillos y abordando gradualmente los más complejos. La IA puede realizar excelentes análisis y comprender rápidamente los problemas de los clientes, pero cuando se equivoca, puede equivocarse mucho. Por lo tanto, la supervisión humana es necesaria para garantizar que las soluciones de IA sean precisas y emocionalmente inteligentes. Esto significa permitir que la IA se ocupe de los problemas sencillos mientras que los agentes humanos se encargan de los problemas más complejos y con más matices. 

• Comprensión de los desafíos específicos: Como alternativa para las empresas que se están quedando atrás con el servicio al cliente y desean actualizarse rápidamente, estas deben comprender primero sus desafíos específicos, las empresas de SaaS más nuevas pueden enfrentar problemas complejos que requieren un manejo cuidadoso. La IA generativa puede ayudar a construir rápidamente un sólido repositorio de conocimientos y establecer un sistema de clasificación eficaz mediante IA. Esto significa, categorizar los problemas en función de su complejidad y garantizar que los problemas más simples se resuelvan rápidamente mientras que los más complejos se marcan para la intervención humana.

En general, se deben implementar políticas y procedimientos claros, en un entorno B2C, esto es esencial para que los sistemas de IA brinden un soporte eficaz. Por ejemplo, la IA puede manejar problemas sencillos siguiendo protocolos predefinidos, pero los agentes humanos deben intervenir cuando la IA encuentra problemas más matizados.