Mejorar la calidad del soporte al tiempo que se adopta la IA: estrategias de Intercom y Klaus

La IA puede estar transformando la atención al cliente, pero un enfoque exitoso requiere más que solo presionar un interruptor. En nuestro último seminario web, cubrimos cómo puede escalar una estrategia de soporte basada en la IA mientras mantiene la calidad y la coherencia.

Desde manejar rápidamente consultas comunes hasta ayudar a agentes humanos a abordar problemas complejos, los chatbots generativos de IA han aparecido y cambiado el juego de la atención al cliente en solo cuestión de meses. Reducen instantáneamente el volumen de soporte y los tiempos de respuesta , liberando a los agentes de la temida rueda de hámster de consultas repetitivas para concentrarse en las partes de mayor impacto de sus trabajos. Tomemos como ejemplo nuestro nuevo chatbot de IA, Fin . Fuimos sus primeros clientes y ahora, el 70 % de nuestras conversaciones de soporte entrante comienzan con esta experiencia de bot de IA, y Fin puede resolver el 33 % de esas consultas de inmediato. Esa es una gran parte de nuestra carga de trabajo resuelta *chasquea los dedos*así como así.

“El desafío radica en combinar la eficiencia de la IA con el toque humano que los clientes valoran”

La IA también ayuda a los equipos a revisar la calidad de las conversaciones al crear mejores muestras de revisión, automatizar los procesos de control de calidad y permitir mejores informes:

“Dado que se hacen las cosas automáticamente, se puede obtener una cobertura del cien por cien con cosas como análisis de sentimientos y análisis gramatical. Los análisis y los informes enriquecidos con IA le brindan una visión mucho más profunda del panorama general”.

Mervi Sepp Rei, director de ML y datos de Klaus

Esto, por supuesto, si la IA se implementa adecuadamente. El desafío radica en combinar la eficiencia de la IA con el toque humano que los clientes valoran. Las integraciones mal ejecutadas y las inconsistencias en las respuestas de la IA pueden generar malas experiencias y frustración, lo que frustra todo el propósito.

Para evitarlo, los líderes de soporte deben anticipar y abordar estos problemas potenciales mediante una implementación cuidadosa. Es por eso que recientemente nos asociamos con Klaus, la solución de gestión de calidad del servicio al cliente, para organizar un seminario web sobre cómo crear una estrategia de atención al cliente moderna y centrada en la IA. Nos acompañaron:

• Bobby Stapleton , director de atención al cliente de Intercom
• Diogo Costa , director del equipo de éxito del cliente en Klaus
• Mervi Sepp Rei, director de ML y datos de Klaus
• Sean Reid , director de atención al cliente de Intercom

Aquí hay un breve resumen de cómo hacerlo:

1. Planificación cuidadosa y ejecución metódica

Implementar IA no es solo conectar y usar, no puedes simplemente hacer clic en un botón y estar listo para comenzar. Se está integrando con un espectro de sistemas existentes, tanto modernos como heredados, configurando enrutamiento y traspasos de bots a agentes humanos, cambiando procesos y estructuras organizativas. Una buena manera de prepararse para el éxito y aprovechar los beneficios de la IA es invertir en una buena estrategia de implementación. Y, a veces, eso puede implicar una implementación por fases:

“Empezamos dando un paso a la vez. Nos dimos cuenta de que Fin podía ayudarnos fuera del horario de oficina, algo que no estábamos haciendo hasta ese momento. Lo abordamos como una prueba: 'Veamos cómo podemos usar a Fin como un par de brazos extra para brindar apoyo aquí'”.

Diogo Costa, director del equipo de éxito del cliente en Klaus

Al probar las capacidades de la IA en escenarios específicos y de bajo riesgo, como horas fuera de oficina, las organizaciones pueden aliviar las cargas y ofrecer valor inmediato a los clientes. Con Klaus, eso se tradujo en una resolución del 17% de las interacciones fuera de la oficina, y planean aumentar esa cifra a un tercio para fin de año. Y, por supuesto, ninguna estrategia de implementación decente está completa sin un enfoque iterativo para monitorear y mejorar continuamente los chatbots a medida que avanzan.

2. Crear una sólida base de conocimientos

“El más importante es tener un centro de ayuda o una base de conocimientos realmente completo, actualizado y completo. Si lo que tiene es incorrecto o está desactualizado, no brindará la información correcta a sus clientes. (…) Hicimos que todos nuestros ingenieros de I+D revisaran secciones específicas del centro de ayuda y se aseguraran de que fueran correctas y que si faltaba algo, pensaran que debería incluirse”.

Bobby Stapleton, director de atención al cliente de Intercom

Los chatbots de IA como Fin funcionan consumiendo información de su base de conocimientos o centro de ayuda para ofrecer inmediatamente a sus clientes las respuestas que buscan. Esto significa que si desea que sean precisos y confiables, debe tener contenido de ayuda bien redactado y estructurado que cubra casi todo lo que desea que responda el bot.

Antes de implementarlo, asegúrese de auditar su centro de ayuda para asegurarse de que toda la información sea precisa y esté actualizada, optimice y actualice el contenido existente y cree contenido nuevo cuando sea necesario. Requiere un esfuerzo inicial bastante significativo y algo de mantenimiento continuo, pero dará dividendos a largo plazo.

3. Mantener el toque humano

Las versiones más nuevas de estos robots son bastante avanzadas, pero aún no pueden sentir ni mostrar emociones reales. No pueden empatizar con un cliente angustiado ni ofrecer un descuento comprensivo y oportuno y una disculpa sincera.

“Algo que les gusta mucho a nuestros clientes de nuestro servicio es el aspecto humano. Históricamente, siempre ha sido una ventaja. Entonces, perder eso o ponerlo en riesgo era una primera preocupación”.

Diogo Costa, director del equipo de éxito del cliente en Klaus

Si bien la IA sin duda puede elevar la eficiencia, es la integración armoniosa de la tecnología con la experiencia y la sensibilidad humana lo que ofrece lo mejor de ambos mundos. Al abordar la IA como una contraparte de apoyo a los agentes humanos, las empresas pueden mantener relaciones genuinas con los clientes y al mismo tiempo cosechar los beneficios de las capacidades de la IA. Los bots implementados correctamente no solo pueden ayudar a los agentes de soporte a concentrarse en cultivar la lealtad del cliente con soporte de primer nivel, sino que también requieren monitoreo e intervención humana continua para garantizar interacciones precisas con los clientes.

4. Evolución de las prácticas de control de calidad para un soporte moderno impulsado por la IA

“Antes, el enfoque tradicional del aseguramiento de la calidad se centraba básicamente en las personas. Estás controlando la calidad de la persona dentro de las estructuras que has creado con tu producto y tus procesos y viendo si esa persona lo sigue correctamente. Con la IA, es necesario realizar controles de calidad durante todo el recorrido del cliente”.

Sean Reid, director de atención al cliente de Intercom

En pocas palabras, toda su estrategia de control de calidad necesitará una actualización. Después de todo, está agregando muchos movimientos y complejidades nuevos y dinámicos a la experiencia del cliente. A medida que se implementa la IA, es importante cambiar a un enfoque más integral que considere todo el recorrido del cliente, abarcando las limitaciones del producto, la eficiencia de los procesos y la eficacia de la IA en las transferencias humanas. En Intercom, esto se tradujo en dividir nuestro cuadro de mando de control de calidad en tres secciones:

• Personas: la forma tradicional de garantizar que nuestros especialistas estén haciendo lo correcto;
• Procesos: analiza si los procesos que tenemos implementados son correctos; esto también analiza la entrega de Fin a nuestros especialistas;
• Producto: ¿Qué podemos hacer para mejorar nuestro producto para la experiencia del cliente?Esto también analiza a Fin desde el punto de vista del producto.

Para garantizar que todo funcione lo mejor posible, un componente clave es monitorearlo y comprender cómo y cuándo intervenir. Después de todo, los chatbots de IA no son infalibles, especialmente si la base del contenido no es sólida. Por ejemplo, si una conversación en la que Fin intervino recibió una puntuación CSAT negativa, ¿qué la causó? Quizás ese artículo de la base de conocimientos necesite una actualización.

“Es muy inteligente, pero al mismo tiempo, una herramienta generativa puede volverse deshonesta. Hay alucinaciones; tienes que monitorearlo. Monitorear lo que hace, comprender cómo se puede interferir en un momento específico y cómo se desempeña a lo largo del tiempo se vuelve mucho más crítico. Obviamente estábamos muy emocionados de comenzar a usar Fin, pero sabíamos que nuestro control de calidad debía adaptarse a esto. Cambiamos por completo nuestro canal de datos principal para que trate a Fin como un robot generativo que desea revisar porque actúa como una persona”.

Mervi Sepp Rei, director de ML y datos de Klaus

La colaboración entre herramientas de inteligencia artificial, equipos de control de calidad y agentes humanos es crucial. Además, adoptar la automatización para tareas rutinarias de control de calidad, como crear muestras o realizar controles de calidad, ofrece la posibilidad de escalar el proceso en todo el espectro de interacciones con los clientes.

“Todo se reduce realmente a comprobar lo que están haciendo. Eso implica cosas manuales, pero debido a que son tan abundantes, es difícil verificarlas manualmente. Por eso, realizamos controles de calidad automáticamente. (…) En todas las conversaciones vemos que Fin dijo algo – ¿qué hizo? Y luego, esto sale a la luz en los informes y se puede entender dónde está involucrado, qué hace, y brinda una visión mucho, mucho más profunda”.

Mervi Sepp Rei, director de ML y datos de Klaus

5. Hacer espacio para roles nuevos y mejorados

A muchos les preocupa que estos cambios nos dejen sin empleo. Y si bien algunos roles de soporte van a cambiar, hemos visto cómo esta nueva tecnología también está creando la necesidad de que aparezcan nuevos empleos y roles. En los últimos meses en Intercom, contratamos a un gerente de control de calidad, un gerente de mejora de procesos y un diseñador conversacional. Incluso más allá de eso, hemos visto cómo están evolucionando los roles existentes:

“Sí, se creó este nuevo trabajo, pero también está avanzando y empoderando a sus especialistas de soporte actuales. (…) Obviamente, su pan y mantequilla es ayudar a nuestros clientes, pero hacen mucho más. Realizan controles de calidad de nuevos productos, escriben artículos del centro de ayuda y hablan con nuestros clientes en nuestra comunidad de Intercom”.

Sean Reid, director de atención al cliente de Intercom

A medida que las empresas y la tecnología evolucionan, también deben hacerlo sus estrategias de soporte. Pero implementar soporte impulsado por IA no se trata simplemente de adoptar tecnología de punta; se trata de orquestar una estrategia en la que los chatbots y los humanos aprovechen sus fortalezas únicas. Al aprovechar la IA para agilizar las operaciones y optimizar la experiencia del cliente, garantizando al mismo tiempo la autenticidad de las conexiones humanas, puede llevar su soporte a nuevas alturas.