Nueve formas en las que debería utilizar la PNL en el servicio al cliente para aumentar la eficiencia

En casi todos los hogares encontrarás Amazon Alexa, Google Home o Apple Siri. Pero los 69,9 millones de personas que poseen sistemas domésticos inteligentes no sólo los utilizan para reproducir sus canciones favoritas o consultar el tiempo.

Una parte importante de nuestras interacciones con la tecnología hoy implica tener "conversaciones" con máquinas inteligentes o sistemas de inteligencia artificial conversacionales, y muchas personas están utilizando esta tecnología de aprendizaje automático para mejorar sus interacciones de servicio al cliente.

De hecho, las investigaciones muestran que los chatbots pueden manejar el 80% de las comunicaciones con los clientes.

La razón por la que esto funciona tan bien es porque los chatbots utilizan el procesamiento del lenguaje natural. La PNL en el servicio al cliente mejora la experiencia del cliente al brindar un tiempo de respuesta rápido las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y una interacción personalizada, lo que reduce los costos y permite a los agentes humanos manejar los problemas más complejos.

En esta publicación, repasaremos nueve formas en que puede utilizar la PNL en el servicio al cliente para aumentar la eficiencia de su centro de contacto.

¿Qué es la PNL?

El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras y a los humanos conversar a través del lenguaje natural, es decir, de una manera que no suena como si estuvieras hablando con un robot de los años 80.

La PNL es un componente fundamental de la IA conversacional , que humaniza las interacciones de la IA con los clientes y resuelve sus consultas sin intervención humana. Piense en ello como un agente virtual inteligente. Sus clientes pueden utilizar chatbots de PNL para obtener respuestas rápidas sin tener que hablar con una persona al otro lado de la línea.

En el contexto de los centros de llamadas, la PNL realiza fácilmente tareas como análisis de texto y sentimientos, traducción de idiomas, reconocimiento de voz y segmentación de temas. Entiende las palabras, las oraciones y el contexto del discurso (o, en este caso, sus consultas de atención al cliente) y proporciona una respuesta rápida y precisa, todo ello sin intervención humana.

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Beneficios de la PNL en la atención al cliente

Hoy en día, la mayoría de la gente tiene grandes expectativas en lo que respecta al servicio al cliente . Exigen respuestas rápidas, precisas y personalizadas, y esperan interactuar con las empresas a través de varios canales (redes sociales, chat, correo electrónico, teléfono), lo que hace que sea un desafío incluso para el mejor agente humano mantenerse al día. Como resultado, las empresas se ven obligadas a encontrar mejores formas de satisfacer estas crecientes demandas sin comprometer la calidad o la eficiencia.

Los chatbots de PNL desempeñan un papel muy importante en el servicio al cliente porque permiten que los sistemas automatizados comprendan y respondan las consultas de los clientes, y pueden hacerse cargo de tareas rutinarias como responder preguntas frecuentes o dirigir las llamadas de los clientes al departamento correcto.

La PNL permite a los chatbots:

• Comprender la entrada del usuario: analiza y comprende el texto o la entrada de voz de los usuarios, incluida la identificación de la intención detrás del mensaje.
• Procesar el lenguaje humano: maneja varias construcciones del lenguaje, como gramática, sintaxis y semántica, para dar sentido a la entrada.
• Generar respuestas: formula respuestas apropiadas y contextualmente relevantes a las consultas de los usuarios.
• Manejar la comunicación multilingüe: admite interacciones en múltiples idiomas, lo que abre la accesibilidad para una base de usuarios diversa.
• Aprenda y mejore: aprende continuamente de las interacciones para mejorar la precisión y la eficacia con el tiempo.

Entonces, al automatizar tareas básicas o repetitivas y brindar respuestas instantáneas, la PNL puede ayudar a las empresas a:

• Manejar un mayor volumen de interacciones con los clientes sin aumentar su fuerza laboral
• Analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones para mejorar la calidad de su servicio.
• Proporcionar interacciones más naturales y humanas entre los clientes y los sistemas automatizados para que estas conversaciones no sean desagradables para el cliente.
• Mejore los flujos de trabajo y los procesos extrayendo información y patrones valiosos de fuentes de datos no estructurados, como redes sociales y reseñas, y realizando análisis de comentarios de los clientes.

En pocas palabras, el uso de IA conversacional basada en PNL permite que el chatbot de su centro de llamadas interprete las entradas de los usuarios, gestione consultas contextuales y proporcione respuestas precisas, lo que en última instancia mejora la experiencia del usuario y la eficiencia operativa en el servicio al cliente.

Ejemplos de PNL en atención al cliente

Probablemente ya sepa que empresas como Amazon, Starbucks y Netflix utilizan esta tecnología, pero muchos bancos también utilizan chatbots de PNL para ayudar a los clientes con consultas y soporte.

Por ejemplo, el chatbot de un banco puede manejar diversas tareas de servicio al cliente, como:

• Responder preguntas frecuentes (por ejemplo, "¿Cuáles son sus horas de trabajo?")
• Proporcionar información de la cuenta (por ejemplo, "¿Cuál es mi saldo actual?")
• Ayudar con las transacciones (por ejemplo, "Transferir $100 a mi cuenta de ahorros")
• Resolver problemas comunes (por ejemplo, "Perdí mi tarjeta de crédito, ¿qué debo hacer?")

Estos chatbots comprenden y procesan el lenguaje natural del cliente y luego brindan respuestas rápidas y precisas, lo cual es conveniente para el cliente y libera a los agentes humanos para consultas más complejas.

Otro ejemplo es Uber, la empresa de viajes compartidos bajo demanda. El sistema de respuesta inteligente de Uber (o chat en la aplicación) utiliza el procesamiento del lenguaje natural entre conductores y pasajeros para facilitar la comunicación. La PNL ayuda a interpretar mensajes y luego brindar respuestas rápidas, incluso si existen barreras idiomáticas y, con comandos de voz, permite a los conductores mantener las manos en el volante en todo momento.

Uber tiene un amplio conjunto de datos y un enorme equipo de ingeniería, lo que significa que están bien equipados para implementar y perfeccionar tecnologías avanzadas como la PNL. El siguiente gráfico puede ayudarle a visualizar cómo la PNL y el aprendizaje automático crean una mejor experiencia para el cliente.

Los 9 casos de uso principales de la PNL en el servicio al cliente

1) Enrutamiento preciso de llamadas con sistemas IVR

¿Alguna vez llamó a una línea de atención al cliente y necesitó decir "Facturación" para comunicarse con el departamento de finanzas? Si es así, estaba hablando con un sistema de respuesta de voz interactiva (IVR). Los IVR son la tecnología fundamental que convierte frases (“actualizar mi tarjeta de crédito” o “realizar un pago”) para transferirlo al departamento correspondiente.

Es probable que los clientes utilicen este sistema para comunicarse con su equipo. Cuando la IA conversacional es la base del sistema, puede desviar con precisión su llamada a la línea más relevante y el IVR se convierte en un asistente virtual inteligente ( IVA ).

¿Por qué? Porque la PNL comprende la solicitud de la persona que llama y, por lo tanto, puede ayudarla mejor. En otras palabras, no necesita pedirles a sus clientes que "escuchen las siguientes opciones" para orientarlos en la dirección correcta.

Simplemente pidiendo a los clientes que describan sus necesidades con sus propias palabras, los IVA pueden analizar rápidamente y dirigir la llamada al departamento o agente de soporte adecuado. Esto no solo agiliza el proceso, sino que también mejora significativamente la experiencia del cliente al reducir los tiempos de espera y eliminar la frustración de navegar por sistemas de menús complejos.

American Airlines obtuvo resultados significativos al utilizar PNL para su equipo de servicio al cliente. Después de renovar su sistema IVR, ellos:

• aumentó su contención de llamadas en un 5%
• ahorró a la aerolínea millones de dólares cada año
• mejoró la experiencia general del cliente

2) Enrutamiento rápido de tickets de atención al cliente

Les da a los clientes un ticket de soporte cuando intentan comunicarse con su servicio de atención al cliente. Esta interacción luego se filtra hasta la cola de su equipo de soporte. La PNL puede ayudar a agilizar este proceso. Debido a que la IA conversacional puede comprender el tema del ticket, puede desviar los tickets de soporte a la persona más relevante, lo que ayuda a resolver los problemas más rápido.

Considere un escenario en el que un cliente envía un ticket que dice: "Necesito ayuda para cambiar mis datos de pago". En sistemas que carecen de capacidades de PNL, este ticket probablemente terminaría en la cola de soporte general y requeriría intervención manual para identificarlo y redirigirlo al departamento de finanzas.

Por otro lado, una plataforma de soporte equipada con PNL puede reconocer inmediatamente la naturaleza financiera de la consulta a partir de palabras clave y frases dentro del ticket. Luego puede dirigir el ticket de forma autónoma al equipo adecuado (en este caso, el departamento de finanzas).

Esta automatización acelera el proceso de resolución, reduce la carga de trabajo de los agentes de servicio al cliente y garantiza que los clientes reciban asistencia oportuna y relevante, lo que en última instancia mejora la experiencia general del cliente.

3) Comprender los comentarios de los clientes

Los comentarios de los clientes son datos valiosos para las empresas. Puede ayudarlo a corregir fallas en su producto e identificar qué aspectos les gustan a las personas, los cuales son bases excelentes para sus campañas de marketing y publicidad.

De hecho, buscar y valorar activamente los comentarios de los clientes puede mejorar significativamente la reputación de una marca: el 83% de los clientes son leales a las marcas que solicitan y responden a sus quejas.

Y no es necesario pasar horas revisando manualmente este tipo de datos cualitativos de los clientes.

La PNL ayuda a identificar palabras o frases comúnmente utilizadas en reseñas, como "moderno", "intuitivo" y "caro". La PNL también puede encontrar temas de los que se habla en formularios de comentarios , como "incorporación fácil" o "planes asequibles".

Puede combinar PNL con análisis de sentimientos (más sobre esto en el número siete a continuación) y obtener una descripción general de alto nivel de las opiniones de los clientes, lo que lo convierte en una forma eficaz en el tiempo de analizar el comportamiento de los clientes a través de comentarios.

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4) Chatbots/chat en vivo de PNL y servicio al cliente

Un chatbot de IA le permite comunicarse con sus clientes de la forma que prefieran y brinda soporte en tiempo real sin tener que esperar una respuesta.

¿Por qué utilizar el chat en vivo en su sitio web? Porque es el canal de comunicación que los clientes prefieren para conectarse con una empresa: el 46% preferiría comunicarse a través del chat en vivo , el 29% por correo electrónico y el 16% por las redes sociales:

Tenga en cuenta que aunque para la atención al cliente se utilizan tanto el chat en vivo como los chatbots, no son exactamente lo mismo. Los chatbots utilizan inteligencia artificial, incluida la PNL, para gestionar consultas iniciales, y el chat en vivo (agentes humanos) aborda cuestiones más complejas.

Muchas empresas los utilizan juntos para brindar una experiencia integral de atención al cliente:

• Chat en vivo en servicio al cliente: el chat en vivo proporciona comunicación en tiempo real entre los clientes y los agentes humanos de servicio al cliente. Esta interacción directa es ideal para manejar consultas complejas o matizadas que requieren un toque personal o que simplemente no se pueden encontrar en páginas de tipo preguntas frecuentes. Los clientes aprecian las respuestas inmediatas y la capacidad de conversar con un representante humano capacitado que pueda abordar sus inquietudes específicas.
• Chatbots impulsados ​​por PNL en servicio al cliente: los chatbots, por otro lado, permiten a las empresas ofrecer soporte en tiempo real sin necesidad de intervención humana. Al aprovechar la PNL, los chatbots pueden responder a las consultas de los clientes de forma inteligente (¡la mayor parte de las veces!). Esta tecnología permite a los chatbots interpretar los mensajes de los clientes, incluso si contienen errores gramaticales u oraciones incompletas, para que puedan obtener asistencia en cualquier momento del día o de la noche.

Una de las ventajas clave de utilizar tanto el chat en vivo como los chatbots es la capacidad de gestionar grandes volúmenes de consultas de clientes de manera eficiente. Cuando su equipo de atención al cliente está abrumado y no puede responder todas las consultas en tiempo real, un chatbot con tecnología de PNL puede intervenir para ayudarlo. El chatbot puede manejar preguntas de rutina y luego pasar a los clientes a agentes humanos para problemas más complejos.

Por ejemplo, Cheapflights utiliza un chatbot basado en PNL para gestionar las consultas de los clientes. Este chatbot puede comprender y responder a una amplia gama de preguntas, lo que garantiza que los clientes reciban la ayuda que necesitan con prontitud.

Al combinar el chat en vivo y los chatbots basados ​​en PNL, las empresas pueden brindar la atención al cliente más sólida que satisfaga las necesidades de sus clientes.

5) PNL para soporte de agentes

¿Sabía que el agente de atención al cliente promedio sólo puede manejar 21 tickets de soporte por día? ¡Es fácil ver cómo los agentes luchan por mantenerse al día con las consultas de los clientes! Por cierto, puede calcular el promedio de interacciones por ticket para ver cuánto tiempo le están costando estas interacciones:

Un número cada vez mayor de agentes está recurriendo al software de aprendizaje automático para hacer frente a esa gran demanda. El informe "Estado del servicio" de Salesforce descubrió que el 69% de los agentes de servicio de alto rendimiento buscan activamente situaciones para utilizar la inteligencia artificial.

La IA conversacional puede manejar consultas que no necesitan mucha atención. Esto les da a los agentes más tiempo para manejar consultas complejas que necesitan un toque humano. Su IA conversacional podría manejar preguntas como:

• Soporte técnico: "¿Dónde está la entrada HDMI en mi televisor Samsung?"
• Estado del pedido: "¿Cuál es el estado de mi pedido?"
• Configuración de cuenta: "¿Cómo conecto mi cuenta de Google Analytics?"

Esos tickets de soporte constituirán una parte considerable de los tickets. Pero una vez que ya los haya manejado, sus agentes pueden responder preguntas más complejas o emocionales como:

• Problemas de cuenta: "Mi cuenta se cerró y necesito ayuda lo antes posible".
• Preocupaciones de facturación: "Me cobraron incorrectamente y necesito un reembolso".
• Quejas del producto: “Mi producto llegó dañado, ¿qué puedo hacer?”

Otras formas en que la PNL puede ayudar a los agentes a mejorar su eficiencia operativa incluyen:

• Respuestas sugeridas: Proporcionar a los agentes respuestas sugeridas basadas en la consulta de un cliente para asegurarse de que puedan ofrecer respuestas rápidas pero precisas.
• Integración de la base de conocimientos : búsqueda rápida en una base de conocimientos para presentar información relevante al agente para una resolución más rápida de los problemas de los clientes.
• Transcripciones de llamadas: conversión de conversaciones habladas en texto con fines de mantenimiento de registros, capacitación y control de calidad.
• Resumen de conversación: resumir automáticamente cualquier interacción larga con el cliente, lo que ayuda a los agentes a comprender el contexto sin tener que leer registros de conversación completos.
• Soporte multilingüe: traducción de mensajes en tiempo real, lo que permite a los agentes comunicarse con los clientes en su idioma preferido sin necesidad de dominar varios idiomas.

6) Análisis de datos comerciales

Anteriormente, mencionamos cómo la PNL permite a las empresas analizar datos cualitativos de los comentarios de los clientes. También puede extraer información de otros lugares y establecer tendencias comunes a seguir para su equipo.

Considere un escenario en el que su empresa recibe numerosas quejas por correo electrónico o un mensaje de "¿Por qué nos dejó?". cuestionario incluido en su formulario de cancelación. Y digamos que tiene 150 quejas que presentar. Su formulario de cancelación solicita a las personas que marquen una de las siguientes casillas:

• Proceso de incorporación confuso
• Es muy caro
• no tengo tiempo

Las personas podrían marcar la casilla equivocada, lo que daría lugar a interpretaciones erróneas de las cuestiones. Por ejemplo, podría pensar que el problema principal es el costo porque muchas personas seleccionaron la opción "demasiado cara". Sin embargo, en realidad podría haber un problema más profundo con el proceso de facturación que los clientes clasificaron erróneamente.

Como resultado, podría considerar aumentar sus precios basándose en los comentarios, pensando que es una medida aceptable. Pero en realidad, el problema central es otra cosa, como la confusión con el proceso de facturación. La PNL ayuda a categorizar y analizar con precisión los comentarios de los clientes para abordar los problemas reales en lugar de los datos mal interpretados.

En otro ejemplo, digamos que hay un aumento repentino en las preguntas sobre una nueva característica del producto o una actualización reciente. La PNL puede alertar a su equipo para que investigue más a fondo. Comprender estas tendencias le permite a su empresa responder rápidamente a problemas potenciales, pronosticar necesidades futuras de soporte y ajustar los recursos en consecuencia.

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7) Análisis de sentimiento y satisfacción del cliente.

Probablemente haya recibido comentarios de los clientes filtrándose hasta su equipo de soporte. Pero, ¿cómo saber si, en general, la gente está contenta con su producto o servicio? Probablemente no tenga tiempo para revisar todos estos datos usted mismo.

El análisis de sentimientos utiliza PNL para determinar la emoción subyacente en un mensaje. Por ejemplo, si recibe estas respuestas de formularios de comentarios:

• "El agente con el que hablé fue increíble".
• "Mi pedido llegó más rápido de lo que esperaba".
• “Es fácil sincronizar mis datos. ¡Gracias por preparar sus documentos de incorporación!

Luego, el análisis de sentimientos se hará cargo e interpretará esas palabras como emociones. En el caso anterior, esas palabras pueden ser "fantástico", "más rápido" o "fácil". Luego, el sistema de aprendizaje automático le dirá que la gran mayoría de los comentarios son positivos. Esto le permitirá comprender mejor qué tan bien se está desempeñando.

Y la mejor parte es que puedes usar el sistema de inteligencia artificial para buscar menciones de tu marca. Luego, puede utilizar el análisis de sentimiento para determinar si la cobertura que está obteniendo es tan buena como esperaba.

Además, la PNL puede analizar los mensajes de los clientes para detectar emociones y sentimientos en tiempo real, alertando a los agentes sobre clientes frustrados o enojados para que puedan priorizar y manejar estas interacciones con especial cuidado.

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8) Aplicaciones de voz a texto

La búsqueda por voz va en aumento: el 50% de las personas en todo el mundo realizan búsquedas por voz a diario.

Y parte de la razón son los dispositivos de conversión de voz a texto. Les pedimos a nuestros asistentes personales, incluidos Google Home, Amazon Alexa y Siri, que planifiquen la mejor ruta a la casa de un amigo, que nos recuerden eventos y citas importantes y que reproduzcan nuestra música o podcasts favoritos.

Pero, ¿qué significa eso para su servicio de atención al cliente? Bueno, puedes utilizar sistemas de reconocimiento de voz para:

• Permitir que los clientes accedan a su cuenta con su voz
• Traducir la consulta de un cliente de su idioma nativo al suyo
• Integre su software con un asistente de voz

Ninguna de estas situaciones funciona sin PNL, que interpreta la palabra hablada. Luego puedes utilizar el análisis de voz (o análisis de voz), uno de los análisis menos comunes y que más call center deberían aprovechar, para analizar y mejorar la satisfacción del cliente.

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9) Barras de búsqueda integradas en las bases de conocimiento.

La barra de búsqueda de su sitio web es básicamente un mini motor de búsqueda. Y una parte importante de los visitantes de un sitio web va directamente a la barra de búsqueda cuando llegan a un sitio, especialmente, entre otros, sitios de comercio electrónico. Los resultados de estas consultas deben mostrar información relevante. De lo contrario, los usuarios abandonarán su sitio web, lo que afecta métricas clave como la tasa de rebote, las conversiones y el tiempo en el sitio.

Pero la barra de búsqueda de su sitio no mostrará información relevante para esas consultas sin algún tipo de PNL. El software de aprendizaje automático interpreta el significado de esas consultas. Entiende lo que el usuario busca, incluso si no está en el inglés correcto, contiene errores gramaticales o está mal escrito.

A continuación se presentan algunas razones por las que el uso de PNL en las barras de búsqueda de su sitio puede mejorar el servicio al cliente:

• La PNL ayuda a ofrecer resultados de búsqueda más precisos al comprender el contexto y la intención detrás de las consultas de los usuarios, para que los usuarios encuentren lo que buscan rápidamente.
• Los usuarios pueden escribir consultas en lenguaje natural y conversacional , y la PNL procesa estas consultas de manera efectiva, por lo que los clientes no tendrán que usar palabras clave específicas ni jerga técnica.
• Cuando los usuarios encuentran información relevante rápidamente , es menos probable que abandonen el sitio inmediatamente, lo que reduce la tasa de rebote y mantiene a los clientes potenciales interesados.
• Al abordar con precisión las consultas de los clientes , las barras de búsqueda basadas en PNL ayudan a los usuarios a encontrar productos o información que satisfagan sus necesidades, lo que aumenta las posibilidades de realizar una compra.
• Al analizar estas consultas de búsqueda , las empresas pueden obtener información sobre las preferencias de los clientes, productos populares y problemas comunes, lo que ayuda a fundamentar sus estrategias y mejorar la oferta de productos.

Integrar PNL en su barra de búsqueda significa que su sitio web satisfará mucho mejor las necesidades de los visitantes y, por lo tanto, mejorará la satisfacción del cliente.

Nextiva + PNL = Mejor experiencia del cliente

El procesamiento del lenguaje natural en el servicio al cliente es una pieza central del aprendizaje automático que debe utilizar en sus centros de contacto.

Nextiva integra la tecnología PNL en nuestros productos para ayudar a las empresas a transformar sus operaciones de servicio al cliente. Nuestras soluciones basadas en PNL permiten a las empresas automatizar consultas de rutina, analizar la opinión de los clientes y brindar asistencia en tiempo real a los agentes de soporte.

Al adoptar una solución de PNL, su equipo de servicio al cliente puede comprender y abordar mejor las necesidades de los clientes, lo que genera mayores índices de satisfacción, mayor lealtad y, en última instancia, mejores resultados. Aproveche el poder de la PNL con Nextiva para mantenerse a la vanguardia en el panorama competitivo y brindar un servicio al cliente excepcional que cumpla y supere las expectativas.

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