Si te estás preguntando todas las formas en las que puedes utilizar la IA en la atención al cliente de eCommerce, no estás solo. La inteligencia artificial es un tema candente últimamente, y con razón.
Gracias a OpenAI, ChatGPT y similares, la IA evoluciona a un ritmo vertiginoso. La IA actual es más inteligente, más matizada y más precisa que nunca. Pero para entender cómo se puede utilizar en el mundo real hay que profundizar un poco más en el funcionamiento interno de la IA.
Los equipos de atención al cliente de alto rendimiento aportan muchas ventajas a cualquier empresa de comercio electrónico. Estas ventajas incluyen mayores ventas, mejor retención, más lealtad y confianza, mayor reconocimiento y conciencia de marca, mejores críticas que permiten cobrar precios más altos, menos devoluciones y reclamaciones, y mucho más. Con la adopción masiva de la IA de nueva generación en el sector de las ventas en línea, ¿cuáles son las mejores formas de maximizar el impacto en su negocio? Sigue leyendo para descubrir nuestras 10 mejores formas de utilizar la IA en la atención al cliente de comercio electrónico.
Identificar dónde la IA puede añadir valor rápidamente
Antes de empezar a considerar cómo sacar el máximo partido de la IA, es importante identificar qué problemas se espera resolver. Para casi el 80% de los consumidoreshay tres elementos críticos que valoran cuando interactúan con una empresa. Entre ellas: rapidez, comodidad y un servicio amable y competente.
Los clientes quieren respuestas rápidas, a través del canal con el que se sientan más cómodos. Quieren que esas respuestas sean empáticas y útiles.
Con la creciente necesidad de vender a través de múltiples canales, desde marketplaces como Amazon, Walmart y eBay; tiendas web como Shopify, WooCommerce y Magento/Adobe; y cada vez más a canales sociales como Facebook, Instagram y WhatsApp; los equipos de soporte están bajo una presión cada vez mayor para cumplir con las expectativas de los clientes y cumplir con los SLA.
La buena noticia es que esos clientes están dispuestos a pagar más por una buena experiencia de cliente (CX). De hecho, pagarán pagan una media del 13% más cuando hay un mejor servicio de un vendedor. Por tanto, invertir en IA para mejorar la asistencia merece la pena para lograr ese tipo de aumento del margen.
La IA se utiliza desde hace años en las funciones de atención al cliente del comercio electrónico. Sin embargo, la llamada IA Generativa está dando un paso adelante en sus capacidades. Este tipo de IA está preentrenada en grandes conjuntos de datos y se ha puesto a disposición de los usuarios finales y los desarrolladores de software a través de API abiertas. Esto significa que los equipos de asistencia pueden contar ahora con soluciones basadas en IA para apoyar sus procesos cotidianos.
Ya estamos viendo cómo surgen casos de uso centrados en mejorar los tiempos de respuesta a través de canales ilimitados. Además, estas mejoras en la eficiencia se unen a un mejor análisis y conocimiento de los sentimientos, lo que permite a los equipos ofrecer respuestas más rápidas e inteligentes a los clientes.
La IA es buena en tres cosas de verdadero valor para los vendedores en línea:
Automatización
La IA puede automatizar tareas repetitivas, reduciendo el esfuerzo humano y aumentando la eficiencia. La inteligencia artificial puede ser aprovechada por los equipos para automatizar las respuestas a consultas rutinarias, permitir el autoservicio y proporcionar una asistencia completa fuera del horario laboral.
Procesamiento del lenguaje natural
La IA puede procesar el lenguaje humano, lo que permite una rápida “comprensión” de los mensajes humanos. Esto significa que podemos acceder a clasificaciones y resúmenes más fiables de las consultas de los clientes, además de análisis de sentimientos e incluso traducciones a otros idiomas.
Sistemas de recomendación
La IA puede analizar las preferencias y comportamientos humanos para ofrecer recomendaciones personalizadas. Con la IA de última generación, ahora podemos encontrar una respuesta “mejor” a las preguntas de los clientes, personalizar esas respuestas e identificar rápidamente cuándo hay que pasar a un humano.
Al analizar cada una de estas capacidades de IA, podemos comprender mejor en qué aspectos los equipos de asistencia obtienen beneficios casi instantáneos al adoptar soluciones de asistencia basadas en IA.
Los 10 principales casos de uso del servicio de atención al cliente de comercio electrónico basado en IA
1. Proporcionar respuestas más rápidas a las consultas rutinarias
Sabemos que más de la mitad (51%) de las consultas de los clientes de comercio electrónico suelen estar relacionadas con las actualizaciones del estado de entrega (30%) y la tramitación de devoluciones (21%). (Fuente, eDesk, 2023)
En la mayoría de los casos, estos tipos de consulta pueden gestionarse eficazmente mediante la automatización. De hecho, estamos viendo cómo los vendedores resuelven más del 70% de este tipo de consultas rutinarias mediante automatizaciones basadas en IA.
Si se incluyen otros tipos de consultas, el resultado neto es que los vendedores pueden esperar resolver entre el 40 y el 50% de las consultas al instante mediante la automatización. Esto significa que los clientes obtienen rápidamente la respuesta que necesitan. También libera a los equipos para que se centren en tareas de mayor valor, sin dejar de mantener contentos a los clientes. Hemos visto cómo los agentes de asistencia lograban multiplicar por 4 los tiempos de respuesta cuando utilizaban plenamente la IA y la automatización. (eDesk, 2023)
2. Clasificar las consultas de los clientes
El procesamiento lingüístico de la IA significa que la clasificación automatizada de los mensajes entrantes de los clientes es ahora mucho más fiable y granular. Los modelos generativos de IA se entrenan con muchos terabytes de datos. Esto significa que, incluso antes de que se utilicen en su organización, tienen una capacidad sin precedentes para “comprender” el propósito y la intención del mensaje de un cliente.
Estamos viendo cómo surgen muchas clasificaciones nuevas cuando se utiliza la IA para apoyar el análisis inicial de los tickets. Por ejemplo, la IA distingue muy bien entre los distintos tipos de consultas de pedidos, como “artículos dañados”, “artículos que faltan”, “artículo equivocado”, “artículo que no es como se describe”, “artículo que no encaja”, etc. Esta mayor sofisticación significa que las consultas pueden dirigirse de forma instantánea y fiable al proceso adecuado. Los informes también resultan más útiles, ya que se identifican más fácilmente los problemas específicos con determinados productos y canales.
3. Resumir consultas largas y/o complejas de los clientes
Los agentes de atención al cliente pueden ahorrar mucho tiempo gracias a los resúmenes generados por la IA de las consultas entrantes de los clientes. Estos resúmenes pueden extraer la información más pertinente del mensaje de un cliente y presentarla en una o dos frases. Esta capacidad añade aún más valor cuando un ticket se convierte en una serie de mensajes de ida y vuelta entre el cliente y la empresa. Esto permite a los agentes detectar las preguntas más frecuentes o entender el ticket de un vistazo.
Una carga constante para los equipos de asistencia es lo que suele denominarse el “traspaso”. Aquí es donde los agentes que salen de su turno deben resumir las conversaciones abiertas para proporcionar un resumen a los agentes entrantes. Una vez más, los resúmenes de IA alivian en gran medida esta carga manual. Para alrededor de un tercio (32%) de los responsables de asistencia en todo el mundo, esta capacidad de síntesis es uno de los beneficios más inmediatos que se están obteniendo con la adopción de la IA.
4. Evaluar la opinión de los clientes
Los modelos de procesamiento del lenguaje de la IA han demostrado su capacidad para identificar y clasificar los sentimientos humanos. Al conocer el sentimiento de un cliente, ya esté satisfecho, frustrado, enfadado o confuso, los equipos de asistencia de comercio electrónico pueden adaptar sus respuestas en consecuencia. Esto es especialmente importante si el análisis del sentimiento se combina con el valor de vida o el estado de segmentación de ese cliente. Un cliente VIP insatisfecho puede necesitar ser derivado rápidamente a un miembro superior del equipo para un enfoque muy individualizado. El análisis del sentimiento puede proporcionar información valiosa sobre la urgencia y gravedad del problema en cuestión.
Además, los clientes satisfechos son más propensos a dejar reseñas negativas, lo que puede repercutir negativamente en la reputación de la marca. Los datos sobre la opinión de los clientes son importantes tanto para los equipos de atención al cliente como para los de marketing. Cada vez más, las soluciones de software de asistencia se integran con soluciones CRM (gestión de las relaciones con los clientes). Esto ayuda a garantizar un enfoque unificado de la comunicación con el cliente en todos los canales.
5. Obtenga sugerencias de respuestas y resoluciones
La combinación de la clasificación de consultas, el resumen de contenidos y el análisis de opiniones significa que la IA es ahora capaz de ofrecer sugerencias de resolución al instante. La eficacia de las sugerencias de la IA depende de la cantidad de contexto que se proporcione a los algoritmos. Por ejemplo, al incluir el historial del cliente, el pedido y el estado de la entrega, junto con las políticas empresariales, se garantiza que la resolución sugerida sea adecuada y precisa. Normalmente existen dos enfoques para gestionar las respuestas tras el análisis inteligente de las consultas entrantes.
En primer lugar, pueden aparecer plantillas preestablecidas en función del resultado de la clasificación inicial. Esto contribuye a ofrecer el máximo nivel de coherencia, calidad y precisión. El enfoque de plantilla preestablecida garantiza que se proponga la resolución correcta y que el lenguaje y el tono sean acordes con la marca.
Un segundo enfoque consiste en dirigir el modelo de IA a su base de conocimientos y permitirle que establezca todas las conexiones entre la consulta y las políticas de su empresa. (Este enfoque supone que tu base de conocimientos es completa y está actualizada).
En cualquier caso, las resoluciones sugeridas pueden reducir en gran medida el esfuerzo de formación de los miembros del equipo. También ayudan a mantener altos niveles de calidad constante, lo que se traduce en clientes y miembros del equipo más satisfechos.
6. Respuestas personalizadas a gran escala
A muchos comerciantes electrónicos les preocupa que la automatización reduzca su capacidad de ofrecer una experiencia de cliente verdaderamente personal. Sin duda es así, pero en muchos casos los clientes valoran más la rapidez, la comodidad y una respuesta verdaderamente útil que los tópicos. Aprovechar la IA para garantizar que toda la información disponible sobre un cliente se tiene en cuenta a la hora de elaborar una resolución es un cambio radical para el sector.
La personalización se consigue de forma eficaz, en primer lugar, garantizando que se tenga en cuenta todo el contexto. Esto incluye el historial de compras de los clientes, el historial de pedidos actuales, el estado y seguimiento de las entregas, el historial de conversaciones con los clientes y sus opiniones. Las resoluciones sugeridas pueden ser altamente personalizadas con la combinación de plantillas bien elaboradas y predeterminadas que incorporan eficazmente fragmentos de personalización. Los fragmentos pueden incluir el nombre del cliente, la dirección de entrega, los detalles del pedido, los números de seguimiento y el estado de la entrega. Este nivel de personalización, junto con la política pertinente, puede, en la mayoría de los casos, proporcionar instantáneamente a los clientes la información que necesitan para resolver su consulta.
7. Traducir consultas y respuestas a cualquier idioma
En los últimos años, los modelos de traducción automática de idiomas han avanzado mucho y han logrado resultados impresionantes. Incluso suelen superar en precisión y fluidez a los sistemas tradicionales de traducción automática, como Google Translate. A la capacidad de la IA para interpretar la comunicación humana natural en cualquier idioma se une la capacidad de comunicarse en lenguaje natural con capas de empatía. Por lo general, los modelos lingüísticos de la IA admiten un mayor número de idiomas.
Para muchos equipos de asistencia que atienden a clientes en varios idiomas, el reto de la asistencia multilingüe no es insignificante. Para muchos, ha significado subcontratar a terceros. Sin embargo, esto frena a menudo la expansión a nuevos mercados.
Pero, gracias a la mayor calidad y fiabilidad de la traducción de la IA generativa, las consultas de los clientes pueden traducirse en tiempo real al idioma de un agente. El agente puede entonces responder en su propio idioma, con la seguridad de que la respuesta al cliente será en el idioma elegido por éste. Esto significa que los vendedores globales pueden ofrecer un alto nivel de comunicación y claridad en todas las partes.
8. Escalar a humanos
Para aprovechar todo el valor de las soluciones de atención al cliente basadas en IA, los vendedores en línea están migrando gradualmente cada vez más tipos de consultas al modo “manos libres”. Esto significa que, para determinados tipos de consulta, la resolución se consigue completamente mediante IA y automatización. Consultas sencillas como el estado del pedido, el estado de la entrega, el procesamiento de devoluciones y las cancelaciones pueden ser fácilmente reconocidas y procesadas por la IA. Los sistemas de IA pueden garantizar que se ha recopilado toda la información necesaria sobre el cliente. De este modo, la solicitud se tramita sin contratiempos. Estamos viendo que, de media, el 46% de las consultas ya se resuelven sin intervención humana (eDesk, 2023).
Un componente importante para garantizar la aceptación por parte del cliente de la asistencia basada en IA es saber cuándo se debe pasar a un humano. Los equipos de soporte deben supervisar todas las interacciones con la IA y conservar potencialmente la capacidad general de cerrar las consultas. Además, los vendedores deben ser transparentes con los clientes en cuanto a que su respuesta inicial procede de la IA, y darles la opción de solicitar ayuda humana. Entrenar y configurar su solución de IA para identificar cuándo escalar automáticamente conversaciones complejas o emocionalmente cargadas con el cliente a su equipo es una parte importante para garantizar que continúa ofreciendo una experiencia excepcional al cliente.
9. Proporcionar asistencia fuera del horario laboral
El 44% de los líderes de soporte que ya están desplegando IA en su organización se están dando cuenta de la capacidad de proporcionar soporte integral 24/7. (Fuente: Intercom, 2023) Los clientes compran e interactúan con las empresas a cualquier hora del día y en múltiples zonas horarias. Las expectativas sobre los tiempos de respuesta son cada vez menores, con 64% de los consumidores declaran que esperan asistencia en tiempo real, independientemente del canalvoz, chat o correo electrónico. (Salesforce, 2019)
En lugar de desplegar respuestas automáticas genéricas fuera de la oficina, los comerciantes pueden ahora, con cierta fiabilidad, tratar de resolver las consultas de los clientes fuera del horario de oficina. Evidentemente, no todas las preguntas pueden resolverse completamente mediante IA, pero reconocer las consultas de los clientes, responder adecuadamente de forma automatizada y establecer expectativas son pasos de gigante para ofrecer un servicio significativo a los clientes.
10. Gestionar eficazmente los picos
Muchas empresas de comercio electrónico se enfrentan al reto de dotarse de personal y mantener los niveles de servicio durante las horas punta. Para los vendedores de Amazon, por ejemplo, esto resulta especialmente difícil durante los picos de actividad de corta duración, como el periodo del Prime Day, en el que los volúmenes de consulta pueden aumentar más de un 50 % durante un periodo intenso. (eDesk, 2023)
Para la mayoría de los vendedores, el Viernes Negro, el Ciberlunes y la prolongación de la temporada navideña plantean dificultades de contratación y formación de personal.
Confiar en las automatizaciones de IA puede reducir en gran medida los requisitos de ampliación y formación de nuevos miembros del equipo. Con procesos más estandarizados y respuestas preescritas, la carga de formación es mucho más ligera y corta durante estos periodos ya de por sí ajetreados. A los empleados más nuevos se les pueden asignar automáticamente las consultas menos críticas de los clientes, lo que permite a los miembros más experimentados del equipo centrarse en las consultas urgentes y complejas.
Primeros pasos con el servicio de atención al cliente de comercio electrónico basado en IA
Los minoristas en línea que están adoptando la IA y la automatización informan de mejoras 4 veces superiores en la eficiencia de la atención al cliente. Pueden gestionar más incidencias en los mismos plazos que antes, dar respuestas más rápidas a los clientes, alcanzar y superar sus acuerdos de nivel de servicio y ofrecer resoluciones más coherentes y de mayor calidad a los clientes. Todo ello conduce en última instancia a una mayor satisfacción del cliente, mejores críticas, más compras y la posibilidad de cobrar más.
Para empezar, los responsables de apoyo deben identificar las carencias de su rendimiento actual. Esto les ayudará a ajustar las soluciones a sus necesidades actuales. En eDesk, hemos creado un práctico cuadro de mando de atención al cliente de comercio electrónico que permitirá a los responsables de atención al cliente autoevaluar su rendimiento y compararlo con el de los mejores del sector. Descargue su copia gratuita de este cuadro de mando aquí.
Cuando considere soluciones, utilice esta lista de comprobación para identificar las características clave que serán importantes para su empresa:
- Clasificaciones automatizadas
- Análisis del sentimiento
- Análisis del contexto (historial de clientes y pedidos)
- Resumen de consultas y conversaciones
- Capacidades de respuesta sugeridas
- Plantillas personalizables
- Capacidad de resolución automática
- Escaladas y enrutamiento
- Traducción multilingüe
Para gestionar los posibles riesgos asociados a la implantación de la IA, es posible que desee comprobar los siguientes aspectos:
Privacidad y seguridad
Comprenda cómo su solución de asistencia proporciona sus datos a través de las API de IA. Por ejemplo, aquí en eDesk, no se comparte información personal con los modelos de IA y los modelos no retienen ningún dato.
Errores de la IA
Esta tecnología es aún relativamente nueva y pueden surgir errores por una mala interpretación del contexto y por sesgos involuntarios. La elaboración de plantillas bien construidas y personalizadas garantizará la máxima calidad y coherencia de las respuestas.
Toque humano
Muchos consumidores siguen esperando la intervención humana en sus consultas. Sea transparente con los clientes sobre su uso de la IA y proporcione opciones para escalar fácil y rápidamente a su equipo de soporte.
Las 10 mejores formas de utilizar la IA en la atención al cliente de comercio electrónico: Reflexiones finales
La IA y la automatización van a cambiar la cara de la atención al cliente en el comercio electrónico en los próximos dos años. Hemos visto que pueden tener un impacto muy positivo tanto en las operaciones internas como en la satisfacción del cliente. El futuro parece prometedor para esta tecnología en nuestro sector, para quienes la adopten.
Cada vez más, la IA desempeñará un papel en la resolución en tiempo real de las numerosas consultas rutinarias de los clientes. Paralelamente, nuestros equipos de asistencia contarán cada vez más con el apoyo de la IA, que les ayudará a dar respuestas más rápidas y útiles a las consultas y les liberará de las monótonas actividades manuales rutinarias. Todo el mundo puede beneficiarse de una implantación meditada de la IA y la automatización en la atención al cliente del comercio electrónico. Si desea obtener más información sobre el enfoque de eDesk respecto a la IA, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
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