Guía

Deja que los robots se encarguen: la relación IA-agente está en constante evolución

Por Daniella De Caprio

Publicado 17 enero 2019
Última actualización en 17 enero 2019

Las alarmas suenan para avisar que los robots se apropiarán de nuestros trabajos, aunque sería más acertado decir que la automatización con IA se está encargando de tareas que, en cualquier caso, deberían ser automatizadas.

Hacerse cargo de las funciones repetitivas de los agentes de atención al cliente es la manera perfecta de sacarle provecho a la IA, pero los roles de soporte deben evolucionar en paralelo con la tecnología. Aquí es donde entra en juego convertirse en una organización centrada en el conocimiento: convertir el poder conjunto de la información que poseen los agentes en recopilación y distribución colectivas del conocimiento contribuye a que todo tu negocio opere y crezca con más rapidez y eficiencia.

Algo similar aprendimos del sector bancario después de que los cajeros automáticos se hicieron populares. La tecnología cosechó un gran éxito y, al mismo tiempo, el rol del cajero evolucionó. En lugar de dedicarse a manejar dinero en efectivo, los cajeros se volvieron agentes indispensables para cultivar relaciones duraderas con los clientes. No dejaron de estar en primera línea, y comenzaron también a representar a la compañía en asuntos más complejos.

Lo mismo está sucediendo con los agentes del servicio de atención al cliente. Los clientes desean y esperan la automatización de ciertos servicios porque los hace más sencillos y más rápidos. Pero para otros asuntos, la interacción personal aún es necesaria. Piensa en cada vez que tú mismo has buscado la respuesta a una pregunta sobre un envío en el Centro de ayuda de una compañía, pero la complejidad de tu pregunta (o preguntas) ha hecho necesaria la ayuda personalizada y provechosa de un ser humano.

Estos cambios tienen un impacto considerable en la experiencia del cliente, pero el impacto es igualmente enorme en los agentes. Estos son algunos aspectos que hay que tomar en cuenta al implementar los nuevos flujos de trabajo y aprovechar la tecnología para aumentar la productividad y satisfacción de los agentes.

Las automatizaciones no son atajos

Aumentar las calificaciones de satisfacción del cliente que reciben los agentes es una de las prioridades más altas de los líderes de soporte, pero la calidad impredecible del servicio sigue siendo una de las principales causas de frustración de los clientes. Por eso sabemos que tomar atajos en los equipos de soporte no rinde frutos y que gastar inteligentemente el presupuesto de soporte es fundamental. En pocas palabras, no hay que confundir ser eficientes con reducir al mínimo. No se trata de limitar el rol del administrador de la atención al cliente a lo básico.

El reto en el servicio de atención al cliente no consiste en deshacerse de los agentes y su conocimiento en favor de los bots, porque despersonalizar esta función para ahorrar dinero daña la relación entre los clientes y tu compañía. Las bases de conocimientos inteligentesequipadas con la tecnología que ayuda a los agentes —como las innovaciones que ponen el contenido del Centro de ayuda a la mano de los agentes cuando están resolviendo tickets— son un elemento clave para que sigan trabajando con eficiencia.

Una estrategia ágil para el autoservicio deriva en agentes hábiles y preparados

La tecnología solo nos puede llevar hasta cierto punto, razón por la cual los procesos actualizados son tan importantes para brindar soporte a los agentes. Por medio de Zendesk Benchmark, un índice que recopiló datos de las prácticas de atención al cliente de 50.000 compañías, descubrimos que aquellas que emplean una estrategia ágil e iterativa en el autoserviciotuvieron mayor éxito. Un componente importante de la estrategia ágil es involucrar a los agentes en el proceso de creación de contenido y zanjar la diferencia entre la creación de contenido y el trabajo cotidiano de los agentes que atienden a los clientes.

La IA y el aprendizaje automático tienen el mayor potencial para tender ese puente. Cuando las innovaciones contribuyen a eliminar las tareas repetitivas que realizan los agentes, estos pueden dedicar más tiempo a la administración del conocimiento.

Una nueva perspectiva de los KPI

Cambiar la definición del rol del agente también influye en cómo se mide esa función. A medida que sigue evolucionando el concepto obsoleto de que los equipos de soporte son un centro de costos, las nuevas métricas de éxito serán fundamentales en el camino a seguir. Un giro importante tiene que ver con dos métricas en particular: la redirección de tickets y el tiempo de resolución.

Para muchas organizaciones, el número de tickets redirigidos continúa siendo una métrica clave , y no cabe duda de que es algo que se debe seguir midiendo hasta que maduren las prácticas del Centro de ayuda y de la administración del conocimiento. Pero las métricas de interacción, como el índice de rebote y las vistas de páginas, se vuelven más importantes al considerar de qué manera el Centro de ayuda puede ayudar mejor a los clientes. O bien, se pueden tomar en cuenta las búsquedas en el Centro de ayuda que no produjeron ningún resultado; al identificar quién y cuándo debería estar aportando conocimiento al Centro de ayuda, es importante saber si las búsquedas de los clientes están logrando algún resultado.

Además, a medida que los clientes adoptan más y más el autoservicio, los tiempos de resolución podrían aumentar en vez de disminuir , dada la complejidad de los asuntos y el tiempo que requiere ofrecer una atención personal de calidad, según explica un artículo publicado por Harvard Business Review en 2017 . Una manera de manejar las colas de tickets es facilitando que los clientes puedan cerrar sus solicitudes cuando un artículo responde su pregunta, lo cual es posible con la función Resolución rápida de Zendesk. Cuando los agentes dedican su tiempo a los tickets más complicados, las tecnologías que utilizan el aprendizaje automático, como el Answer Bot para agentes, les ayudan a resolverlos de manera más rápida y completa porque buscan y muestran las recomendaciones de los artículos más prácticos de la base de conocimientos.

No todas las métricas son iguales: mientras una métrica podría indicar un éxito rotundo, puede ser que otra señale una posibilidad de mejoramiento. Por eso es importante tomar en cuenta el contexto completo de la experiencia del cliente y del agente en todos los canales. Y al igual que las métricas, la IA tampoco sirve para todo. Esto significa que hay que saber cómo adoptar e implementar la tecnología, vinculándola con su estrategia, y seguir definiendo los objetivos activamente.