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El futuro de la inteligencia artificial en CRM se basa en los bots

Los chatbots pueden parecer básicos o rudimentarios ahora, pero solo esperen: los avances de la IA llevarán a los agentes virtuales a nuevos niveles de competencia para captar clientes.

Los vendedores de software han comenzado a competir para mejorar las experiencias de los usuarios con chatbots, una nueva ola de programas informáticos que realizan conversaciones a través de métodos auditivos o de texto.

El desarrollo de chatbots es una frontera que enfrenta la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de gestión de relación con los clientes (CRM), ya que es mejor con la calificación de clientes potenciales y la entrada automatizada de datos en los registros de CRM de fuentes externas, como el correo electrónico y otros sistemas administrativos. Los vendedores se apresuran a mejorar los chatbots antes de que los clientes se cansen de sus experiencias de autoservicio aún poco confiables y su funcionamiento rudimentario.

Pero incluso si las empresas no pueden mantener el ritmo, la tecnología de inteligencia artificial lo hará. Los clientes de una empresa se adaptarán y aprenderán a depender de las interacciones con los chatbots, y sus creadores eventualmente se pondrán al día y suavizarán las fallas al aumentar la conversación automatizada con las interacciones humanas en los momentos clave.

Los bots están volviendo obsoleto el CRM de correo electrónico

Listas o no, las principales marcas están eliminando lentamente el canal de correo electrónico de atención al cliente y reemplazándolo con comunicación en tiempo real con chatbots. A nivel mundial, el 31% de las empresas encuestadas por Forrester Research utilizaba chatbots en 2016 o en 2017, y aún más los usará en 2018. Las empresas confían menos en el correo electrónico en la mayoría de las verticales y optan por esta conversación bidireccional en tiempo real para involucrar a los clientes, lo que debería reducir los costos y agilizar las resoluciones. Este tipo de inteligencia artificial permite a los agentes obtener información más rápidamente para optimizar el autoservicio.

Los chatbots han estado en la escena por más de 50 años: el primero, llamado Eliza, se desarrolló en el MIT a mediados de la década de 1960. Se hizo famoso por imitar el proceso del psicoanálisis y tuvo algunos convencidos de que "ella" era realmente inteligente. Una ola de vendedores de agentes virtuales hizo lo mismo hace una década, y en los últimos cinco años, cientos de proveedores de chatbots y docenas de frameworks de desarrollo de chatbots se unieron.

"En el tiempo que tardé en decir esta oración, probablemente se fundaron cuatro startups de chatbots", dijo el analista principal de Forrester, Ian Jacobs.

Conversaciones más realistas

Los chatbots regresaron a la escena por una buena razón: siempre están encendidos, siempre disponibles y siempre brindan una experiencia conversacional. Tome como ejemplo a Alaska Airlines, que utiliza un chatbot llamado "Ask Jenn".

"¿Pude haber encontrado el peso máximo para un equipaje en su sitio web sin tener que interactuar con un agente del centro de contacto? Por supuesto", dijo Jacobs, pero preguntarle a un chatbot fue más fácil y más rápido que buscar en el sitio.

Como estas interacciones más simples son respondidas por sistemas de autoservicio como chatbots, los agentes se liberan para resolver problemas complejos. En el caso de KLM Royal Dutch Airlines, los sistemas de procesamiento de lenguaje natural de IA le permiten a KLM probar una nueva herramienta que monitorea los chats entre agentes y clientes, proporcionando respuestas sugeridas a los agentes. Los clientes obtienen respuestas rápidas y ni siquiera saben que la IA está involucrada.

Hay beneficios invisibles en este futuro poblado de robots de inteligencia artificial. Cuando, por ejemplo, las marcas automatizan partes de las interacciones del servicio al cliente o aumentan los agentes con tecnología, los representantes del servicio al cliente pueden manejar a más clientes de manera más eficiente. "En lugar de esperar en cola por un agente, es más probable que los consumidores lleguen a un humano antes", dijo Jacobs. "KLM citó esta capacidad para manejar más interacciones con la misma cantidad de agentes como uno de los grandes beneficios de su 'uso de IA para ayudar a la iniciativa de los agentes'".

Construyendo mejores chatbots

Dónde obtienen las empresas sus chatbots, varía. Algunas de las empresas más grandes buscan herramientas de IBM, Microsoft, Google y Amazon, mientras que otras recurren a empresas que desarrollan chatbots para necesidades específicas, entre ellas Nuance, IPsoft, Inbenta y Creative Virtual. Un tercer segmento se basa en una pequeña cohorte de compañías de IA (con una URL web que termina en .AI), que incluye Wit.ai y Agent.ai.

"Muchos de los chatbots usan una estructura de árbol de decisión básica que no es tan diferente a los sistemas de respuesta de voz interactivos que todos hemos experimentado o sufrido, dependiendo de su punto de vista", dijo Jacobs. "No hay una gran cantidad de inteligencia allí".

Sin embargo, las herramientas de mayor nivel están mejorando el futuro de la inteligencia artificial al introducir funciones adicionales de chatbot para diversificar la experiencia del usuario. Los chatbots están adquiriendo la capacidad de comprender palabras, discernir las intenciones de esas palabras, eliminar ambigüedades confusas y mejorar la capacidad de resolver problemas. Otras compañías están aprendiendo cómo usar múltiples modos de entrada para enriquecer la experiencia del chatbot. El proveedor de productos de belleza Madison Reed, por ejemplo, tiene un chatbot dentro de Facebook Messenger diseñado para compaginar el color de cabello de los usuarios con el mejor tinte para su cabello. "El chatbot usa entrada de texto, entrada táctil y una herramienta que escanea las fotos cargadas para identificar el color del cabello [del usuario]", dijo Jacobs. "Combina la información de todos esos métodos para recomendar el tinte que mejor se adapte al cliente".

Las herramientas chatbot también están mejorando de manera más simple. "A menudo hacemos preguntas cuando realmente queremos dar un comando", dijo Jacobs. "Los chatbots ahora saben lo que realmente queremos decir. Si un chatbot simplemente analiza mi entrada de '¿Puede decirme el saldo de mi cuenta?' respondería ya sea 'sí' o 'no'. En cambio, ahora entienden que nuestra respuesta esperada es algo así como '$11,239'".

Aliviar las cargas de trabajo de los agentes humanos

Los chatbots no se tratan simplemente de hacer la vida más fácil para los clientes. A pesar de la caída inicial en la satisfacción del cliente, están produciendo un fuerte retorno de la inversión para las empresas cuando se complementan con un agente del centro de contacto. Para calcular el ahorro en el chat, las empresas pueden considerar la reducción en el tiempo promedio de manejo de los chats de contacto con el cliente durante un período de tiempo asignado, en comparación con la situación antes de que se utilizara la asistencia de IA. Pero si un chatbot toma por completo la carga de trabajo de un agente para la marca, el ROI se vuelve más difícil de medir con precisión.

El futuro de la inteligencia artificial incluye chatbots que irán más allá del análisis de los correos electrónicos entrantes para comprender las solicitudes y recomendar las próximas mejores acciones para los vendedores. Las empresas crearán un mayor alcance y permitirán que los vendedores centren su tiempo en los clientes potenciales más calificados. A su vez, según Forrester, las empresas pueden esperar que el uso eficaz de la IA aumente sus ingresos entre un 5% y un 10%.

Con la esperanza de reducir los volúmenes de llamadas hasta en un 50% en dos años, aumentará el tráfico a sitios web y aplicaciones: los números de teléfono de servicio al cliente ya son más difíciles de encontrar. Algunos agentes renunciarán debido al aumento de las cargas de trabajo debido a chatbots, predijo Forrester. Pero la inteligencia artificial combinada con chatbots y agentes cobrará impulso cuando los escritorios de los agentes de los centros de contacto presenten las capacidades de etiquetado colaborativo de los agentes para mejorar el aprendizaje automático. Un agente de chat en vivo podría, por ejemplo, mirar a través de una transcripción de chatbot para ver dónde no entendió al cliente y etiquetar un intento para esa frase en particular. Luego, las empresas pueden modificar las métricas del agente, implementar una campaña para incentivar el etiquetado y relajar el número de llamadas o chats por hora en consecuencia.

El resultado final es el futuro de las llamadas de inteligencia artificial para chatbots y sistemas de procesamiento de lenguaje natural que funcionan junto con los agentes de contacto, no en lugar de ellos. Los chatbots mejorarán la eficiencia, pero no a costa de dejar demasiados asuntos desconocidos entre los clientes. La clave es que las empresas comiencen centrándose en problemas simples. "Este es un tipo de tecnología de gatear, caminar, correr", dijo Jacobs. "Los chatbots no reemplazarán a los humanos en el corto plazo, así que elija un proceso simple para comenzar, como el restablecimiento de contraseñas o funciones básicas de administración de cuentas, que no requieran un conocimiento especializado de su industria".

Este artículo se actualizó por última vez en mayo 2018

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