Cómo la IA generativa mejora la experiencia del cliente y las llamadas de servicio

La IA generativa y los grandes modelos de lenguaje hacen que las plataformas de experiencia del cliente sean más accesibles y humanas. Estos avances en los últimos meses se basan en años de desarrollo de inteligencia artificial que la empresa de experiencia y servicio al cliente NICE ha puesto en su software de experiencia.

La compañía presentó casos de uso de IA generativa en el evento NICE Interactions en Nueva York esta semana. Enlighten Actions y Enlighten Copilot aprovechan los modelos generativos OpenAI agregados a la plataforma AI for CX Enlighten de NICE.

"Hace que las aplicaciones sean más amplias y accesibles", dijo Barry Cooper, presidente de la División CX de NICE.

El uso de IA en las llamadas de servicio al cliente ayuda a los agentes a atender a los clientes de manera más eficiente. Además, los datos del cliente están disponibles, lo que sirve como base para las experiencias y acciones a lo largo del recorrido del cliente.

"Comenzamos en el servicio, pero una vez que te vuelves digital, rápidamente pasas a 'asincrónica' (comunicación asincrónica)", dijo Cooper. “En el momento en que te vuelves digital, asincrónico, WhatsApp y cosas así, la probabilidad de que una interacción dure días, semanas o años es mucho mayor. Y luego, debido a que tiene ese canal abierto de comunicación, hay muchas más posibilidades de que algo que comenzó como un servicio pase a ser una venta o algo más. [with the customer]."

Por qué nos importa. En la ola de nuevos productos y funciones de IA generativa para aplicaciones martech que han surgido desde que OpenAI introdujo ChatGPT, es fácil olvidar la historia de los chatbots en el servicio al cliente. Los especialistas en marketing ahora están tratando de usar modelos de lenguaje grande e inteligencia artificial generativa para ayudarlos a navegar un CRM y aumentar la producción de contenido de marketing en toda la organización de marketing. Sin embargo, la CX y el servicio al cliente siguen siendo fuentes importantes para conocer mejor a los clientes e involucrarlos con mejores experiencias.

Funciones de Enlighten Actions y Copilot. Las ofertas de Enlighten AI de NICE han estado en el mercado durante tres años y CXone de NICE durante ocho años. Al implementar estas plataformas, las organizaciones ya no necesitan verificar la calidad y la capacitación de las llamadas de servicio al cliente, sino que pueden tener el 100 % de las interacciones con los clientes listas para ser analizadas y actuar en consecuencia en toda la organización.

"Al agregar IA generativa, Enlighten brinda a los consumidores acceso a capacidades de autoservicio que son tan efectivas como los mejores agentes", dijo Cooper. Y les da a los agentes de llamadas "superpoderes" al resolver más problemas de los clientes rápidamente con tableros fáciles de usar que ayudan a encontrar soluciones.

Por ejemplo, si un cliente de viaje canceló un vuelo (como fue el caso de muchos participantes en Nueva York cuando el humo de un incendio forestal canadiense cubrió la ciudad), un agente tendría hoteles generados en su tablero, que luego tendría el cliente book Y a nivel de supervisor, los gerentes pueden detectar tendencias fácilmente y ver que muchos clientes en Nueva York tenían el mismo problema.

Contenido web generativo. Enlighten Actions también detecta problemas comunes, genera artículos web y los publica automáticamente. Están optimizados para motores de búsqueda para que aparezcan en la parte superior de un motor de búsqueda. Estos artículos luego sirven como otra herramienta de autoayuda para los clientes que buscan Google First, en lugar de buscar pistas en la página de inicio de la empresa o enviar mensajes a un agente en vivo o chatbot.

El objetivo final de estos artículos generados automáticamente es ayudar a los clientes y reducir el volumen de llamadas, pero tienen potencial para aplicaciones de marketing de contenido más amplias.

carga útil de datos. La IA generativa ayuda a que las interacciones sean más conversacionales, pero el conocimiento profundo de los clientes proviene de las interacciones con ellos a través de Enlighten y del conocimiento dentro de la organización.

"La carga útil es el conocimiento", dijo Cooper. “No fuimos a Internet para obtener este conocimiento, no existe en Internet. Si eres H&R Block y [you create an article] "Cómo resolver este problema fiscal" es muy específico y no existe en Internet".

La plataforma Enlighten aplica IA a cientos de etapas del viaje del cliente mapeadas en su plataforma anterior y actual CXone. Esto significa que los especialistas en marketing tienen una forma efectiva de identificar oportunidades a lo largo del viaje del cliente en función de lo que un cliente comparte durante una conversación con un agente.

Además, los especialistas en marketing pueden aprovechar los datos de los clientes en cualquier otro lugar de su pila, por ejemplo, desde un CRM, para agregar más contexto cuando un cliente llama o envía mensajes.

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Disney aumenta las ventas. Disney utiliza una gama de soluciones NICE CX y estuvo entre las empresas presentes en la conferencia de Nueva York.

DISNEY pudo identificar y medir las tendencias de llamadas de los agentes y mejorar las estrategias que generaron ventas. A Craig Nordengren, gerente de integración y desarrollo de sistemas en disyy, se le encomendó el uso de la tecnología para aumentar las ventas de las sesiones de fotos "Magic Moments" para los visitantes de Disney World, que se pueden comprar a un costo adicional.

Un análisis completo de las llamadas encontró que mencionar "Momentos mágicos" por parte de los agentes a un cliente durante una llamada tenía más probabilidades de resultar en una venta. Nordengren implementó una estructura de incentivos no solo para más ventas, sino también para más menciones de "Momentos Mágicos". a través de los agentes. Luego, Disney pudo ver la mejora de los agentes individuales al contar continuamente la cantidad de veces que los agentes dijeron "Momentos mágicos".

“Nos aseguramos de que estas sean acciones que los agentes deberían poder hacer, pero es un poco difícil para ellos hacerlo”, dijo Nordengren en una sesión en la conferencia. "Y luego analizamos el rendimiento y hacemos ajustes, y ese proceso sigue ocurriendo".

El beneficio de usar IA es que, a medida que se repiten los procesos, los modelos se vuelven más inteligentes y reveladores sobre la empresa específica que los usa.

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