14 ejemplos reales de IA en la atención al cliente

10 de julio, 2023

En la era digital, los clientes esperan experiencias impecables que sean rápidas, eficientes y personalizadas. La incorporación de la Inteligencia Artificial al servicio de atención al cliente puede cambiar las reglas del juego para las empresas que desean superar estas expectativas. La IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, agilizar las operaciones y reducir los costes. En este post vamos a ver varios ejemplos de cómo las empresas aprovechan el poder de la IA en el servicio de atención al cliente para ofrecer experiencias excepcionales a sus clientes.

Comprender el papel de la IA en la atención al cliente

El poder transformador de la IA se extiende a muchos sectores, incluido el servicio de atención al cliente, donde la IA sirve como un importante catalizador del cambio. Cuando se aplica al servicio de atención al cliente, la IA puede crear experiencias de cliente más personalizadas, eficientes y satisfactorias analizando grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas ofrecer respuestas individualizadas, recomendar productos en función de las preferencias del cliente, responder a sus consultas al instante e incluso anticiparse a sus necesidades antes de que surjan.

Es algo más que una herramienta de automatización; la IA permite que las operaciones de atención al cliente ofrezcan empatía a escala, comprendiendo las emociones de los clientes, prediciendo sus intenciones y respondiendo de forma que se fomenten relaciones más profundas con ellos. El potencial de la IA en la atención al cliente es inmenso y abre oportunidades para que las empresas redefinan sus modelos de relación con el cliente y eleven significativamente la calidad y la eficacia de sus interacciones con los clientes.

Chatbots de IA: Atención al cliente siempre disponible

Los chatbots basados en IA están revolucionando la atención al cliente al ofrecer asistencia las 24 horas del día. Capaces de gestionar múltiples consultas de clientes a la vez, los chatbots resuelven dudas básicas, guían a los usuarios a través de procesos complejos e incluso realizan transacciones, todo ello sin intervención humana.

• Amy” de HSBC: HSBC, un banco multinacional, ha desarrollado un chatbot llamado “Amy”. El chatbot puede responder a las preguntas de los clientes sobre los productos y servicios del banco, reduciendo la carga de trabajo de los agentes de atención al cliente. La capacidad de Amy para dar respuestas instantáneas reduce significativamente los tiempos de espera, mejorando la satisfacción del cliente.

• Domino’s ‘Dom’: Domino’s Pizza tiene un chatbot llamado ‘Dom’ que permite a los clientes hacer pedidos directamente a través de Facebook Messenger. Dom simplifica el proceso de pedido y también puede realizar un seguimiento de los pedidos, ofreciendo a los clientes una experiencia de pedido más cómoda y eficiente.

• Julie”, de Amtrak: Amtrak, un servicio ferroviario de pasajeros, utiliza un chatbot llamado ‘Julie’ para ayudar a los clientes a reservar billetes, comprobar el estado de los trenes y proporcionar información sobre estaciones y rutas. Julie puede entender el lenguaje natural y utiliza esta capacidad para ofrecer información precisa y oportuna, mejorando la experiencia general del cliente.

Análisis predictivo: Anticiparse a las necesidades del cliente

El análisis predictivo, otra aplicación de la IA, está cambiando la forma en que las empresas entienden a sus clientes e interactúan con ellos. Al procesar y analizar las interacciones pasadas de los clientes, sus patrones de compra y sus preferencias, la IA puede predecir lo que un cliente podría necesitar o desear a continuación, lo que permite a las empresas adaptar sus ofertas con mayor eficacia.

• Motor de recomendación de Amazon: Amazon utiliza ampliamente el análisis predictivo para mejorar la experiencia de compra de sus usuarios. Basándose en el historial de navegación de un cliente, sus compras anteriores y los artículos de su lista de deseos, el sistema de IA de Amazon hace recomendaciones personalizadas de productos. Este enfoque de análisis predictivo conduce a un mayor compromiso del cliente y aumenta la probabilidad de compra.

• Sugerencias de visionado de Netflix: Netflix utiliza el análisis predictivo para sugerir programas y películas a sus usuarios basándose en su historial de visionado y en las puntuaciones que han dado a otros contenidos. Al predecir lo que un usuario podría ver a continuación, Netflix garantiza una experiencia de visionado más personalizada, lo que aumenta la retención y la satisfacción de los espectadores.

• Retención de clientes de American Express: American Express utiliza el análisis predictivo para anticiparse a la pérdida de clientes. Mediante el análisis de los datos históricos de transacciones, la empresa identifica patrones que indican que es probable que un cliente cierre su cuenta. Con esta información, American Express puede ponerse en contacto con el cliente de forma proactiva para solucionar cualquier problema y mejorar su experiencia, reduciendo así la pérdida de clientes.

• Gestión de inventario de Zara: El gigante minorista Zara utiliza el análisis predictivo para gestionar eficazmente su inventario. Al predecir la demanda de varios artículos basándose en datos históricos de ventas, tendencias de moda actuales y preferencias regionales, Zara puede garantizar que cada tienda esté abastecida con los productos adecuados, mejorando la satisfacción del cliente al garantizar que los artículos populares estén siempre disponibles.

La IA en los comentarios de los clientes: Analizar el sentimiento y mejorar el servicio

Las opiniones de los clientes son la base de cualquier empresa que pretenda mejorar su oferta y la experiencia general del cliente. Con la IA, las empresas pueden llevar el análisis de las opiniones de los clientes a otro nivel. Las herramientas de IA pueden procesar eficazmente grandes cantidades de datos no estructurados procedentes de reseñas, publicaciones en redes sociales y encuestas, detectar opiniones y proporcionar información práctica para mejorar la calidad del servicio.

• IBM Watson: IBM utiliza Watson, su plataforma de IA, para el análisis de opiniones de los clientes. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, Watson puede entender la opinión de los clientes en las redes sociales, las opiniones y las encuestas. Esto ayuda a las empresas a responder rápidamente a las preocupaciones de los clientes y a realizar los ajustes necesarios para mejorar los productos o servicios.

• Uso de Clarabridge por L’Oréal: L’Oréal, el gigante de los productos de belleza, utiliza una plataforma llamada Clarabridge para el análisis de opiniones. Esta plataforma basada en IA analiza las opiniones de los clientes procedentes de diversos canales, identificando el sentimiento general y los temas clave. L’Oréal utiliza esta información para mejorar sus productos y servicios y mejorar la experiencia del cliente.

• Atención al cliente de Uber: Uber utiliza el análisis de opiniones para gestionar mejor la atención al cliente. Mediante el análisis del tono y el sentimiento de los mensajes de los clientes, Uber puede priorizar los tickets de atención al cliente, abordando primero los que tienen un sentimiento negativo. Esto ayuda a Uber a resolver posibles problemas de forma más rápida y eficiente.

• Brandwatch para el análisis de Twitter: Brandwatch es una suite de inteligencia del consumidor digital que muchas marcas utilizan para el análisis de sentimiento en plataformas de medios sociales como Twitter. Las empresas pueden entender cómo se percibe su marca analizando el sentimiento detrás de los tweets que mencionan su marca, lo que les ayuda a mejorar su imagen pública y la experiencia del cliente.

Automatización de tareas rutinarias con IA

La IA en la atención al cliente también significa menos tiempo dedicado a tareas rutinarias. Las herramientas de IA pueden automatizar tareas como clasificar y categorizar los correos electrónicos de los clientes, programar devoluciones de llamadas o verificar la información de los clientes. La automatización de estas tareas libera tiempo para que los representantes de atención al cliente se centren en problemas más complejos de los clientes, mejorando tanto la eficiencia como la satisfacción del cliente.

• Zappos: El minorista online Zappos utiliza IA para categorizar y enrutar automáticamente los correos electrónicos de los clientes a los equipos adecuados. Al clasificar automáticamente estos correos electrónicos, Zappos reduce los tiempos de respuesta y garantiza que los clientes obtengan la ayuda que necesitan más rápidamente.

• Hoteles Hilton e IBM Watson: Hilton colaboró con IBM Watson para desarrollar un robot conserje impulsado por IA llamado “Connie”. Connie puede realizar tareas rutinarias como proporcionar información a los turistas, hacer recomendaciones gastronómicas y explicar las comodidades del hotel, liberando al personal humano para centrarse en las necesidades más complejas de los clientes.

• American Express: American Express utiliza la IA para automatizar la detección de fraudes. Mediante el análisis de patrones y anomalías en los datos de las transacciones, la IA puede identificar transacciones potencialmente fraudulentas y marcarlas para su revisión. Esto no solo protege a los clientes, sino que también libera a los representantes del servicio de atención al cliente de la laboriosa tarea de revisar manualmente las transacciones en busca de fraudes.

Conclusión

Adoptar la IA en la atención al cliente no es sólo mantenerse al día, sino ofrecer a tus clientes el servicio eficiente y personalizado que esperan y merecen. Como hemos visto en los ejemplos compartidos, las empresas están aprovechando la IA para mejorar su servicio de atención al cliente, aumentar la satisfacción del cliente y, en última instancia, reforzar su resultado final.

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