Autoservicio en la era de la IA: agentes virtuales que realmente resuelven

Autoservicio en la era de la IA: agentes virtuales que realmente resuelven

Los clientes actuales esperan ayuda instantánea y flexible en todos los canales (chat web, mensajes de texto SMS, voz, redes sociales), mientras que los equipos de soporte están más sobrecargados que nunca. Los altos volúmenes de tickets, la disminución de las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) y los agentes con exceso de trabajo se han convertido en la norma en lugar de la excepción. El enfoque tradicional de intentar resolver el problema con más personas no es sostenible. Además, no es lo que los clientes desean. A menudo, los clientes prefieren resolver los problemas por sí mismos cuando es posible, pero solo si las soluciones de autoservicio realmente funcionan.

Para los equipos de experiencia del cliente, la resolución supera la desviación en todo momento. Si tu sistema de autoservicio, como la respuesta de voz interactiva (IVR), el chatbot o el agente virtual no resuelven el problema del cliente, se crea otro ticket y, a menudo, el cliente termina más frustrado. 

Afortunadamente, la IA agéntica ofrece oportunidades para crear experiencias positivas de soporte al cliente que realmente resuelvan tickets, lo que libera a tu equipo para manejar interacciones más complejas. 

Qué significa para los agentes virtuales resolver problemas 

Un agente virtual que logra una solución supera a los chatbots con guiones predefinidos o a los sistemas telefónicos básicos. Proporciona ayuda integral en todos los canales y completa la tarea del cliente o la transfiere a un ser humano con contexto completo. Este agente cuenta con tecnología de IA, disponible 24/7, y tiene una memoria perfecta con paciencia ilimitada.

Cómo se ve esto en la práctica:

Comprender claramente la intención: más allá de las oraciones condicionales, el sistema debe comprender lo que los clientes realmente desean lograr y confirmar que lo comprenden antes de proceder. Esto evita los bucles frustrantes en los que los clientes se quedan atascados repitiendo lo mismo, pero de diferentes maneras.

Acceso a los sistemas correctos: la comprensión contextual en toda tu base de datos y flujos de trabajo transforma a los agentes virtuales de los quioscos de información en ayudantes orientados a la acción. Al comprender el alcance completo de una compra con acceso a tu gestión de relaciones con el cliente (CRM), facturación, inventario, etc., los agentes tienen el contexto que necesitan para completar las tareas de manera eficaz. Esto les permite procesar devoluciones, actualizar cuentas o programar citas.

Mantenimiento de la memoria a través de los canales: los clientes pueden iniciar una conversación en el chat web, continuarla a través de mensajes de texto SMS y terminar con una llamada telefónica sin perder ningún contexto. El agente virtual recuerda quiénes son y qué están tratando de lograr.

Entrega en el momento correcto: el agente virtual sabe cuándo la intervención humana es necesaria y transfiere a los clientes sin problemas junto con un contexto completo. El agente humano debe leer todo el historial de conversaciones, qué acciones se intentaron y por qué se produjo la escalada para que el cliente no tenga que repetir lo que dijo. 

Por qué muchas experiencias de autoservicio no cumplen con las expectativas

La mayoría de las organizaciones tienen problemas con el autoservicio porque sus canales están aislados, lo que crea una experiencia fragmentada para el cliente. Los sistemas de chat, voz y mensajería funcionan de manera independiente, lo que obliga a los clientes a empezar de nuevo cuando cambian de canal. Cuando se combina la fragmentación de los canales con la falta de datos para comprender completamente el contexto de los problemas de los clientes, las experiencias de autoservicio fallan. 

Usemos el siguiente escenario como ejemplo de por qué las experiencias de autoservicio no están alcanzando su máximo potencial. 

Desafío 1: los chatbots no pueden tomar medidas

Jennifer pide un vestido de una tienda en línea, pero necesita cambiarlo por un tamaño diferente. Va al sitio web de la tienda para intercambiar el pedido y utiliza la funcionalidad de chat web. El chatbot, en lugar de enviar su información para una devolución, le envía un enlace a la página de retorno para que pueda enviarla por sí misma. 

Detrás de escena: los chatbots pueden responder preguntas, pero a menudo no pueden tomar medidas. Cuando un cliente desea cambiar su suscripción, restablecer su contraseña o realizar un seguimiento de un pedido, estos bots pueden proporcionar información general (como enlaces a páginas web), pero no pueden resolver el problema.

Desafío 2: no se puede identificar la necesidad de escalada

Jennifer hace clic en la página de retorno, pero no encuentra una opción para cambiar. Comparte esto con el chatbot, pero el chatbot la envía nuevamente a la página de regreso. Reformula la descripción de los problemas que tiene y, sin embargo, la envía a la página de retorno. 

Detrás de escena: el sistema no puede entender ni responder a las indicaciones de idioma naturales. En su lugar, el cliente está restringido a indicaciones de menú rígidas. 

Desafío 3: limitado por menús rígidos

Jennifer finalmente se comunica por teléfono con el equipo de soporte, pero primero tiene que pasar por un sistema telefónico que la hace gritar “quiero hablar con un agente en línea” a su teléfono. 

Detrás de escena: el chatbot no puede identificar correctamente el problema y que se debe escalar a un agente humano. En este punto, los clientes están muy frustrados. 

Desafío 4: el agente humano no tiene contexto

Finalmente, una vez que Jennifer se pone en contacto con un agente, tiene que explicarle el contexto completo de su intercambio de pedidos nuevamente.

Detrás de escena: las transferencias aumentan la frustración. Sin una transferencia de contexto adecuada, cada escalada se siente como un reinicio. Los clientes están explicando su situación una y otra vez, mientras que los agentes luchan por descifrar lo que sucedió. 

Desafío 5: incapacidad para aprender de los errores

Un mes después, otro cliente desea intercambiar un artículo y tiene exactamente los mismos problemas que Jennifer. El sistema no aprendió de sus errores anteriores y más clientes tienen una experiencia insatisfactoria. 

Detrás de escena: falta el bucle de aprendizaje, por lo que se repiten los errores. Las conversaciones no se analizan sistemáticamente y el chatbot, por sí solo, no puede identificar patrones en las dificultades de los clientes ni optimizar sus flujos según los datos de uso.

¿Por qué no se actualizaron los sistemas de autoservicio?

La mala experiencia del cliente de sistemas de autoservicio obsoletos hace que los puntajes de CSAT se desplomen. Sin embargo, muchos líderes de CX no están seguros de mejorar su infraestructura tecnológica, ya que el desarticulamiento y reemplazo de las herramientas existentes causa importantes interrupciones tanto para los equipos como para los clientes. 

Afortunadamente, no todas las soluciones de autoservicio requieren un desarticulamiento y reemplazo. Gracias a las plataformas modernas como Twilio, puedes incorporar capacidades de IA agéntica en tu infraestructura tecnológica actual sin perder tu flujo de trabajo establecido y agregando inteligencia.

Diseño de IVR para el primer autoservicio de resolución

Cuando se implementan agentes virtuales para el autoservicio centrado en resolución de problemas, la calidad de sus resultados depende exclusivamente de los datos a los que tengan acceso. El diseño de la respuesta de voz interactiva (IVR) de autoservicio requiere el contexto de quiénes son tus clientes, dónde están y cuál es el problema, así como los criterios predefinidos que ayudan a los agentes a identificar cuándo es el momento de escalar el problema a un agente humano. 

Conoce a tu cliente: El reconocimiento al cliente transforma la experiencia inmediatamente. Cuando los clientes recurrentes se ponen en contacto, el sistema debe conocer su historial, preferencias y relación con su marca. Esto no se trata solo de la comodidad, sino de demostrarles a los clientes que comprendes quiénes son y generar confianza. 

Interactúa con los clientes en donde estén: Tu agente virtual debe proporcionar la misma experiencia inteligente, ya sea que los clientes se comuniquen a través de chat web, mensajes de texto SMS, WhatsApp o llamadas de voz.

Cambia de canal sin tener que empezar de nuevo: la continuidad de la conversación a través de los canales elimina uno de los puntos de fricción más grandes en el servicio al cliente. Un cliente podría comenzar a solucionar problemas en tu sitio web, darse cuenta de que necesita realizar una llamada mientras conduce y querer continuar la misma conversación por teléfono. Tu agente virtual debe hacer esta transición sin problemas.

Sabe cuándo escalar: la estrategia de escalada debe ser intencional en lugar de reactiva. Los agentes virtuales deben transferir los clientes a los humanos cuando el valor del cliente, el análisis de opinión o los requisitos de la política indiquen que la intervención humana sería más eficaz. Esto no es un error: es la asignación inteligente de recursos.

Aprende y optimiza: cada interacción debe alimentar un ciclo de aprendizaje. Analiza las conversaciones semanalmente para identificar los patrones de resolución exitosos, los bloques de agitación comunes y las oportunidades para mejorar los flujos. Esta optimización continua es lo que transforma el autoservicio de una función básica a una experiencia excepcional. 

El enfoque de Twilio para la eficacia del autoservicio 

Twilio reconoce los desafíos que enfrentan los equipos de experiencia del cliente y las empresas cuando los clientes tienen una mala experiencia de autoservicio. La IA conversacional de Twilio ayuda a los equipos a mejorar las interacciones humanas con respuestas inteligentes. Al automatizar las conversaciones de rutina, unificar los datos entre canales y proporcionar información sobre el comportamiento histórico, los agentes de IA de Twilio son capaces de proporcionar experiencias útiles y orientadas a las soluciones. 

La IA conversacional de Twilio incluye lo siguiente:

1. Inteligencia conversacional, que captura y analiza cada interacción con el cliente a través de todos los canales, lo que proporciona la capacidad de observación y las perspectivas necesarias para comprender lo que funciona y lo que no. Esto no es solo una grabación de llamadas; es un análisis de conversación integral que revela patrones, tendencias de opinión y oportunidades de optimización.

2. ConversationRelay, que utiliza agentes de IA de voz para entablar conversaciones naturales con los clientes. Elige tu propio LLM para que puedas controlar tu UX, administrar costos y adoptar nuevas tecnologías a medida que se lanzan.

3. Un diseño modular, que te permite aprovechar la infraestructura existente. En lugar de desechar tus sistemas actuales, puedes amplificarlos, creando un flujo de trabajo de autoservicio que beneficia no solo al equipo de CX, sino también a los clientes y a los resultados empresariales. 

Cómo funciona el autoservicio en Twilio

La puerta principal de tu marca: el agente virtual multicanal 

A menudo, tu agente virtual es la primera interacción que tiene un cliente cuando resuelve un problema y puede definir la experiencia de un cliente con su marca. Ya sea que se comuniquen a través de chat web, prefieran los mensajes de texto SMS, necesiten compatibilidad con WhatsApp o quieran realizar una llamada de voz, deben tener una experiencia constante.

Los agentes virtuales de Twilio proporcionan una verificación de identidad fluida, una confirmación clara de la intención y una ejecución real de la tarea. El agente virtual puede restablecer contraseñas, modificar reservas, procesar devoluciones y manejar otras transacciones de rutina, pero importantes. Cuando los clientes necesitan cambiar de canal, la conversación continúa naturalmente sin necesidad de repreguntas y sin perder el contexto.

Enrutamiento inteligente y proactivo

Las mejores decisiones de enrutamiento se producen antes de que un cliente desee que se lo enrute. Los agentes virtuales de Twilio escalan según criterios claros, como la complejidad de la solicitud, los límites de la política, el estado de la cuenta de alto valor o los indicadores de sentimiento que sugieren que la intervención humana sería más eficaz.

Cuando se produce la escalada, el agente humano recibe una transcripción completa, un resumen estructurado y los datos relevantes del cliente. Esta preparación permite resoluciones más rápidas y elimina las preguntas repetitivas, como “¿Cuál parece ser el problema?”, que destruyen la satisfacción del cliente.

Contexto que sigue al cliente

Información como la intención del cliente, los pasos de solución de problemas ya intentados, las preferencias del cliente, los productos que posee y el estado de verificación actual están disponibles para los agentes humanos cuando se unen a las conversaciones. 

Para los clientes, esto significa que no habrá bucles de verificación adicionales, a menos que sean estrictamente necesarios por razones de seguridad. El sistema recuerda quiénes son y qué están tratando de lograr. 

Capacidad de observación e información en todas las conversaciones

La inteligencia conversacional de Twilio rastrea y analiza todas las interacciones con los clientes (llamadas, chats, mensajes), independientemente del canal. Esta vista completa muestra información procesable: las principales intenciones del cliente, los puntos de abandono comunes, los desencadenantes de escalada y las frases específicas que se relacionan con resultados positivos o negativos.

Estos conocimientos permiten una mejora continua. Puedes identificar qué flujos de autoservicio funcionan bien, dónde se atascan los clientes y qué cambios tendrían el mayor impacto tanto en las tasas de resolución como en la satisfacción del cliente.

Soporte maestro de autoservicio con Twilio

El futuro de la experiencia del cliente pertenece a organizaciones que pueden combinar la eficacia de la IA con el toque humano. Los agentes virtuales que realmente resuelven los problemas de los clientes no reemplazan a los agentes humanos, sino que amplifican su impacto mediante la gestión de tareas rutinarias de manera experta, al mismo tiempo que escalan situaciones complejas con contexto completo.

Cuando el autoservicio funciona correctamente, todos ganan. Los clientes obtienen soluciones más rápidas cuando quieren, los agentes se centran en las interacciones de alto valor, donde pueden marcar una diferencia real, y los líderes de CX obtienen mejores métricas en todos los aspectos.

Explora las soluciones de autoservicio de Twilio, regístrate gratis o habla con nuestro equipo de ventas para aprender cómo los agentes virtuales enfocados en la resolución pueden resolver tus desafíos de volumen de tickets mientras mejoran tanto la satisfacción del cliente como la del agente.