De acuerdo con recientes investigaciones de Yellow.ai, el 91% de los consumidores que recibieron un mal servicio al cliente tiende a irse sin previo aviso, es decir, no est\u00e1n dispuestos a tolerar una mala atenci\u00f3n dos veces, y el 40% habla negativamente de la marca, lo que perjudica su imagen y reputaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Una de las soluciones tecnol\u00f3gicas que ha tenido mayor aceptaci\u00f3n a nivel empresarial para mejorar el servicio y la experiencia del cliente es la Inteligencia Artificial (AI) Conversacional, debido a que ha mostrado importantes cifras de mejora en la satisfacci\u00f3n del consumidor (CSAT) y en la eficiencia operativa.<\/p>\n\n\n\n Hablamos de un incremento del 45% en el puntaje CSAT y un 25% de optimizaci\u00f3n en la operaci\u00f3n diaria.<\/p>\n\n\n\n Adicionalmente, destacan los siguientes beneficios al integrar un chatbot impulsado por AI Conversacional en los canales de comunicaci\u00f3n corporativa:<\/p>\n\n\n\n A todos nos gusta que nos atiendan bien y r\u00e1pido, pero la nueva generaci\u00f3n de millennials<\/em>, exige, adem\u00e1s, poder resolver sus requerimientos de forma independiente, es decir, por su cuenta y sin interactuar con ning\u00fan agente humano.<\/p>\n\n\n\n Para este perfil de usuarios, un chatbot conversacional que utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es ideal, debido a que entiende, no s\u00f3lo las consultas, sino el contexto y es capaz de proporcionar la respuesta m\u00e1s adecuada.<\/p>\n\n\n\n Esto garantiza un servicio eficaz y r\u00e1pido, lo cual impacta favorablemente en la retenci\u00f3n y satisfacci\u00f3n de los clientes en general, pero en particular de los millennials. Por esta raz\u00f3n, es ahora cuando la AI Conversacional tiene mayor relevancia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Uno de los objetivos de automatizar la experiencia del cliente es disminuir los tiempos de respuesta en el servicio postventa, de tal manera que la funci\u00f3n de respuestas instant\u00e1neas es muy \u00fatil para atender a los usuarios r\u00e1pida y eficazmente.<\/p>\n\n\n\n Esto es posible mediante el entrenamiento adecuado de un chatbot impulsado por AI Conversacional para garantizar la resoluci\u00f3n de consultas en la primera llamada.<\/p>\n\n\n\n Las tecnolog\u00edas que respaldan este tipo de funciones, adem\u00e1s del Procesamiento del Lenguaje Natural, son el Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning<\/em>) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning<\/em>).<\/p>\n\n\n\n De esta forma, un chatbot conversacional es capaz de entender preguntas, comprender el contexto, identificar la intenci\u00f3n del usuario y, adem\u00e1s, reconocer las emociones que hay detr\u00e1s de cada consulta y responder en consecuencia. Todo de una forma \u00e1gil.<\/p>\n\n\n\n Personalizar la atenci\u00f3n es un gran reto para el \u00e1rea de Servicio Postventa.<\/p>\n\n\n\n Este proceso est\u00e1 \u00edntimamente relacionado con una estrategia de Atenci\u00f3n al Cliente Omnicanal que permite interactuar con el usuario en todas las plataformas de comunicaci\u00f3n que tenga la empresa y desplegar conversaciones contextuales basadas en el comportamiento y datos hist\u00f3ricos del consumidor.<\/p>\n\n\n\n Se requiere de herramientas tecnol\u00f3gicas, como la AI Conversacional, para rastrear y documentar todas las acciones que el consumidor realiz\u00f3 durante todo su proceso de compra y tenerlas disponibles para brindar un servicio postventa personalizado.<\/p>\n\n\n\n De acuerdo con Gartner, las compa\u00f1\u00edas que implementen una estrategia de atenci\u00f3n personalizada en el \u00e1rea de Servicio al Cliente superar\u00e1n en un 20% a las organizaciones que no la tengan.<\/p>\n\n\n\n La automatizaci\u00f3n de los procesos de atenci\u00f3n postventa favorece la eficiencia operativa que incluye: responder preguntas frecuentes, recopilar comentarios, resolver consultas, proveer atenci\u00f3n 24×7, personalizar el servicio al cliente y garantizar un soporte uniforme, sin p\u00e9rdida de datos en todos los canales digitales (estrategia omnicanal).<\/p>\n\n\n\n Estos aspectos ayudan a retener clientes e impactan positivamente en la operaci\u00f3n diaria, proporcionando a su vez, una ventaja competitiva y un incremento del ROI.<\/p>\n\n\n\n Dos de los aspectos de mayor relevancia de un chatbot impulsado por AI Conversacional es su capacidad para realizar an\u00e1lisis predictivos sobre el comportamiento de los clientes existentes y su poder para comprender los sentimientos del usuario.<\/p>\n\n\n\n Es gracias a la tecnolog\u00eda de Aprendizaje Autom\u00e1tico -que permite recopilar datos para crear un marco hist\u00f3rico de referencia- que es posible predecir si los clientes se expresar\u00e1n positiva o negativamente de la empresa y si ser\u00e1n o no leales a la marca.<\/p>\n\n\n\n El an\u00e1lisis de sentimientos, por su parte, deriva tambi\u00e9n de la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n que realiza el chatbot durante todas y cada una de las interacciones que tiene con los clientes.<\/p>\n\n\n\n Ambos aspectos, tanto el an\u00e1lisis predictivo como la capacidad de identificar las emociones del usuario, no son propios de un chatbot tradicional, sino de un Agente Virtual Inteligente (AVI), denominado as\u00ed por Yellow.ai.<\/p>\n\n\n\n Un AVI en el \u00e1rea de Atenci\u00f3n a Clientes es \u00fatil para:<\/strong><\/p>\n\n\n\n![\"Usuarios](\"https:\/\/old.yellow.ai\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/img_1-1-1024x830.jpg\")
Por qu\u00e9 implementar AI Conversacional ahora<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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C\u00f3mo funciona la AI Conversacional para retener clientes<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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