La esencia
- Los chatbots no siempre son efectivos. Aunque están diseñados para ayudar, las características limitadas de los chatbots pueden frustrar a los clientes y disuadirlos de su marca.
- El pobre servicio de chatbot radica en su diseño. Muchos consumidores no pueden llegar a una solución porque los chatbots no pueden diagnosticar correctamente su problema.
- Rediseñando la experiencia del chatbot, desde ambos extremos. Alentar a los consumidores a ser sinceros y hablar con sus propias palabras ayuda a los chatbots a aprender a manejar un problema de manera más adecuada.
Nada le dice a un cliente «No estoy realmente interesado en hablar con usted» tan claramente como una respuesta de voz interactiva (IVR). Es la voz de la computadora que a todos nos encanta odiar. Admítalo, se ha encontrado gritando repetidamente «agente !” en su teléfono más de una vez para que un ser humano lo ayude con una simple consulta. La tecnología está bien para verificar el saldo de una cuenta o averiguar cuánto será su próxima factura, pero la comunicación falla cuando la necesitamos. ser interactivo
A pesar de los lanzamientos iniciales de chatbots de autoservicio, que pueden usar el aumento de IA de manera más efectiva, es intrigante observar cómo las marcas luchan por satisfacer las necesidades de sus clientes al implementar chatbots. Con demasiada frecuencia, la experiencia del chatbot parecía seguir un modelo similar al de los IVR; la única diferencia era que el cliente estaba escribiendo en lugar de hablar. ¿Pero por qué? Después de lo que hemos aprendido sobre la IA a lo largo de los años, ¿cómo podría simplemente replicarse una mala experiencia en otro canal de comunicación?
¿Qué hay de malo en la vía del chatbot?
Porque se hizo por las razones equivocadas. Cuando se hace correctamente, el autoservicio es una herramienta poderosa que permite a los clientes hacer preguntas y resolver problemas en sus propios términos, mejorando así la experiencia del cliente. Desafortunadamente, muchas marcas vieron en los chatbots lo que vieron en los IVR: un medio para reducir costos al sacar a los humanos de la conversación. Esto es irónico considerando que la investigación realizada por Vonage reveló que la mitad de los consumidores abandonaron un negocio cuando alcanzaron un IVR, con una pérdida promedio para el negocio de $262 por cliente. Debido a esto, debemos analizar las causas fundamentales de la mala adopción de los chatbots para evitar cometer los mismos errores (y pérdidas comerciales).
Tres elementos importantes contribuyen a esta mala ejecución.
- No conoces a tu cliente. En primer lugar, muchas marcas simplemente no conocían a sus clientes: quiénes son y qué tipos de transacciones están tratando de realizar. Estas marcas a menudo hacían suposiciones sobre lo que un cliente podría querer sin ningún examen serio de los datos de rendimiento.
- Siguiendo el «árbol IVR». En segundo lugar, las marcas continúan siguiendo el modelo de «árbol IVR» de hacer que un cliente seleccione el motivo de la llamada (a menudo de una categoría pequeña), y luego lo guía a través de subcategorías más estrechas después de eso. Esto lleva mucho tiempo y, a menudo, es frustrante para los clientes, especialmente cuando llegan a un callejón sin salida y no pueden retroceder.
- Malas alternativas = cliente frustrado. Finalmente, cuando ellos hacer llega a un callejón sin salida, no hay otra alternativa para el cliente que reiniciar toda la transacción y esperar encontrar su destino final a través de diferentes respuestas a las indicaciones del chatbot.
La buena noticia es que para cada uno de estos elementos, hay tres caminos de solución correspondientes, que se encuentran dentro de las habilidades básicas y la influencia de los profesionales de la experiencia del cliente.
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Soluciones para aumentar la satisfacción del cliente
Entonces, ¿cuáles son las mejores soluciones para una mejor experiencia del cliente?
- Lleve a cabo un análisis exhaustivo de la voz del cliente (VoC) no estructurada, en particular, la VoC no estructurada y no solicitada. Esto vendrá principalmente a través de grabaciones de llamadas, transcripciones de chat en vivo y correos electrónicos. No confíe en los códigos de motivo ingresados por el agente o en las respuestas de encuestas posteriores a la transacción. Por naturaleza, estas respuestas están proporcionando retroalimentación a lo que pensar debe ser importante para sus clientes. Los consumidores son verdaderamente sinceros en sus consultas no solicitadas; estas fuentes también revelan la fraseología real que usan sus clientes, lo que nos lleva a la segunda ruta de solución.
- Permita que los clientes hablen con sus propias palabras. Con la calidad siempre mejorada de la IA para administrar una conversación, ya no hay excusa para ignorar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) como la entrada principal del cliente a su chatbot. Deseche los desgastados modelos de árbol de IVR que ha estado usando y deje que los clientes escriban como hablan. Con solo una cantidad modesta de capacitación en inteligencia artificial, su chatbot puede ser experto en reconocer la intención del cliente incluso cuando no se indica explícitamente. Por ejemplo, “mi plástico no funciona” es una referencia a un problema con la tarjeta de crédito. NLP permite a los clientes ir directamente a su «trabajo por hacer» sin la pérdida de tiempo de capas de preguntas de opción múltiple que pueden llevarlos a un callejón sin salida… que se aborda en la tercera ruta de solución.
- Pase a un agente humano a la primera señal de confusión del cliente. No permita que la presión arterial de su cliente aumente al tener que «gritarle» a un agente si se queda atascado. Establezca umbrales y disparadores para identificar cuándo los clientes han hecho múltiples intentos de buscar aclaraciones o han expresado su frustración. En este punto, es crucial transferir rápidamente la sesión de chat, junto con su historial de diálogo completo, a un agente humano que pueda resolver la transacción de manera rápida y efectiva. La resolución de una consulta es el factor más importante para determinar la satisfacción general con una transacción automatizada. Los clientes se lo agradecerán y aprenderá más sobre dónde ajustar la inteligencia de su chatbot para futuros compromisos.
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El futuro es el autoservicio
El concepto de empresas que empujan a los clientes al autoservicio comenzó hace décadas, particularmente con las estaciones de servicio. Pocos lectores pueden darse cuenta de que hubo un momento en que un conductor nunca salió del automóvil para repostar, sino que lo hizo un asistente. Ahora (excepto en Nueva Jersey y Oregón), casi todo el reabastecimiento de combustible en los EE. UU. es de autoservicio. Y aunque los motivos iniciales de esta práctica eran reducir costos, los clientes finalmente evolucionaron y prefirieron el autoservicio para ahorrar tiempo y evitar tener que esperar a otro ser humano.
Ahí radica la propuesta de ganar-ganar para las implementaciones de chatbot: en lugar de empujar a los clientes al autoservicio para reducir costos, las marcas deben apuntar a atraer a los clientes a los canales de autoservicio ofreciendo opciones que los beneficien en forma de complejidad reducida, costo y ahorro de tiempo. Como resultado, esas marcas crearán más clientes que regresan, mejorarán la lealtad a la marca y, posiblemente con otra ironía, reducirán sus costos de operación. Todo el mundo gana.
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