¿Qué KPIs Mejoran las Herramientas de IA para Servicio al Cliente?
Como ocurre con la mayoría de las nuevas tecnologías de moda, la inteligencia artificial (IA) tiene muchas aplicaciones útiles... y muchas otras que son meros trucos. Pero en lo que respecta al servicio al cliente, la expectación está justificada: Gartner, una empresa de investigación en tecnologías de la información, estima que los chatbots serán el principal canal de atención al cliente para el 25% de las empresas para 2027.
Muchas empresas están integrando con entusiasmo herramientas impulsadas por IA, como chatbots y análisis predictivo, en sus procesos de atención al cliente. Y con razón: esta tecnología permite a los equipos resolver incidencias con mayor rapidez y libera a los agentes humanos para que se centren en las relaciones con los clientes, en lugar de responder la misma pregunta por milésima vez.
Aun así, vale la pena concretar los beneficios:
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¿Qué KPIs del servicio al cliente se mejoran al añadir IA en la ecuación del servicio?
En este artículo te mostraré siete de los indicadores clave de desempeño que más se ven impactados por sumar IA al servicio al cliente. Al estar atento a estas métricas, estarás mejor posicionado para usar IA y así reducir costes, aumentar la satisfacción del cliente y mejorar la experiencia general.
¿Cuáles son las principales herramientas de IA para el servicio al cliente?
En términos generales, las herramientas de IA para atención al cliente se dividen en tres grandes grupos: chatbots y agentes virtuales orientados al cliente, software de análisis potenciado por IA, y herramientas de IA para oficinas administrativas que empoderan a los agentes de soporte y automatizan procesos.
Los equipos de servicio al cliente suelen implementar herramientas como estas:
- Chatbots conversacionales: Estos bots con procesamiento de lenguaje natural pueden mantener conversaciones de texto o voz con los clientes para gestionar solicitudes frecuentes sin necesidad de intervención humana. Los chatbots acceden a bases de conocimiento para resolver cuestiones rutinarias como información de cuenta, consultas sobre productos y preguntas frecuentes.
- Agentes virtuales: Piensa en los agentes virtuales como una especie de “chatbot avanzado” que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para comprender el contexto y mantener conversaciones más largas; además, es más probable que tengan nombre y personalidad. Como los chatbots, actúan como primera línea de defensa, resolviendo incidencias más complejas antes de pasar el caso a agentes humanos si es necesario.
- Análisis predictivo: Las herramientas de análisis predictivo se apoyan en sofisticados modelos de aprendizaje automático para analizar datos de los clientes y detectar patrones. Son especialmente útiles para anticipar las necesidades de los clientes y ayudar a los agentes a personalizar el servicio; también se pueden utilizar para reducir la tasa de cancelación.
- Análisis de sentimiento: Herramientas de análisis de sentimiento que detectan los estados de ánimo y emociones de los clientes durante las conversaciones al analizar los datos de texto y de voz, permitiendo a los agentes virtuales percibir insatisfacción y adaptar su enfoque según corresponda, o bien, escalar la conversación a agentes humanos.
KPIs que mejoran con herramientas de IA para servicio al cliente
El éxito de las herramientas de IA para atención al cliente se define en gran medida por cuánto trabajo consiguen apartar de los agentes humanos. La tasa de desvío, el coste por resolución y el volumen de tickets miden directamente o indirectamente este factor.
La velocidad suele ser el otro foco: métricas como el tiempo de primera respuesta, el tiempo promedio de gestión y la resolución en el primer contacto permiten rastrear cuán rápido se atiende a los clientes.
Potenciar estos indicadores también tiene un gran impacto en métricas clave como el índice de satisfacción del cliente (CSAT), el net promoter score (NPS) y el índice de esfuerzo del cliente (CES).
1. Tasa de desvío
Un aumento en la tasa de desvío es una de las señales más claras de que tu inversión en IA para atención al cliente está dando frutos. Si has apostado por chatbots, asistentes virtuales u otras herramientas de autoservicio potenciadas por IA, deberías notar que tu tasa de desvío—el porcentaje de conversaciones gestionadas por sistemas inteligentes sin apoyo de agentes humanos—sea considerable.
Fin, un chatbot con IA desarrollado por Intercom, presume de una tasa de desvío de hasta el 60%. Dependiendo de la complejidad de tus consultas de soporte, algunos chatbots pueden hacerse cargo de hasta el 80% de las preguntas sin intervención humana.
Herramientas como Fin logran esta hazaña mediante una combinación de procesamiento de lenguaje natural, flujos de conversación predefinidos y un profundo conocimiento de la documentación de tu producto. El objetivo final es que las consultas de soporte más comunes—como información de cuenta, estado de pedidos, devoluciones y solución de problemas sencillos—se resuelvan completamente mediante chatbots de IA, liberando a los agentes humanos para que se centren en consultas complejas y en la construcción de relaciones.
2. Coste por resolución
Si miras la actividad de soporte al cliente a nivel mundial en conjunto, los números totales son sorprendentes: cada año, los clientes presentan 265 mil millones de solicitudes de soporte. Los chatbots y asistentes de IA ayudan a reducir parte de este gasto, aliviando la carga sobre los equipos humanos de atención al cliente y ahorrando a las empresas más de 11 mil millones de dólares al año.
El impacto de la IA en el coste por resolución se reduce a un factor: es más barata que los humanos. Eso significa que a medida que trasladas más consultas de clientes a la autoatención con IA, tu coste promedio por resolución debería disminuir.
Entonces, ¿cuál es precisamente, en términos monetarios, el impacto de la IA en el coste por resolución? Generalizar sobre el coste de una interacción de atención al cliente es notoriamente difícil entre empresas. Hay demasiadas variables: la industria, la complejidad y el coste de la mano de obra, por nombrar algunas. Pero para darte una idea del posible ahorro, LiveAgent, una herramienta de soporte al cliente, indica que el promedio del sector para el coste por contacto es de $7.16. Mientras tanto, Fin—el chatbot de IA mencionado, diseñado por Intercom—es un 86% más barato, con un coste de $.99 por resolución.
3. Tiempo de primera respuesta (FRT)
Líderes de CX astutos pueden estarse preguntando en qué deberían centrar su atención en la era de la IA. Una prioridad clásica de experiencia del cliente es ahora más relevante que nunca: ahorrar tiempo al cliente. Según Forrester, el 66% de los clientes afirma que lo más importante que puede hacer una empresa es valorar su tiempo. A medida que los chatbots se han popularizado, las expectativas de los clientes han aumentado: el 40% de los clientes espera una respuesta de un chatbot en cinco segundos.
La IA destaca, entre otras cosas, por su rapidez: los chatbots pueden responder a los clientes en cuestión de segundos, las 24 horas del día. Para los clientes que requieren un representante humano, los agentes virtuales pueden recopilar información y poner a un agente de servicio al cliente en línea en unos 30 segundos. A partir de ahí, la IA puede seguir ayudando proporcionando sugerencias contextuales a los agentes.
El software de mesa de ayuda más reciente—mejorado con IA—facilita observar toda la actividad de chatbots y agentes humanos desde una perspectiva panorámica, aplicando automáticamente analíticas para que puedas detectar tendencias y oportunidades de mejora en los procesos.
4. Volumen de tickets
Una de las formas más sencillas de evaluar tu actividad global de soporte al cliente es revisar el volumen de tickets. Las implicaciones más superficiales son obvias: cifras altas significan un equipo ocupado.
Pero el volumen de tickets también está relacionado con otros indicadores que se vinculan a la satisfacción del cliente. Una encuesta reveló que las empresas con menor volumen de tickets tienden a tener mayores puntuaciones de CSAT. A medida que el volumen de tickets aumenta, los equipos de soporte al cliente se ven sobrecargados y, como resultado, las puntuaciones de CSAT tienden a disminuir.
Por suerte, las herramientas que incorporan IA para el éxito del cliente están bien preparadas para reducir el volumen de tickets. Los chatbots son el método principal: pueden desviar muchas consultas de clientes antes de que se conviertan en tickets. Contar con una base de conocimientos sólida—que se utiliza luego para entrenar a tus agentes virtuales—es otra parte clave de la ecuación.
5. Tiempo promedio de gestión (AHT)
El tiempo promedio de gestión ideal para una empresa no necesariamente es relevante para otra; los negocios de baja complejidad como el retail tienden a tener un AHT relativamente bajo, por ejemplo, mientras que las compañías de telecomunicaciones suelen tener valores más altos. Pero en general, un AHT “bueno” ronda los seis minutos en un centro de llamadas tradicional.
El chat en vivo suele tener AHTs más largos porque tanto agentes como clientes pueden realizar varias tareas al mismo tiempo, y los agentes suelen gestionar tres o más chats simultáneamente. Aun así, si un cliente contacta por un problema, cuanto más rápido se resuelva, más satisfecho estará.
Para consultas simples, los chatbots pueden acelerar el TMO proporcionando respuestas a muchas preguntas comunes casi al instante. Para problemas más complejos, los agentes virtuales pueden recopilar rápidamente la información necesaria de los clientes antes de derivarlos a agentes humanos para que tomen las acciones finales.
6. Resolución en el Primer Contacto (FCR)
No hay nada más frustrante que ponerse en contacto con el soporte al cliente, solo para tener que volver a comunicarse porque el problema no se resolvió la primera vez. Para cuando los clientes se comunican por segunda vez, la falta de una resolución rápida ya puede haber dañado su percepción del servicio de su empresa.
Por eso es tan fundamental resolver los problemas la primera vez que los clientes se ponen en contacto. Idealmente, cuatro de cada cinco problemas de los clientes deberían resolverse en el primer contacto: un 70-79% se considera un buen índice de FCR, según la referencia del sector de centros de contacto realizada por SQM Group.
Los agentes virtuales impulsados por IA pueden mejorar su índice de resolución en el primer contacto al ayudar a los clientes a resolver sus problemas rápidamente mediante el autoservicio. La IA también puede ayudar a los agentes humanos a resolver más casos en el primer contacto resumiendo interacciones anteriores del cliente y sugiriendo soluciones.
7. Tasa de Retención
No existe una métrica más importante para las empresas SaaS que la tasa de retención. Por suerte, la IA en el soporte proactivo al cliente puede ayudar: el análisis predictivo basado en IA y las herramientas de análisis de sentimiento pueden procesar enormes cantidades de datos de clientes para detectar señales que indiquen cuándo un cliente está en riesgo de abandono.
Datos como la demografía, historial de compras, historial de uso, sentimiento y encuestas de satisfacción pueden ser difíciles de interpretar por sí mismos, pero las herramientas de análisis pueden detectar patrones sutiles y crear modelos únicos de predicción de abandono para recuperar de manera proactiva a los clientes antes de que se marchen.
El Poder del Servicio al Cliente Potenciado por IA
La IA tiene el potencial de generar una rara "situación ganar-ganar-ganar" en el mundo del servicio al cliente: menores costos para las empresas, un servicio más rápido para los clientes y menos trabajo repetitivo para los agentes de soporte.
Un círculo virtuoso enlaza estos tres factores. Al delegar grandes volúmenes de consultas de servicio al cliente a la IA, las empresas reducen costos y los agentes humanos se liberan para tareas en las que pueden destacar.
Los clientes reciben una combinación de servicio más rápido para las interacciones rutinarias y un servicio más empático para las interacciones complejas, lo que incrementa la retención y la satisfacción. Las empresas que priorizan las declaraciones empáticas en el servicio al cliente suelen ver mayores índices de satisfacción.
Al rastrear los indicadores adecuados de servicio al cliente, puedes asegurarte de que la IA esté logrando el efecto deseado en tu experiencia de soporte al cliente: generar clientes más felices y leales.
Para más información sobre los KPIs, consulta nuestro artículo en profundidad sobre las métricas principales de éxito del cliente. ¿Quieres mantenerte al día con lo último en la industria CX? No olvides suscribirte a nuestro boletín para recibir consejos de liderazgo en CX, estrategias de marketing, análisis y tendencias del sector.
