Ryan Steinberg es el director asociado de operaciones de asistencia global de Intercom. Se incorporó a la empresa hace cuatro años como agente de atención al cliente y, aproximadamente un año después, pasó a dirigir el equipo de operaciones de asistencia. Las tres personas a las que dirige son las responsables de casi todo lo relacionado con el equipo de atención al cliente y los números: la planificación de la capacidad y el número de empleados, las proyecciones de volumen, la creación de KPI individuales y colectivos y el análisis de cualquier proyecto que se encuentre en curso. «Todo lo bueno», tal y como él mismo lo define.

En su tiempo libre, Ryan también escribe para el blog de Intercom, Inside Intercom. Recientemente, escribió un artículo sobre la atención al cliente automatizada, que es en lo que se centra este artículo.

La automatización en la atención al cliente no es nada nuevo. Mucho antes de los chatbots, ya se aplicaba la automatización a la atención al cliente, como cuando llamabas a tu proveedor de internet y tenías que enfrentarte a un contestador automático que te iba ofreciendo opciones hasta que, finalmente, podías hablar con alguien. No ofrecía (y aún no ofrece) la mejor experiencia del mundo, pero su objetivo era, y sigue siendo, tratar de derivar cada uno de los problemas de los clientes a la persona más adecuada para resolverlos. El chat en directo y los chatbots tienen el mismo propósito.

Lo que aún es relativamente nuevo es la utilización del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural en el chat para mantener conversaciones y automatizar las acciones sencillas que un miembro del equipo de asistencia llevaría a cabo con frecuencia, como buscar en el centro de ayuda artículos relacionados con las preguntas de los clientes. Esto, a su vez, ayuda a los equipos de asistencia a centrarse en las conversaciones que necesitan un toque humano, en lugar de en tareas repetitivas o en preguntas sencillas.

Pero, a pesar de que la tecnología no es nueva, los clientes aún se muestran un tanto escépticos a la hora de interactuar con una máquina. O más bien podríamos decir que es algo que les produce frustración. No por el propio hecho de tratar con un bot, sino porque este no sea capaz de responder a sus preguntas o les sugiera una y otra vez artículos del centro de ayuda que no les resultan útiles.

No queremos que la gente que habla con bots se sienta atrapada y sin salida.

Uno de los principios básicos que sigue el equipo de productos de Intercom es tratar de pensar desde el punto de vista del cliente. Por lo tanto, cuando desarrollan soluciones de chat, tratan de evitar que la gente pueda verse atrapada en una conversación con una máquina que no conduce a nada, y sin ninguna opción de poder hablar con una persona. El elemento clave es saber qué debe automatizarse y qué no teniendo en cuenta que el objetivo final es mejorar la experiencia de los clientes.

Para Ryan, los chatbots no sirven únicamente para reducir costes, sino que también son útiles para ofrecer a los clientes respuestas a sus preguntas de forma instantánea, en lugar de tener que esperar a que una persona responda, lo cual podría llevar horas, o incluso días en el peor de los casos. Cada respuesta rápida, automática y eficaz que son capaces de ofrecer a los clientes constituye una victoria.

Y sucede con más frecuencia de lo que creemos. Intercom tiene actualmente una tasa de resolución automatizada (ROAR, por sus siglas en inglés) del 4 %, que es el porcentaje de todas las conversaciones resueltas mediante tecnología de automatización. A la hora de ofrecer respuestas automáticas, Intercom trabaja fundamentalmente con sugerencias de artículos. Un algoritmo recorre el texto que escribe el cliente, después revisa todos los artículos del centro de ayuda y, por último, sugiere aquellos que podrían resultar de interés. De esta forma, es capaz de resolver el 1 % de todas las conversaciones.

El 3 % restante se resuelve mediante Answer Bot , otra solución automatizada que analiza preguntas y conversaciones anteriores similares para encontrar respuestas. El porcentaje total puede parecer pequeño, solo el 4 % de todas las interacciones con los clientes, pero se traduce en un ahorro anual de 400 000 dólares.

Se trata de algo increíble, y no solo porque 400 000 dólares sea una cifra nada desdeñable. Es que, además, hay que tener en cuenta que esa cantidad se ahorra anualmente, así que es algo realmente interesante.

Y se espera que esta cifra se incremente en los próximos años. Actualmente, Intercom tiene clientes B2C con un ROAR comprendido entre un 20 y un 25 %, mientras que los clientes B2B tienen un ROAR más bajo, ya que sus usuarios tienden a hacer preguntas más complejas que resultan más difíciles de automatizar. Dicho esto, Intercom está trabajando para mejorar su centro de ayuda, crear más respuestas y ajustar las que ya tienen, pero también ha comenzado a utilizar nuevas tecnologías, como los bots personalizados, que ayudan a los equipos a clasificar los problemas de forma más eficiente al proporcionarles a los clientes opciones para hacer clic. Se trata del mismo concepto que se utiliza en los contestadores automáticos telefónicos, pero aplicado a los chats en directo. No solo eso, sino que las empresas también pueden configurar los bots personalizados en varios idiomas. Gracias a la aplicación de estos métodos, confían en que el ROAR para los clientes B2B aumente a un 6 o un 7 % antes de que termine el 2020.

A pesar de que los chats en directo y la automatización resultan esenciales hoy en día para atender a los clientes, aún hay aspectos que pueden mejorarse. Ryan señala que uno de los mayores retos que plantean los chats es que las conversaciones se mantienen en tiempo real, lo cual impide que los clientes pueden hacer otras cosas mientras esperan en la cola. La sincronización hace que, si el cliente no está presente cuando el agente responde, su conversación se cierre y tenga que volver a hacer cola.

Por este motivo, Intercom ofrece un servicio de mensajería empresarial que permite disfrutar de una experiencia de asistencia asincrónica. Los clientes pueden hacer una pregunta, irse y reanudar la conversación más tarde, en un momento más adecuado.

Sabemos que la gente no puede estar pendiente todo el rato de hablar con el servicio de asistencia, tienen que asistir a reuniones, ir a recoger a sus hijos al colegio, cocinar o lo que sea, porque sus vida continúan y no giran en torno a esa conversación.

Lo cierto es que no todos los clientes esperan asistencia en tiempo real cuando recurren a una herramienta de chat. A veces, es mucho más importante establecer las expectativas adecuadas. Tener un bot que permita a los clientes saber qué posición ocupan en la cola o que les informe de que un miembro del equipo les atenderá en breve son algunos métodos que pueden resultar útiles para lograr este objetivo. Si un cliente solicita algo muy sencillo, como que se atienda su petición de incluir una función, probablemente no le importe esperar hasta el siguiente día laborable para que alguien le responda, ya que no es un problema urgente.

En cualquier caso, disponer de un chat en directo y de un sistema automatizado que recopile información de antemano es lo que marca la diferencia, de modo que, cuando los clientes hablan finalmente con un miembro del equipo de asistencia, este ya dispone del contexto necesario para poder resolver sus problemas con una mayor rapidez.

Hasta hace poco, se podría haber dicho que la revolución del chat había fracasado. Las empresas consideraban que los chatbots eran una solución rápida y barata para resolver los problemas de los clientes, en lugar de pensar en cómo combinar la automatización con el chat en directo para ofrecer una mejor experiencia a los clientes. Pero, gracias a los últimos avances en la tecnología de los chatbots, las empresas ya son capaces de ofrecer soluciones automatizadas que satisfacen a los clientes, y este método podría convertirse fácilmente en el ideal para interactuar con los mismos. Es por este motivo por el que Ryan Steinberg cree que son el futuro en lo que a atención al cliente se refiere.