Cómo revolucionará el Machine Learning la atención al cliente en 2018

Aprendizaje automático o Machine Learning. Habrás oído la palabra en infinidad de ocasiones y probablemente no tienes claro al 100% qué significa. El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan por sí solas sin ser explícitamente programadas. Los ejemplos más comunes en nuestro día a día podrían ser desde los sistemas de traducción automática de Skype, el reconocimiento facial en las cámaras de los móviles, los asistentes virtuales…

2018 va a ser el año en el que el machine learning comience a modificar muchas de las relaciones tal y como las conocemos hoy en día. Según Gartner, el Machine Learning estará presente en casi todos los productos de software en 2020, ¡dentro de dos años!

La atención al cliente y el machine learning

En la mayoría de las compañías de atención al cliente, un gran número de consultas pertenecen a un número limitado de categorías. Muchas de estas consultas pueden ser fácilmente respondidas mediante el uso de chatbots. Estos bots evolucionan gracias al aprendizaje automático, que permite entrenar nuevas categorías y asumir mayor número de contenido día a día. El uso de estos asistentes virtuales permite acortar los tiempos de espera, ampliar los horarios de servicio y homogeneizar la respuesta ofrecida a los clientes finales. Todo esto impacta positivamente en la experiencia de los clientes, obteniendo como resultado servicios más eficientes -ahorrando costes de personal y permitiendo que éstos inviertan su tiempo a tareas de mayor valor- y clientes más satisfechos con el servicio.

El machine learning estará presente también como asistencia al agente tradicional, sugiriendo soluciones que ayuden al agente a resolver los problemas de su cliente. Este tipo de asistentes estarán incluidos en CRMs, herramientas de ticketing o soluciones de workflow haciendo que nuevamente el agente pueda centrarse en escuchar y entender al cliente, mientras la propia plataforma, gracias a procesos de machine learning, escoge la mejor solución o un abanico de ellas y la/s propone al agente. Éste simplemente tendrá que escoger la que mejor se adapte al caso particular del cliente final. No hablamos de soluciones que sustituyan a las relaciones entre humanos, sino al contrario, soluciones avanzadas que potencian el talento y la interacción entre consumidores y clientes.

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