Los clientes se comunican regularmente con las empresas para comprar productos y servicios, preguntar sobre pedidos, pagos y solicitar un reembolso. Hasta hace poco, la forma más común para que los clientes contactaran a las empresas eran a través de llamadas telefónicas o interacción con agentes humanos a través de sitios web y compañías de aplicaciones móviles.
La aparición de inteligencia artificial (IA) vio el perfil de un nuevo tipo de interfaz: chatbots. ChatBot es un programa de software inteligente que puede realizar conversaciones bidireccionales con los clientes.
Alentó el potencial de Chatbot para comunicarse con los clientes, las empresas dirigen cada vez más a los clientes en Chatbote. Como tal, el mercado mundial de chatbot aumentó de $ 370 millones en 2017. En aproximadamente 2.2 mil millones de dólares estadounidenses 2024. Años.
A medida que estas herramientas se instalan en los sistemas de servicio al cliente, la comprensión de las preferencias y el comportamiento del cliente es crucial.
¿Los clientes prefieren chatbots o agentes humanos?
A pesar del entusiasmo en el lado comercial de los chatbots, los clientes están mucho menos convencidos. La investigación reciente se encontró que el 71 por ciento de los clientes interactúan con un agente humano, no un chatbot. El sesenta por ciento de los clientes también informan que los chatbots a menudo no entienden su pregunta.
La mayoría de las empresas de hoy usan chatbots como el primer punto de contacto. Solo cuando el chatbot no puede responder la pregunta o el cliente le pide que hable con alguien, la conversación cambia a la herramienta humana. (Shutterstock)
Estas preferencias difundieron el escepticismo sobre la IA, porque la mayoría de los clientes informan poca confianza en ella.
La mayoría de las empresas de hoy usan chatbots como la primera línea de atención al cliente. Solo cuando ChatBot no proporciona la información necesaria o el cliente le pide que hable con alguien, la conversación se transfiere al activo humano.
Aunque es efectivo, este enfoque con todos los tamaños puede ser subóptimo porque los clientes pueden preferir un agente humano para algunos tipos de servicios y chatbot para otros.
Por ejemplo, investigaciones recientes han encontrado que el 47 por ciento de los canadienses se siente cómodo utilizando su historial de compra de marketing, pero solo el nueve por ciento es un lanzamiento de una compañía agradable para usar su información financiera.
Nueva investigación ofrece información
Para comprender mejor cómo los clientes realmente se comunican con chatbots versus agentes humanos, me asocié con un gran vendedor en América del Norte y analicé más de medio millón de interacciones de clientes entre clientes y agentes o agentes o agentes o agentes o agentes o chatbots.
Utilicé los métodos para aprender la máquina para realizar tres análisis en las transcripciones de chat.
El primero se centró en por qué los clientes llegan primero a los clientes. Descubrí que la mayoría de las consultas cayeron en seis categorías principales: pedidos, cupones, productos, preguntas y facturas de cuentas y pagos. Los clientes rara vez se convirtieron en chatbots para preguntas de envío o pago, aparentemente prefiriendo los recursos humanos cuando su pregunta implica información más detallada o confidencial.
Otro análisis de medición es la cantidad de lenguaje utilizado para los servicios al cliente, tanto los agentes humanos como los bot, coincidieron con la lengua de los clientes con los que se comunicaron. Descubrieron que los agentes humanos mostraron un mayor grado de similitud del lenguaje con los clientes que los chatbots.
Este resultado fue inesperado. Dada la sofisticación de la IA de hoy, esperaba esperar que los chatbots pudieran imitar el lenguaje de los clientes de cerca. En cambio, los hallazgos sugieren que los agentes humanos son mejores para acompañar el uso variable diverso y dinámico de los clientes.
Los clientes quieren entenderse y mantenerse a sí mismos, y por ahora, a menudo todavía significa hablar con la persona adecuada. (Shutterstock)
El tercer análisis probó la tesis de que las similitudes de la raza desean el concepto que sugiere que la similitud de los recursos humanos con los clientes debería aumentar la participación del cliente.
Medí la participación del cliente en un número promedio de segundos entre clientes consecutivos durante el chat. Los resultados muestran que cuando los agentes humanos mostraron más similitud del lenguaje, los clientes son más rápidos y a menudo reaccionan. Cuanto más te sientas "entendido", entendido ", que está más comprometido.
Recomendaciones para empresas
Los resultados de mi investigación hacen tres recomendaciones a las empresas. Primero, las empresas deben identificar el motivo de cada prueba de clientes antes del cliente asignado al chatbot o al agente humano. La razón debe determinar si la empresa corresponde al cliente para el agente de BOT o el agente humano.
En segundo lugar, y los chatbots y los agentes humanos deben ser entrenados para adaptar su lenguaje y estilo de comunicación para adaptarse al usuario. Para los recursos humanos, estos espejos pueden venir naturalmente, pero para Chatbot, deben programarse.
Mi investigación muestra que los clientes están más comprometidos cuando sienten que un agente que habla con la comprensión y se comunica de manera similar. Trabajando, mantendrá a los clientes participar y conducir a interacciones más eficientes y más eficientes.
En tercer lugar, las empresas deben establecer a las compañías tecnológicas para evidencia de cuánto aumentan sus chatbots y eficiencia en relación con los agentes humanos. Específicamente, ¿cómo son sus chatbots en comparación con los agentes humanos en términos de eficiencia y satisfacción del cliente? Solo si las métricas cruzan un cierto umbral si las empresas deben considerarse utilizando un chatbot.
Los clientes quieren entenderse y mantenerse a sí mismos, y por ahora, a menudo todavía significa hablar con la persona adecuada. En lugar de ver a Chatbot como reemplazos mayoristas, las empresas deben ser tratadas como parte de un enfoque híbrido que respeta las preferencias del cliente y alinea la herramienta correcta con la tarea correcta.
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