La forma en la que las empresas se comunican con sus clientes ha cambiado por completo en los últimos años. Hace no tanto, era todo un reto para los usuarios poder dar con un agente que resolviera todas sus dudas de una forma lo suficientemente rápida. Números de contacto imposibles de encontrar, correos electrónicos que nunca recibían respuesta y secciones de preguntas frecuentes que no ofrecían las respuestas adecuadas.
Después vinieron los chatbots y parecía la solución definitiva. Pero ¿realmente estos chatbots cumplían con lo que prometían o solo eran un parche que dejaba muchas interacciones a medias? En este artículo, te contamos cómo han ido evolucionando las experiencias conversacionales en los últimos años y cómo la inteligencia artificial ha llegado para transformarlas por completo.
Los primeros chatbots
- Primero llegaron las FAQs, esa sección en la que las empresas daban respuesta a todas las posibles dudas de sus clientes. ¿Todas? Sí, mientras fueran genéricas, simples y previsibles. Cualquier consulta más específica quedaba sin contestar.
- En paralelo funcionaban los sistemas de respuesta de voz interactiva, una tecnología que aún sigue presente en muchos centros de atención. No es otra cosa que menús automatizados a través de los cuales se va dirigiendo al cliente. Una vez más, las dudas más específicas se quedaban sin contestar.
- Para darle solución, llegaron los primeros chatbots. Una revolución total para la atención al cliente de las empresas. Ya no harían falta agentes, de todo se ocuparía el chatbot. Contestaría a todas las preguntas de los clientes, mientras que los agentes podían dedicarse a tareas más complejas. ¿Realmente fue así? ¡No del todo! Aunque fueron diseñados para desahogar el trabajo de los equipos de atención al cliente, tan solo se basaban en reglas y estaban programados para seguir un guion establecido. Cualquier pregunta que no estuviera recogida en ese guion, daba problemas y el usuario era mandado a las FAQs de siempre. Cuando no, el chatbot entraba en un bucle sin proporcionar nunca la respuesta adecuada. Además, pocos tenían capacidad para hacer seguimientos de pedidos o acceder a datos privados de los usuarios. Su objetivo principal era automatizar consultas frecuentes y simples, no gestionar información sensible o personalizada. Eran más informativos que operativos, por lo que no podían compararse con la atención de un agente humano y esto frecuentemente causaba frustración en los clientes.
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La llegada de los chatbots PNL
Estaba claro que esos primeros chatbots tenían que evolucionar, y lo hicieron. Nacieron los chatbots de programación neurolingüística (PNL).
Los guiones rígidos fueron sustituidos por el aprendizaje automático y los chatbots empezaron a ser capaces de entender la intención de los usuarios y ofrecer respuestas más dinámicas y acertadas. Las conversaciones por fin empezaron a ser más fluidas y flexibles, gracias a la capacidad del chatbot de entender al cliente.
Aunque seguían teniendo dificultades para entender casos más complejos planteados por los usuarios, los chatbots PNL consiguieron que los usuarios volvieran a confiar en estos sistemas de atención al cliente, dejando atrás esa mala fama que les perseguía (¡en parte con razón!).
Agentes de IA: El punto de inflexión en la atención al cliente
Con los chatbots, la atención al cliente automatizada ya había dado un paso importante, pero no terminaba de ofrecer la naturalidad, la precisión ni la profundidad que los usuarios esperaban de una conversación realmente útil.
El objetivo era poder atender a los clientes a través de chatbots sin intervención humana hasta en los casos más complejos. Pues el futuro es ahora, gracias a los agentes de IA.
Los chatbots actuales son capaces de mantener conversaciones fluidas con los clientes, iniciando la nueva era conversacional. De hecho, llamarlos chatbots se queda corto y no refleja el auténtico potencial de esta nueva generación de agentes, capaces de comprender y razonar.
Si antes los chatbots basados en reglas tendían a crear frustración en los clientes, los agentes de IA incluso son capaces de fidelizarlos. Gracias al análisis que hacen del historial de conversación con el cliente, los agentes de IA aprovechan las preferencias y los comportamientos anteriores, los interpreta y actúa en consecuencia.
Por ejemplo, si un cliente siempre suele elegir el pedido rápido en 24 horas, el agente de IA se puede anticipar y preguntar directamente “Veo que normalmente prefieres recibir tus pedidos en 24 horas, ¿quieres que active la opción de entrega rápida?”. Esto se llama anticipación, y es una manera excelente de aumentar la satisfacción del cliente.
La fidelización además la consiguen ofreciendo productos o servicios de venta cruzada, basándose en el historial de pedidos del cliente, de modo que cada sugerencia se perciba como útil y no invasiva.
Y la evolución no acaba aquí, los agentes de IA siguen aprendiendo día a día con cada conversación que mantienen, consiguen ser cada vez más proactivos y anticiparse a las necesidades de los clientes, a veces incluso antes de que las expresen.
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