La tecnología de atención automatizada que se basa en machine learning es una fuerte tendencia, pero las compañías deben mejorar lo básico además de automatizar sus procesos.
La atención al cliente es probablemente uno de los más grandes talones de Aquiles de las compañías. No es casual que las páginas web de reclamos online se volvieran una fuente de consulta frecuente de consumidores que desean saber si, en el caso de que haya problemas, serán bien atendidos por las marcas que consumen. Sin embargo, frente a tantos avances obtenidos en los últimos años, el problema persiste y demuestra que, sola, la tecnología no soluciona nada.
No es difícil ver que las compañías, en el afán de hacer que la relación con el cliente sea más eficiente y menos costosa, apuesten a los chatbots. Esos robots, que usan el machine learning para aprender y simulan ser un ser humano en conversaciones con consumidores, tienen por objetivo automatizar la atención para demandas: desde las más simples, como dudas, hasta las más complejas, como la insatisfacción con el producto o servicio.
El entusiasmo alrededor de la tecnología lleva a consultoras como Grand View Research a que estimen un crecimiento del mercado a tasas anuales con un promedio del 24% hasta el 2025, llegando a US$ 1,23 mil millones en el mismo año. No es por nada que grandes players como Microsoft, Google y Facebook hayan apostado al machine learning y los chatbots.
Sin embargo, hay un ‘pero’: el chatbot solo no va a solucionar todos los problemas de atención. Solamente va a automatizar los procesos y potenciar la capacidad de atención, pero si la estrategia de atención al cliente no se define bien, la tecnología puede volverse otro gran problema y una causa de insatisfacción.
Un ejemplo bien simple es el del consumidor que necesita hablar con el contact center la segunda vez. La primera vez —sea por llamado, SMS, chat o red social— deberían quedar registrados el perfil y la solicitud o el problema del cliente para que, en el próximo contacto, el representante de atención al cliente ya sepa quién es la persona y su historial con la marca. Si, al contrario, el consumidor pierde varios minutos para explicar su queja otra vez, hay un desgaste. Todos pasamos ya por esa clase de experiencias negativas.
Las herramientas ominichannel unen todos los canales y permiten que la marca no solo identifique al cliente, sino que también tenga su historial. Eso ayuda a que el departamento de atención al cliente brinde servicios en cualquier dispositivo y horario, aumentando la comodidad para el consumidor y la eficiencia del asistente. De esa forma, la estrategia de atención debe ir más allá de la idea de implantar un chatbot, y pensar cómo ese canal puede ayudar a mejorar la experiencia del cliente.
Existen los medios y la tecnología para garantizar que la atención al cliente se realice sin fallas, pero muchas compañías todavía dejan esa mejora a un lado por la dificultad de calcular el retorno sobre las inversiones, aunque sea una relación bastante lógica: un cliente satisfecho se vuelve un cliente fiel.
De hecho, tal vez falten métricas sobre la satisfacción de los clientes y es un buen camino pensar en esos indicadores. Para eso, sin embargo, es importante que las empresas sepan con claridad qué problemas de negocio pretenden solucionar al contratar una solución de contact center, considerando que la insatisfacción del usuario puede ser un cuello de botella fatal para cualquier organización.
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