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En este episodio del podcast Customer Service Secrets, Gabe y Vikas se unen a Rose Wang y Dan Watkins de Forethought para conocer los secretos de la incorporación exitosa de la IA en CX. Después de escuchar a los expertos, descubrirás que implementar la IA no es tan difícil como podrías pensar. Escuche el podcast completo para saber más.
Mejorar la CX con la automatización
La tecnología mejora constantemente, así que ¿por qué no debería hacer lo mismo la CX? Cuanto más avanza la tecnología y la comunicación, más deben hacer los responsables de CX para mantenerse al día. Ya no tiene sentido que los agentes estén a la espera, sólo para buscar respuestas y mantener a los consumidores al teléfono durante mucho tiempo. Los clientes ya no tienen tiempo para eso y, francamente, sus agentes tampoco. Según Rose y Dan de Forethought, una empresa que mejora la atención al cliente con IA, la automatización es la clave para que sus equipos sean más productivos para el cliente moderno.
"Realmente llevamos el viaje de la experiencia del cliente a un nivel completamente nuevo a través de la IA".
¿Quién no querría mejorar la experiencia de sus clientes? ¿Qué mejor manera de hacerlo que aplicar la inteligencia artificial? La mejor experiencia del cliente se produce cuando éste se siente escuchado, atendido y tratado como un ser humano y no como un número. Por extraño que parezca, los robots devuelven ese elemento humano a la experiencia del cliente al agilizar las soluciones del agente al cliente.
La experiencia de sus empleados es importante, por eso
Una experiencia de cliente estelar comienza cuando los agentes tienen una profunda conexión con la marca, una visión de propósito y empatía con los consumidores a los que sirven. Entonces, ¿cómo consiguen los empleados todo esto y cómo pueden los líderes crear un entorno que mejore estos importantes aspectos de la CX? Dan lo explica:
Si nos fijamos, el servicio de atención al cliente tiene una de las mayores tasas de rotación de cualquier puesto de trabajo en cualquier empresa. Así que la experiencia de los empleados es realmente difícil... si puedes mejorar la experiencia de los empleados, la experiencia de los clientes también lo hará.
Muchos ejecutivos de la C-Suite y líderes de CX están de acuerdo en que cuanto más contentos están sus agentes con su trabajo, mejores resultados producen, lo que en última instancia conduce a la lealtad duradera del cliente. Cuando los agentes trabajan con líderes que valoran la empatía y la creación de relaciones en el lugar de trabajo, eso se traslada a sus interacciones con los clientes. Al fin y al cabo, unos agentes contentos equivalen a unos clientes contentos.
"Luego también entras y ves que si una empresa prioriza la CX y puedes ver eso desde el principio, sus empleados lo ven, duplicas el crecimiento de tus ingresos".
El pasado impulsa el futuro
La IA no es tan aterradora como se cree. De hecho, es fácil de implementar cuando se trabaja con empresas como Kustomer o Forethought que hacen todo el trabajo por usted. Lo importante para conseguir que la IA funcione es aprender de las interacciones anteriores con los clientes, averiguar qué ha funcionado y qué no, y luego enseñar a la IA a distinguir esos tipos de resultados. Básicamente, hay que enseñar a la IA cómo se necesita que trabaje para la empresa. Como dice Rose, "la gente espera que la IA funcione de la nada y eso no puede ser cierto porque, de nuevo, necesitamos aprender de su pasado para entender cómo actuar en el futuro".
Los datos son otra parte esencial del éxito de la implantación de la IA. Si no se dispone de datos previos sobre la respuesta de los clientes a diferentes situaciones, ¿cómo se puede enseñar a la IA a distinguir entre necesidades, soluciones o artículos de preguntas frecuentes?
"Tu estrategia de IA es tan buena como tus datos".
Para obtener más información sobre el futuro de la atención al cliente y cómo hacer que la IA trabaje para usted, consulte el episodio del podcast Customer Service Secrets a continuación, y asegúrese de suscribirse para recibir nuevos episodios cada jueves.
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Transcripción completa del episodio:
El futuro de la CX es la IA con Dan Watkins y Rose Wang
TRANSCRIPCIÓN
Voz de introducción: (00:04)
Estás escuchando el Podcast Secretos del Servicio al Cliente de Kustomer.
Gabe Larsen: (00:11)
Bienvenidos todos al programa de hoy. Vamos a hablar del futuro de la CX es la IA, y para ello hemos traído a dos invitados especiales: Dan Watkins y Rose Wang. Dejaremos que se presenten antes de volver a mí. Dan, ¿por qué no empezamos contigo? Cuéntanos un poco sobre ti y quizás un poco sobre, bueno, empecemos contigo de momento, luego iremos con Rose y hablaremos de Forethought después. Así que ¿por qué no saltas en primer lugar Dan?
Dan Watkins: (00:38)
Sí, así que Dan Watkins Se unió a Forethought hace un poco más de un año y medio como su Presidente para dirigir las operaciones e ir al mercado. Y antes de eso durante casi 15 años con Qualtrics y así -
Gabe Larsen: (00:51)
¿15 años? ¿Estuviste allí 15 años?
Dan Watkins: (00:53)
No del todo. Es como 13 y medio. 15 a 13. 13. Está bien. Es un número de mala suerte y por eso el 15 es un poco mejor.
Gabe Larsen: (01:02)
Sí. Eso sólo significa que tú y yo estamos envejeciendo. Eso es todo lo que significa. Sí, bastante irónico. Qualtrics, felicidades por ello. Habéis hecho un gran ruido en la industria y sé que estáis entusiasmados con el próximo evento. Rose, muy rápido. Danos tu opinión.
Rose Wang: (01:19)
Hola a todos. Soy Rose. Soy la jefa de Experiencia del Cliente aquí en Forethought. Me uní hace unos dos años, que son años de dinosaurio para nosotros en Forethought y como el primer CSM. Y realmente para mí, es sólo ayudar a nuestros clientes, asegurándose de que tienen la mejor experiencia con nuestra plataforma de IA.
Gabe Larsen: (01:36)
Impresionante.
Dan Watkins: (01:37)
Ella era también el CEO de una empresa realmente fresco llamado Chirps financiado por Mark Cuban y hecho un montón de cosas realmente interesantes antes de esto también.
Gabe Larsen: (01:47)
Oh, Rose. Sí. Se te olvidó mencionarlo. No seas tímida.
Dan Watkins: (01:57)
Nuestros cofundadores tienen algunas buenas historias de Mark Cuban, Rose. Así que vamos a tener que conectar en algún momento, invirtió en sus primeras empresas. Y así estoy seguro de que puede intercambiar algunas historias.
Rose Wang: (02:08)
Definitivamente. Haremos un seguimiento de eso.
Gabe Larsen: (02:09)
Parece que todo el mundo tiene una historia de Mark Cuban. Necesito conseguir una de esas. Y luego siempre, me tienes a mí, soy Gabe Larsen. Dirijo la sección de crecimiento en Kustomer, y luego tenéis a mi colega, Vikas Bhambri, que es el vicepresidente senior de ventas y éxito en Kustomer. Así que vamos a sumergirnos en el tema que nos ocupa, el futuro de CX. Queremos oírlo, pero tenemos que empezar con Forethought. Dan, ¿por qué no nos llevas? ¿Qué es la previsión? ¿Qué hacéis vosotros? ¿Por qué lo hacéis? ¿Por qué dejarías Qualtrics? ¿Qué parecía ser algo tan impresionante y saltar a Forethought? Estoy confundido. Necesito escuchar la historia aquí.
Dan Watkins: (02:45)
Sí. Creo que se trata de una historia realmente interesante. Hace unos dos años, estoy creciendo, haciendo todo tipo de cosas con SAP, y recibo una llamada de Deon Nicholas, CEO de Forethought, y me dice: "Dan, tenemos que hacer algo juntos". Y yo estaba como, "¿Qué estás haciendo?" Y él dijo: "¿Has oído hablar de los chatbots?" E inmediatamente mi corazón se hundió. Yo estaba como, "Oh, Deon. Hay muchas cosas más interesantes que podrías haber hecho que un chatbot. Por favor, dime que no es eso de lo que vamos a hablar". Y él dice: "Eso no es lo que hacemos". Lo que hemos hecho es llevar a través de la experiencia del cliente en todo el ciclo de vida de un cliente. Todo, desde ser en lugar de desviar un ticket, en realidad sólo vamos a vestir los tickets que podemos resolver.
Dan Watkins: (03:32)
Y sólo lo tomamos como viene, les conseguimos el agente adecuado a tiempo. Y luego entramos y les ayudamos. Y así, no sé. Creo que todos nosotros hemos ido en línea. Hemos ido a buscar dinero y hemos hecho una pregunta y te contestan. Es como, ¿estamos hablando el mismo idioma? Y luego para el, hacer lo contrario, realmente tomar el viaje de la experiencia del cliente a un nivel completamente nuevo a través de la IA. En realidad, hemos invitado a un montón de mis amigos que también querían saber porque lo que ha hecho Kustomer porque hemos, en realidad, sé las respuestas. Ustedes están ofreciendo el mejor CRM que hay para omnichannel, pero ¿por qué es que Kustomer está creciendo tan rápidamente y este ascenso meteórico en su espacio?
Gabe Larsen: (04:15)
¿Vikas? Vikas es el verdadero líder de pensamiento aquí. Vikas, ¿puedes responder a eso?
Vikas Bhambri: (04:20)
Te lo agradezco, Dan. Creo que en el sector ha habido tres elementos que se han diferenciado durante mucho tiempo, yo diría que más de 20 años, en los que hemos tenido canales en el centro de contacto. Un sinfín de canales que, obviamente, se han ido acumulando a lo largo del tiempo, desde la voz hasta el correo electrónico, pasando por el chat, como has mencionado, los SMS y los canales sociales, pero, obviamente, un número dispar de sistemas para tratar todos ellos. El segundo era, obviamente, la gestión de tickets o de casos. Muy rudimentario, pero algo que, obviamente, es la misión o el propósito principal de todo centro de contacto, pero el gran elemento que falta en el centro de contacto durante mucho tiempo ha sido este elemento de identificar al cliente y realmente conseguir un verdadero sentido de ellos para ofrecer y entregarles el mejor servicio.
Vikas Bhambri: (05:12)
Así que para nosotros fue una oportunidad de reunir las tres cosas en una sola plataforma y alterar el sector, porque los proveedores tradicionales que han estado haciendo esto durante tanto tiempo, como he dicho, no tenían los canales necesarios ni un punto de vista sobre el canal, como has mencionado, el término omnichannel. Así que muchos de ellos simplemente renombraron lo que estaban haciendo como multicanal a omnichannel. Simplemente, se ponen el carmín. Pero la realidad es que para nosotros, el verdadero omnichannel es una conversación multihilo que va y viene entre el cliente y el agente o el bot en todos los canales. Para que puedan saltar de un lado a otro y tener esa experiencia sin fisuras de la verdadera sensación de saber quién es ese cliente. Así que no vimos a nadie que lo hiciera. Algunos lo hacían, pero se necesitaba un ejército de desarrolladores y había que dar la primogenitura para conseguirlo. Así que para nosotros, era una manera de romper la industria al permitir que la gente ofrezca esa experiencia desde el primer día y realmente un tipo de tiempo rápido para el mercado.
Gabe Larsen: (06:16)
Sí. Buena visión general sobre eso. Y creo que por eso hemos tenido una buena conversación, Dan y Rose, es Kustomer aporta una perspectiva tan interesante, creo que en una plataforma básica fundacional, uniendo sistemas, omnichannel, CRM, ese tipo de palabras, y añadiendo capas de inteligencia artificial. Creo Dan, creo que tuve una conversación similar a la que tuviste con tu CEO. Cuando me dijiste por primera vez que saltasteis, dije: "Oh. ¿Sólo sois una empresa de chatbot?" Yo dije: "Oh, hombre, otra compañía de chatbot". Y tú dijiste: "No, no, no, mira. Hay más que eso. Y creo que esta pieza de IA es realmente necesaria. Y es algo que el mercado realmente quiere". Así que quiero entrar en él y hacer doble clic en un par de estos y Rose, tal vez voy a empezar con usted. A grandes rasgos, ¿qué crees que está roto en el servicio al cliente? Quiero decir, hemos estado golpeando en algunas cosas interesantes y quiero llegar a la IA aquí en un segundo, pero obviamente estás en la maleza. Estás jugando y lo estás experimentando contigo o con tus clientes. ¿Qué crees que está roto, a alto nivel?
Rose Wang: (07:12)
A alto nivel, yo diría que una de las cosas más sorprendentes es la cantidad de decisiones que se toman sin ningún tipo de datos o ideas. Hay demasiados datos, ¿verdad? Cómo, lo que el agente, que es el agente, la tenencia de la edad de la puntuación C-SAT del billete, cuántas veces el billete ha cambiado de manos. Hay demasiadas cosas que mirar y no hay suficiente tiempo. ¿Y cómo se puede avanzar y asegurarse de que la experiencia del cliente está preparada para el futuro cuando ni siquiera se sabe realmente cómo es el pasado?
Gabe Larsen: (07:43)
Me encanta. Dan, ¿qué añadirías a eso?
Dan Watkins: (07:46)
Sí. Si lo miras, el servicio de atención al cliente tiene una de las mayores tasas de rotación de cualquier trabajo en cualquier empresa. Así que la experiencia de los empleados es realmente difícil, pero cuando vas a mirar a Forbes, Forbes escribió un artículo y dijo que el 70% de los ejecutivos están de acuerdo en que si se puede mejorar la experiencia de los empleados, su experiencia de los clientes sigue a la derecha con él. Qualtrics también hizo una tonelada de investigación y eso es increíble. Además, si una empresa da prioridad a la experiencia del cliente y se puede ver que desde el principio, sus empleados lo ven, se duplica el crecimiento de los ingresos. Y lo que está sucediendo es que demasiadas empresas ven la atención al cliente como un centro de costes. Así que los empleados acaban teniendo una experiencia cada vez peor. Y entonces vas y lo miras y puedes ir y desplegar tecnología que lo hace aún peor. Si la tecnología que estás desplegando para atender a tu cliente sólo conduce a clientes más molestos, la experiencia de los empleados, de nuevo, se reduce, el crecimiento de los ingresos, de nuevo, se reduce. Así que creo que hay muchas cosas y a menudo olvidamos lo importante que es la experiencia que ofrecemos. Tenemos que hacerlo mejor.
Gabe Larsen: (08:45)
Sí, lo de los empleados y los clientes, sigue siendo uno de esos principios probados. Vikas, por último, pero no menos importante. ¿Cuál es tu idea rápida? ¿Qué se ha roto ahora mismo?
Vikas Bhambri: (08:54)
Creo que tanto Dan como Rose han tocado el tema. Las expectativas de los consumidores están en su punto más alto. Dejando de lado por un momento lo que hemos, sé que todos estamos cansados de hablar de ello, pero lo que todos hemos vivido en los últimos 18 meses, ¿verdad? Las expectativas de los consumidores, la ansiedad en la base de consumidores están en su punto más alto y las marcas están lidiando con la realidad de que ellos mismos están lidiando con nuevos competidores. Y luego, obviamente, el Goliat en la industria, el Amazonas y los Walmarts del mundo que tienen tanta distribución, tienen una mejor infraestructura de la cadena de suministro, y, francamente, tienen mejor tecnología, incluso cuando se trata de CX. Y luego la última parte es que estamos pidiendo a estas personas en la primera línea para ofrecer una experiencia similar a Zappos con herramientas y tecnologías obsoletas y al punto de Dan sobre el volumen de negocios, como, ¿por qué nos sorprende?
Vikas Bhambri: (09:54)
Imagínate que estás preparando a todo un grupo de tu equipo que es la primera línea de tu marca ante estos consumidores y les dices: "Vamos a prepararos para que vayáis a fracasar todos los días". Así que, quiero decir, ¿quién quiere ese trabajo? Así que creo que esos son todavía los desafíos en la industria. Y sólo se están intensificando por el hecho de que el consumidor está esperando más y cada, el consumidor sólo dice: "Bueno, es tan fácil cuando lo hago en la marca Amazon o la marca Y. ¿Por qué no puede ser tan fácil con usted?" Así que su mentalidad es muy decidida desde el primer día, desde el momento en que se ponen en contacto y esperan una alta calidad de servicio.
Gabe Larsen: (10:33)
Sí, es decir, se han puesto algunos límites a esto, creo que desde la perspectiva de Amazon, que como pequeñas empresas, es difícil de cumplir, pero aquí es donde creo que algunas de estas tecnologías, algo de esta inteligencia puede obviamente ayudar a impulsar eso. Volvamos y cambiemos un poco a la IA. Parece que mucha gente se apresura a descartar la IA para el servicio al cliente. Parece que es demasiado. Es demasiado, tal vez es poco fiable. No sabemos muy bien hacia dónde ir. ¿Por qué crees que la gente no está adoptando la IA ahora mismo, Dan? ¿Es demasiado cara? ¿No saben lo que es? ¿Cuál es tu opinión al respecto?
Dan Watkins: (11:09)
Creo que gran parte de ello es que, si piensas en la última vez que pensaste en la IA, lo más probable es que fuera en una película y muy probablemente en alguna versión de una película de terror o de una sociedad distópica. Y es fácil ver eso. Y entonces dices: bueno, las empresas que han comprado IA o la han implementado en su empresa, la llaman IA, pero a menudo no lo es. En realidad es como [inaudible] muchas empresas diferentes con las que hemos estado afiliados. Ellos van y lo reclaman. Nosotros vamos, compramos su software. En realidad no es IA. Y luego te decepcionas. Es como si incluso en el mundo de los negocios fuera distópico. Así que naturalmente hay mucha desconfianza, la gente no cree que la ciencia esté ahí para poder ir y desplegar la IA. Y entonces, si está ahí, es probablemente sólo para una de esas empresas que pueden permitirse una compra de siete cifras.
Dan Watkins: (11:51)
Así que nuestro trabajo en Forethought es ir y decir, en realidad A, no tiene que ser tan caro. Y B, tiene que ser real. Y así, una de las cosas que era, cuando yo estaba pensando en unirse a Forethought y el hombre, llamé a la CFO, un buen amigo mío, [inaudible]. Y quería preguntarle el impacto que estaba teniendo dentro de su empresa. ¿Y qué estaba haciendo la IA frente a la lógica basada en reglas y lo que habían visto? Y fue la misma historia que he hablado con otros, es que si no estás incorporando el pasado, si no puedes ir y mirar lo que tus mejores agentes hacen a través de estos cientos de interacciones o miles de interacciones, y en su lugar tienes que ir y poner declaraciones si-entonces, es probable que te equivoques. Si coges a tus mejores agentes, lo que han dicho, cómo han respondido a las solicitudes, cómo han enrutado las solicitudes, de repente tienes una verdadera inteligencia artificial. Tienes algo que entra y entiende el sentimiento y responde correctamente.
Rose Wang: (12:44)
Sí. Quiero aprovechar esto porque lo veo todos los días en el campo, trabajando con los clientes. Gabe, cuando hiciste la pregunta, había mucha ansiedad y era difícil ponerle una palabra, ¿verdad? ¿Qué es la IA? Porque incluso en la práctica, ni siquiera en las películas, tenemos IA que apenas puede responder a la pregunta correcta o el artículo de contenido correcto. Y luego tenemos IA que está conduciendo tu coche y todo está sucediendo al mismo tiempo. Entonces, ¿de qué IA estamos hablando realmente? Y así, al menos hoy para nosotros en Forethought, cuando hablamos de IA, es realmente lo que llamamos IA de aprendizaje profundo. Y realmente quiero centrarme en esa pieza de aprendizaje porque en el proceso de implementación, si no estamos mirando sus datos, si no es, "Hey, estamos ingiriendo nuestros datos para mirar el pasado, para entender cómo estas muchas variables están correlacionadas", como Dan habló. Ya sea la puntuación del C-SAT, la permanencia del agente, etc. Y podemos decir: "Oye, en este pasado, este tipo de interacción, hubo este resultado negativo y un resultado positivo", para mantener la formación en los resultados negativos y positivos. Luego, en el futuro, cuando haya una interacción que se parezca a esa pasada, entonces sabremos: "Oye, lo más probable es que este sea el resultado futuro correcto". Así que si estás creando flujos de trabajo, cosas así, lo más probable es que no quieras que la IA te diga qué hacer.
Gabe Larsen: (14:03)
Me gusta eso. Estamos recibiendo toneladas de comentarios. Por favor, sigan llegando los comentarios. Estoy tratando de conseguir que hasta allí tan rápido como puedo todo el mundo así que por favor, por favor hacerlo. Pero este acaba de llegar de Karen sobre esto. Rose, tal vez puedas terminar aquí. Como novata, Karen, todos somos novatos. No te preocupes. No tienes que hacer un preámbulo. ¿Pero cómo distingues entre esa IA real y otros intentos? Has mencionado el flujo de trabajo, has mencionado la automatización, has mencionado mirar los caminos del pasado y del futuro. ¿Quieres intentar hacer un doble clic en eso?
Rose Wang: (14:28)
Sí, absolutamente. Es una pregunta realmente difícil de responder, pero realmente quiero que mires la implementación de la solución de IA. Esa es una muy buena señal para mirar. Vale. Es esta IA antigua o no como lo es la IA de aprendizaje profundo. Y así es, voy a darte dos escenarios. El escenario A, es esencialmente una IA antigua. Es, hey, hay esta pregunta. Y tengo que escribir esta pregunta de diez maneras diferentes para luego potencialmente adivinar cuál es el artículo correcto porque queremos acertar en una de estas diez maneras. La nueva IA es que no necesitamos que escribas diez maneras diferentes de escribir eso basándonos en los sinónimos y el contenido, el aprendizaje contextual real. Podemos simplemente servir el artículo correcto porque mientras haya suficientes datos en el pasado, podemos decir qué hacer.
Rose Wang: (15:18)
Así que vas a ver un equipo mucho más técnico que está implementando. Verás que, por lo general, el equipo te va a devolver las recomendaciones sobre lo que hay que hacer primero, una vez que ingiramos tus datos, en lugar de que tú crees primero estas afirmaciones si-entonces. Estas son buenas señales de que esta es la nueva ola de la IA y que se asienta en toda la inteligencia y en toda la capa de datos para que, a medida que construyamos en el futuro, no sean solo los datos de servicio al cliente, sino también los de ventas. Todo está conectado.
Gabe Larsen: (15:48)
Me gusta eso. Creo que fue una buena explicación porque es, a veces nos quedamos con ese nivel superior y somos como, yo no, es tan, AI es una palabra tan grande. No la entendemos. Me encanta esto de Jeremy, si ustedes no vieron esto. Necesito en general, algunas relaciones públicas Jeremy, lo hago. Creo que estoy de acuerdo con eso. Vikas, ¿qué añadirías para este? ¿Por qué la IA sigue siendo sólo, Nah? Es algo así como Nah. ¿Por qué?
Vikas Bhambri: (16:12)
Bueno, creo que, al igual que ocurre con muchos de los nombres que utilizamos en la industria tecnológica, se ha convertido en una especie de etiqueta que significa muchas cosas. Así que no hay una verdadera definición de lo que es. Y creo que eso es lo que Karen estaba aludiendo. Yo diría que la otra parte es, Rose mencionó esto, su estrategia de IA es sólo tan buena como sus datos. Y lo que realmente es, y quiero relacionar esto con lo que estaba hablando antes en uno de ellos, el tipo de cosas de por qué tomamos nuestro enfoque para el mercado del centro de contacto es debido a todos esos silos. Así que si sólo vas a ejecutar tu lógica de IA en la información de los boletos sin el contexto de quién es tu consumidor en realidad y ni siquiera estás tomando en consideración, tal vez, los pedidos que han hecho contigo, sabes que lo estás haciendo en un conjunto muy aislado de datos.
Vikas Bhambri: (17:06)
Así que tus respuestas sólo van a ser tan buenas como lo que estés dirigiendo a la máquina. Por ejemplo, si creas un algoritmo de inteligencia artificial o un proceso de pensamiento en torno a tus entradas sin saber quién es tu cliente. Bueno, ¿adivina qué? La máquina va a aprender eso y decir: "Bien. Esta es la resolución que funcionó. Si alguien tiene esta consulta, esta es la respuesta correcta". Pero no se identifican con si ese era un cliente de alto valor o un cliente de bajo valor. El cliente de alto valor llega a su sitio web y le sirven la misma respuesta que le darían a un primer comprador y esa persona dice: "Oye". Ahí es cuando la frustración empieza a acumularse. Así que ahora extrapola eso. ¿Qué pasa si dirigimos la máquina para aprender sobre los clientes y sus entradas o conversaciones, ahora estás ampliando ese conjunto. Así que ahora estamos creando la máquina en torno a, 'Hey, nuestros clientes de alto valor, esta es la solución que funciona para ellos. Un comprador por primera vez, esta es la solución que funciona para ellos". Así que creo que es también un intento fallido en las primeras carreras en esto es las máquinas sólo va a ser tan bueno como los datos que usted ofrece a ellos. Y creo que la gente estaba realmente alimentando algunos datos realmente malos en la máquina y luego se pregunta por qué no estaba funcionando.
Gabe Larsen: (18:26)
Sí. Es como la basura que entra, la basura que sale. Sólo apareció esto es Vikas. Y tal vez sea uno para ti, pero aclarando, cuando hablas del artículo que se sirve en respuesta a una consulta, ¿es un artículo que un cliente vería en la sección de preguntas frecuentes de una empresa o de tipo similar?
Vikas Bhambri: (18:40)
Podría ser. Podría serlo. Es interesante. Tenemos muchas conversaciones sobre el futuro de las preguntas frecuentes o la base de conocimientos. Uno, para la mayoría de las empresas, eran extremadamente estáticas y en un mundo dinámico, eso es inútil. Y también vuelve al consumidor. El consumidor no quiere tener que ir a buscar y encontrar ese artículo. Así que, una vez más, ¿cómo utilizar la IA para ofrecérselo en el momento adecuado en su viaje de cliente, con el problema que están tratando de abordar? Y tú, un gran ejemplo. Si tengo un determinado producto suyo y voy a su base de conocimientos y miro, tal vez tengo un teléfono móvil. Si yo hablara con una Telco y voy y trato de resolver un problema, no me muestren todos los artículos para cada teléfono que venden. Tengo un Samsung. Muéstrame los problemas de cómo lo resuelvo para un Samsung, no iPhone y Motorola y todo lo demás. Así que eso, incluso esa mentalidad de cómo estás adaptando esa experiencia al consumidor es realmente importante. Una vez más, ¿conoces los pedidos que te han hecho cuando estás sirviendo la IA?
Gabe Larsen: (19:49)
Y parece que has acertado. Gracias, Grace. Normalmente Vikas no acierta. Así que gracias por responder a esa pregunta. No, sólo quería decir que creo que uno de los retos es que siento que la IA es mucho más frecuente en el espacio del consumidor. Lo vemos en Netflix, lo vemos en Google Maps y cosas así. Pero esa experiencia de la que hablabas, Vikas, es tan perfecta en mi vida personal. Y siento que a veces todavía en el mundo B2B, tenemos que entrenar nuestro propio modelo. Tenemos que conectar demasiadas cosas que los artículos no vienen a mí. Tengo que, todavía se siente como a veces es torpe. Y creo que eso es una cosa que nosotros, como las empresas B2B, podría hacer doble clic en, es este hombre, ¿cómo podemos hacer que sea mucho más fácil por lo que se siente como acabo de descargar Google Maps y yo soy como, la IA está trabajando frente a la comprobación, comprobación, comprobación, configurar, configurar, entrenar, entrenar, entrenar? Nadie quiere hacer eso. Otra pregunta y luego seguimos. ¿Cómo pone la IA ese toque personal que más importa a las necesidades del cliente en una respuesta? ¿Pueden los clientes decir que están hablando con la IA en lugar de hacerlo en vivo? Dan, será mejor que te encargues de esto. Esto está por encima de mi nivel salarial.
Dan Watkins: (21:00)
Sí. Así que si te fijas, hay un montón de investigación por ahí. Creo que una vez más, Qualtrics está a la vanguardia y muestra lo que realmente importa. Los clientes se preocupan realmente por dos cosas. En primer lugar, les importa si tienen una opción de autoservicio. El 67% de la gente prefiere tener una opción de autoservicio. Así que la primera, ¿tienes eso? En segundo lugar, si lo tienen, ¿obtienen la respuesta correcta a la primera inmediatamente? Se trata del tiempo de respuesta y de la exactitud de la misma, de modo que se consiga cerrar ese primer ticket. ¿Y la gente podrá ir y decir que está en la IA? Probablemente, simplemente por la velocidad. Los seres humanos no pueden escribir tan rápido. Y así, ciertas cosas que usted va en y usted hace la pregunta, usted dice, "Hey, ¿cómo puedo obtener un reembolso?"
Dan Watkins: (21:43)
Y hay una respuesta instantánea, un ser humano no puede copiar y pegar un artículo tan rápidamente como la IA. Así que hay ciertos componentes que hacen eso, pero también está la marca. Si trabajas con el socio adecuado, podrás poner tu propia marca. Está el lenguaje que utilizas que va a indicar que la IA puede ir y adoptar. Quizá tengas una jerga divertida. Tal vez tengas una jerga más seria. Tal vez tengas una jerga más legal. La IA aprende de tus agentes. Si no tienes IA, no puede aprender tu lenguaje. No puede aprender su tono. Tienes que ir y escribirlo en cada caso. Y creo que eso es una parte. La otra cosa es que creo que mucha gente, cuando piensa en el éxito de los clientes o en la atención al cliente hoy en día, piensa que la IA solo se limita a la parte delantera.
Dan Watkins: (22:30)
Así que si una IA, al igual que un ser humano no sabe la respuesta, la IA nunca tiene arrogancia, por lo que no debería responderla. Entra, y al menos en nuestro caso, luego vamos y lo etiquetamos. Todos los datos de los que habla Vikas deberían ser etiquetados inmediatamente. ¿Cómo de enfadado está este cliente frente a feliz? ¿Cuánto tiempo ha sido un cliente? ¿Y a quién se lo envío? El cliente no debería saberlo nunca, aparte de que, una vez más, es más rápido porque una IA puede hacer todo eso. En los equipos tradicionales de atención al cliente, hay que hacer que un ser humano lea el ticket, añada todas esas etiquetas manualmente, y luego lo dirija a la persona y tal vez se equivoque. La IA, de nuevo, el cliente conocerá una IA porque se hará más rápido, pero le va a encantar.
Dan Watkins: (23:10)
Y entonces la IA debería entrar y decir: "Vale, ¿cuáles han sido las mejores respuestas que hemos dado en el pasado?". Cualquier ser humano se da alguna vez y recomendar que a su agente de soporte al cliente. Porque al igual que no quieres que tu cliente sepa si es una IA o un ser humano, tampoco quieres que sepa si es un empleado nuevo o un veterano. La IA debería permitir que los nuevos empleados actúen como veteranos desde el primer día.
Vikas Bhambri: (23:34)
Sí, si creo que sólo para saltar en allí. Creo que Dan ha sacado a relucir un gran punto, y es que mucha gente, cuando piensa en la IA, y se remonta a tu comentario cuando hablaste por primera vez con tu director general, Dan, piensa en los bots. Hay mucho más que eso, ¿verdad? Sí, ese punto de interacción que se produce por primera vez con un consumidor puede ocurrir a través de un bot. Pero el segundo punto es cómo se utilizan los datos que se han obtenido en esa interacción para utilizarlos realmente para el enrutamiento. Si hay que dirigirla a un ser humano. Y luego la tercera parte es cómo se potencia a ese agente para que sea un superagente. Y creo que aquí es donde una de las cosas, volviendo a la pregunta de Karen antes, como ¿dónde lo almaceno? No siempre hay que empezar por el principio. En realidad puedes empezar por fuera. Y por eso la identidad de tu marca es tan importante, porque si quieres ese toque fuerte y personalizado por adelantado, mientras intentas averiguar la estrategia general, empieza con los agentes, no necesitas empezar con los bots. Si tienes un equipo, si los recursos no son un problema, y tienes un equipo bien dotado, entonces empieza con los agentes y dales poder porque eso también ayudará al aprendizaje, donde puedes permitir que los agentes añadan ese toque personal, darles la respuesta correcta para que puedan moverse con más eficiencia y eficacia. Y luego, las máquinas aprenden de ello a medida que se traslada la estrategia a la experiencia del cliente.
Gabe Larsen: (24:55)
Sí, me alegro de que hayáis entrado en esto porque es así. Es casi desafortunado que creo que la IA ha sido, ahora es sinónimo casi de un chatbot en la parte delantera. Y me alegro de que estéis destacando algunas de estas otras cosas porque en cierto modo es genial porque creo que hay un cierto enfoque allí y es una forma más fácil de empezar. Pero hombre, eso no significa que tengas que empezar por ahí. Se parece. Brooke te ha dado Dan, parece que has respondido a eso, ¿verdad? Nos quedamos, Dan tiene uno. Tú eres la siguiente Rose. Vamos a ver cómo lo haces en esta pregunta. Pero quiero seguir con un par de preguntas. Creo que esta es interesante. Rose, si quieres tratar de tomarlo. Si una empresa quiere llegar a un punto en el que pueda utilizar mejor la IA, ¿qué pasos podría dar ahora para preparar a su organización para utilizar la IA? Has mencionado que los datos son importantes para que la IA funcione. Estoy esperando una puntuación en este caso, así que tienes que decir si lo consigue o no.
Rose Wang: (25:49)
Sé amable, es viernes. Me encanta esta pregunta porque, como todos ustedes han dicho, la gente espera que la IA funcione de la nada y eso no puede ser cierto porque, de nuevo, tenemos que aprender de nuestro pasado para entender cómo actuar en el futuro. Entonces, ¿de qué estamos hablando en términos de sus datos? Me encanta la pregunta sobre el contenido. Esa es una de las mejores maneras de prepararse para la IA porque, básicamente, no quieres que un humano responda. Quieres tener el contenido ya allí y quieres construirlo en una plataforma como Kustomer donde esencialmente, podemos golpear una API. Así que cada vez que el contenido se actualiza, no tiene que decirnos. Sabemos que estamos tirando o actualizando constantemente con usted. Y así, cuanto más contenido tienes, más respuestas tienes. Y entonces más preguntas podemos ir a responder. Así que ahí está ese aspecto.
Rose Wang: (26:40)
La segunda, que es que esencialmente quieres tener etiquetas en tus datos. Así que ahora estamos en la era de la IA donde los datos estructurados son mejores que los datos no estructurados. Y lo que realmente significa es que es como una hoja de cálculo de Excel. Es mejor que nos diga: "Oye, este artículo está bajo este nombre, bajo esta categoría". Sólo ayuda a la IA a aprender más rápido. Y así, estos tipos de arquitectura de infraestructura que puedes construir en tus datos realmente ayudan. Y por eso nos encanta trabajar con servicios de asistencia como Kustomer, porque ustedes lo incorporan de forma natural. Si sólo siguen y añaden los campos, añaden los comentarios, podemos trabajar con su infraestructura y sacar esos datos. Ya está estructurado para ustedes. Y por eso nos encanta asociarnos con empresas como Kustomer , porque ustedes ayudan al cliente a prepararse para la IA.
Gabe Larsen: (27:35)
Sí. Esos datos fluyen. Muy bien. Tienes que darnos, tienes que darle un pulgar arriba o un, bueno, sólo dale un pulgar arriba. Creo que eso es lo que queremos aquí. Estamos buscando para envolver lentamente aquí. Un montón de preguntas. Me encanta eso. Seguiremos respondiendo como podamos si es posible, pero queremos cerrar y tal vez ustedes puedan aportar un par de cosas en su declaración de resumen. Así que quería asegurarse de que llegamos a ver cómo la gente estaba usando AI. Y me encanta que no es sólo chatbot. Es el enrutamiento. Es la habilitación de agentes. Es la eficacia de la comunicación con el cliente, etc. Pero la gente está luchando con la IA. Es difícil. Es difícil de entender. No sabemos por dónde empezar. Todavía parece que algunas personas están más lejos que yo, otras no. ¿Dónde dejarían ustedes a los líderes de servicio al cliente? ¿Qué consejo les daríais, les dejaríais si quieren empezar ese viaje de la IA y llevarlo realmente al siguiente nivel? Empecemos por ti, Rose, si no te importa.
Rose Wang: (28:29)
Sí, creo que lo primero que hay que hacer cuando se estudia la IA es, volviendo a lo que dijo Vikas, que hay muchos puntos en los que se puede empezar la IA. No tiene que empezar con un chatbot. Así que hay que identificar realmente en qué parte de tu negocio necesitas más ayuda. ¿Es con tus agentes? ¿O es que los agentes no están enrutando adecuadamente sus tickets porque están muy abrumados? Así que hay que profundizar, identificar los problemas y ver qué solución se puede aplicar.
Gabe Larsen: (28:56)
Bien. Vikas, vamos a ir a usted y Dan vamos a tener que terminar.
Vikas Bhambri: (28:59)
Soy un gran admirador del enfoque de arrastrarse, caminar y correr. Simplemente simplifica demasiado las cosas para alguien como yo. Y a menudo dirijo a los clientes hacia cuáles son esos diez elementos principales por los que los clientes acuden repetidamente a ti y cómo podemos abordarlos mejor. Y muchas veces trabajamos con, por ejemplo, muchos minoristas y Wizmo. ¿Dónde está mi pedido? Es un tema candente para mucha gente, sobre todo, como he dicho, la ansiedad de los consumidores. Y la gente ha sido entrenada ahora para, pido algo de Amazon, se muestra en dos horas. Así que esa mentalidad ahora, y entonces ¿cómo abordamos eso? Y podría ser un enfoque múltiple. Podría ser sobre, sí, tenemos que servir al cliente en el punto de interacción por lo que cuando se ponen en contacto con nosotros, si nos pueden dar algunos identificadores, pero tal vez por cualquier razón que no funciona, bien. Entonces, ¿cómo nos aseguramos de que el agente está armado con esos mismos datos a su alcance si se llega a eso? Así que creo que es muy táctico decir: "Oye, empecemos con el volumen que está afectando a tu centro de contacto. ¿Cómo empezamos a abordar esto uno por uno?" Y eso, en sí mismo, se convertirá en una estrategia que luego podrás armar de manera más cohesiva a medida que abordes estas cosas.
Gabe Larsen: (30:21)
Me encanta. Me encanta. Sí, nunca me oirás argumentar en contra de arrastrarse, caminar, correr. Creo que usamos ese término como 50 veces al día, Vikas.
Vikas Bhambri: (30:30)
Es sólo porque tú y yo no podemos abordar mucho a la vez.
Gabe Larsen: (30:33)
Sí, es una excusa. Muy bien, Dan. Tráenos a casa. Tráenos a casa.
Dan Watkins: (30:39)
Sí. Así que creo que la mejor manera de ir y mirar a su viaje del cliente, no importa realmente donde usted está en, porque usted va a tener un poco de historia a menos que usted no tiene ningún cliente todavía, la IA no es probablemente un ajuste para usted. Y ni siquiera sé si un CRM es adecuado para ti. Pero aparte de eso, hay datos anteriores que su socio de IA y su socio de CRM deberían poder mirar. Así que, independientemente de dónde se encuentre, lo primero que debe hacer es trabajar con una empresa que analice todos sus datos anteriores. ¿Dónde se escalan los tickets? ¿Dónde no lo hacen? ¿Cuál es el sentimiento a través de su viaje? ¿Cuál es la eficacia de sus agentes? ¿Con qué rapidez están respondiendo y dónde hay lagunas en su conocimiento del contenido? Así que trabaje con una empresa que pueda darle esas respuestas como un servicio, y luego utilice su tecnología para realizar un viaje con ellos. Y así no tiene que ser abrumador y no tiene que ser una mala experiencia para el cliente. Y antes de [inaudible], fue un socio con grandes empresas como Kustomer para hacer a donde usted comienza grande desde el principio.
Gabe Larsen: (31:34)
Sí. Sí. Bueno, me encanta, hombre. Especialmente si puedes conseguir esa parte de diagnóstico. Tienes que encontrar la manera de diagnosticarlo correctamente. Y creo que si lo diagnosticas correctamente, siempre puedes atacar el problema correcto. Eso es todo por hoy. Realmente aprecio que todos se unan. Dan, volveremos contigo. Si alguien quiere aprender un poco más sobre ti o Rose o Forethought, ¿algún comentario rápido para la mejor manera de hacerlo?
Dan Watkins: (31:58)
Sí. Fácilmente llegar a nosotros en LinkedIn. Nos encantaría entrar y ayudarte. Cualquier cosa que podamos hacer para ayudar a vuestros equipos, ya sea que queráis algún consejo, que hayáis oído algo interesante, que tenga que ver con Forethought o no, nos encantaría ir a ayudar.
Gabe Larsen: (32:10)
Impresionante. Y acabo de publicar un enlace del equipo aquí en los comentarios para profundizar un poco más en cómo Kustomer y Forethought están trabajando juntos para utilizar la IA para transformar el servicio al cliente. Así que de nuevo, Rose, Vikas, Dan, muchas gracias por unirse. Que todo el mundo se cuide y tenga un buen fin de semana. Cuídense.
Rose Wang: (32:29)
¡Gracias, Gabe!
Voz de salida: (32:37)
Gracias por escuchar. Asegúrate de estar suscrito para escuchar más secretos de atención al cliente.
