La población activa está cambiando rápidamente. Según Zurich, se espera que la Generación Z represente casi el 30% de la mano de obra en 2025. Como director general de marketing de Kustomer, he seguido de cerca a muchos agentes de atención al cliente y he realizado cientos de viajes y entrevistas a partes interesadas, muchas de ellas con miembros de esta nueva generación.
Lo que he notado es que la Generación Z hace las cosas de manera diferente, y esperan que su vida laboral sea como el resto de su vida: apoyada por la tecnología y la IA. El problema es que no es así.
El trabajo es el único ámbito en el que los agentes de atención al cliente no reciben mucho apoyo de la IA. Si bien esta tendencia está cambiando, la IA en las ventas empresariales está en un punto de inflexión y es algo bueno porque si miras el día de un típico agente de servicio al cliente de la Generación Z, te sorprenderías de lo que sucede. Sé que a mí me pasó.
Veamos el día de Jack:
- 6:30 h: Cuando Jack se despierta a las 6:30 h, Nest ajusta automáticamente la temperatura de su habitación a su gusto.
- 7:00 am: Mientras se prepara rápidamente para su carrera matutina, su Fitbit utiliza su GPS integrado para mostrarle la mejor ruta para correr e indica que sus amigos ya le están ganando en ejercicio para el día.
- 8:00 am: Conduciendo al trabajo, Jack se encuentra con un accidente y sin tocar un botón, Google Maps, utilizando tecnología de satélite, datos propios e información crowdsourced, presenta una ruta alternativa e incluye una explicación de por qué se prefiere una sobre la otra.
- 8:30: Cuando el viaje al trabajo llega a su fin, Jack enciende Spotify y activa la función DJ para recibir recomendaciones personalizadas basadas en su perfil musical.
- 9:00: Empieza el trabajo y se acaba la diversión; Jack se queda para atender a los clientes usando su instinto y su intuición. A las 9 de la mañana, Jack se pone a trabajar en una cola compartida de correos electrónicos de clientes que tienen preguntas sobre sus últimos pedidos. Parece ineficaz que varios agentes elijan al azar a qué tickets quieren responder, pero su jefe le dice que así se hace, así que Jack empieza a regañadientes su trabajo sin quejarse.
- 11:00: Jack recibe una llamada. Odia atender llamadas porque entra sin saber nada de la persona que está al otro lado. Esta llamada resultó ser negativa desde el principio. El cliente se enfadó cuando Jack le pidió que repitiera la información que el cliente ya había dado a otro agente a través del chat. Jack está de acuerdo en que es una estupidez, pero no es culpa suya que el sistema de chat no conecte con el sistema telefónico.
- 12:00 pm: Jack abre una de sus aplicaciones favoritas: DoorDash, gracias a sus recomendaciones y personalizaciones de calidad. Hoy pide comida tailandesa.
- 13:00 h: Justo antes de volver al trabajo, Jack comprueba en su cuenta de Amazon un paquete que espera recibir hoy. Una vez hecho, una de las recomendaciones le llama la atención. Como a la mayoría de nosotros, a Jack le encantan esas recomendaciones, así que muerde el anzuelo y hace la compra.
- 2:00 pm: Jack recibe de nuevo una notificación de que tiene otra pregunta en el chat sobre retrasos en el envío de un pedido reciente. Esto debería ser fácil de responder, pero como la información del producto está en un sistema diferente, para resolver esta pregunta Jack tendrá que iniciar sesión y enviar un correo electrónico al departamento de envíos para obtener una actualización. Vergonzosamente, Jack escribe a la clienta y le dice que le dará una respuesta en unos minutos si no le importa esperar pacientemente.
- 17:00 h: De camino a casa, Jack vuelve a tener hambre, así que saca el móvil y abre Yelp para buscar un restaurante cercano recomendado y con buenas valoraciones. Encuentra un restaurante indio y pide comida para llevar.
- 20:00: Con ganas de relajarse un par de horas, Jack abre Netflix y se da cuenta de que ha aparecido una nueva serie recomendada: Bridgerton. Deciden darle una oportunidad, así que se recuestan y comienzan su sesión de atracones.
- 23:00 h: Jack se prepara para irse a la cama y se pregunta por qué su vida laboral no puede ser como el resto de su vida. ¿Por qué la IA no puede dirigir al cliente adecuado al agente adecuado? ¿Por qué la IA no puede responder a las preguntas básicas de los clientes para que él pueda centrarse en las más importantes? ¿Por qué no puede decirle todo lo que necesita saber sobre un cliente antes de hablar con él?
Si no crees que la mayoría, si no todos, de tus agentes de atención al cliente se sienten como Jack, te equivocas. La Generación Z no es idiota. Saben cuándo algo está roto y el servicio de atención al cliente está roto.
Pero, ¿cómo solucionarlo?
En primer lugar, utilice la IA para responder a las consultas básicas de los clientes, ya sea el seguimiento de un paquete o la información sobre las políticas de devolución. De hecho, según un estudio de IBM, un chatbot puede responder al 80% de las preguntas rutinarias de los clientes. Esto libera tiempo a los agentes de atención al cliente para que puedan centrarse en consultas más complejas, lo que permite a su equipo ser estratégico y ofrecer un servicio cada vez mejor.
En segundo lugar, dirigir al cliente adecuado al agente adecuado con IA. Es natural que determinados agentes tengan mayores conocimientos en distintas áreas del negocio. Con el poder de la IA, puede dirigir con precisión a un cliente al mejor representante para tratar ese problema. Lo mejor es que esto representa casi la mitad del uso de la IA en el servicio de atención al cliente en la actualidad, lo que la convierte en una incorporación fácil al trabajo.
Por último, agilice las conversaciones para que los agentes de atención al cliente estén informados del problema del cliente y de las conversaciones anteriores mediante el uso de IA. Repetir una y otra vez el mismo problema es una de las principales quejas de los consumidores, y no solo resulta frustrante para el cliente, sino que le hace perder un tiempo precioso. Con la IA, puede agilizar esa comunicación para asegurarse de que el agente conoce el problema incluso antes de que comience la comunicación.
Bienvenido a la revolución de los servicios, en la que las matemáticas + los datos + las aplicaciones están cambiando radicalmente la forma de atender a nuestros clientes.
