Cuando se relaciona la inteligencia artificial con la atención al cliente, se produce una rápida asociación a chatbots enriquecidos con ciertas capacidades cognitivas para entender una conversación natural con un usuario y poder asesorarle o dirigirle a la respuesta o solución más apropiada. 

Las técnicas NLP (Natural Language Processing) y Machine Learning son pilares para este tipo de soluciones. NLP habilita la posibilidad de comprender, procesar y reproducir el lenguaje humano, la vía para generar conversaciones “naturales” entre humano y máquina. El Machine Learning permite el aprendizaje de forma automática de patrones cuya complejidad se incrementa con el propio aprendizaje en el tiempo, capacitando a la IA para realizar interacciones cada vez más próximas al usuario y más acertadas a su comportamiento y necesidades.

Pero hay mucho más potencial en la IA aplicada a la relación con usuarios y clientes, el chatbot solo es la punta del iceberg.

¿Qué valor aporta la IA a la relación con los usuarios?

La interacción con un usuario viene por múltiples vías. Por un lado, una visión completa o 360º facilitará el conocimiento que la empresa tiene del usuario y/o cliente, ayudando a ofrecer los servicios o productos que más encajen con gustos, comportamientos o patrones de consumo. Por otro, hay múltiples tareas asociadas a la relación con el cliente que tienen una complejidad elevada, principalmente a causa del estado en el que son capturados: formato, falta de homogeneidad y sin estructura común (datos desestructurados), fuentes… 

Por estos motivos, ¿sabías que muchas empresas no pueden analizar cerca del 80% de sus datos? Y el ámbito de la atención al cliente es uno de los más perjudicados por la diversidad de contenidos, orígenes o plataformas a través de los que se capturan. En Keepler hemos desarrollado una solución que utiliza inteligencia artificial capaz de extraer la información relevante y adecuarla para su análisis en diferentes ámbitos de la relación con el usuario. 

Call centers: Las conversaciones en call centers están llenas de información cuyo análisis con las herramientas adecuadas pueden agilizar los procesos y mejorar el servicio. 

• Detección de idioma del audio para catalogar las llamadas automáticamente cuando se tienen centros en diferentes países y clientes multiidioma. 
• Dimensionamiento de los centros a través de conocer el tiempo de espera y su impacto en la calidad del servicio.
• Transcripción de audios automática generando textos a partir de las conversaciones, pudiendo separar conversaciones entre diferentes interlocutores.
• Detección de la intención del usuario, lo que es clave para comprender el motivo de la llamada y automatizar procesos de respuesta.
• Identificación de contenidos clave en llamada para generar información relevante sobre el resultado de la llamada, como números de referencia, nombres de productos, fechas…

Clasificación de emails: Recibir cientos o miles de correos electrónicos que llegan a buzones de atención al usuario puede generar una carga de trabajo excesiva de clasificación y gestión. La automatización del análisis y la asignación al departamento correspondiente reduce coste y tiempo, además de detectar automáticamente y descartar correos spam reduciendo así un considerable número de emails.

Analítica de plataformas sociales: Uno de los entornos más complicados a la hora de extraer información relevante, son las plataformas y redes sociales, llenas de comentarios directos e indirectos, reseñas, conversaciones públicas… Además, todas ellas con un formato extremadamente desestructurado y lleno de particularidades, expresiones, símbolos… Con UDI es posible extraer datos relevantes, procesarlos y generar información de valor a partir de ellos relevantes para una marca, producto, establecimiento…

Imagen: Rawpixel