A medida que la atención al cliente evoluciona rápidamente de ser una función de soporte reactiva, a una que impacta cada etapa del proceso con el cliente, cada vez se exige a los agentes de servicio hacer más. Con nuevas recomendaciones basadas en inteligencia artificial, el enrutamiento automatizado y las capacidades integradas de productividad y colaboración, Salesforce está rediseñando la experiencia del agente para satisfacer las necesidades actuales del cliente conectado. 

De un servicio centrado en el caso a uno centrado en el cliente: el rol del agente de servicio está evolucionando

Los agentes de servicio de atención al cliente están en la primera línea de todas las interacciones con los clientes, desde el momento en que un consumidor comienza a investigar productos hasta el soporte postventa. Si bien, los agentes históricamente no han tenido los recursos necesarios para brindar experiencias de clase mundial a los clientes, eso está cambiando. De acuerdo con la tercera edición del informe Estado de Servicio de Salesforce (datos de México aquí), el 82% de los líderes de servicio reconoce que la función de servicio al cliente de su empresa debe transformarse para mantenerse competitiva, mientras que el 77% de las organizaciones de servicio planea realizar importantes inversiones en capacitación para agentes este año. Esto está causando un cambio dramático en el rol del agente de servicio, donde 71% dice que sus trabajos son más estratégicos que hace dos años y el 75% asegura que sus organizaciones ahora los consideran embajadores de la marca. 

Hacer que los agentes sean más inteligentes con Einstein de Salesforce

En los últimos años, Salesforce ha incorporado nuevas capacidades de inteligencia artificial en Service Cloud, como bots y clasificación de casos, para hacer que la posición del agente sea más inteligente y el trabajo sea más fácil. Sobre esta base, las innovaciones que se anuncian son: 

Recomendaciones de Einstein utiliza el procesamiento en lenguaje natural para sugerir las mejores respuestas de manera instantánea a los agentes a través del chat y los mensajes, para que puedan ahorrar tiempo y mejorar la calidad de las respuestas en las consultas de los clientes. Y utilizando un modelo de aprendizaje automático que aprende lo que ha funcionado a lo largo del tiempo, las recomendaciones de artículos de Einstein automáticamente sugieren a los agentes los mejores artículos de conocimiento, brindándoles la información que necesitan para resolver los casos rápidamente.

Next Best Action de Einstein aprovecha las reglas de negocios y la inteligencia predictiva para sugerir el mejor curso de acción en el punto de máximo impacto durante las interacciones entre el agente y el cliente, ayudando a aumentar la satisfacción del cliente y descubrir oportunidades de venta cruzada.

Case Routing de Einstein automatiza por completo el proceso de enrutamiento con aprendizaje automático que filtra los casos a la cola correcta o al agente según los criterios preestablecidos, por ejemplo, quién está mejor calificado para resolverlos según la experiencia o resultados anteriores.
Haciendo a los agentes más productivos con Quip para servicio

Los agentes suelen dedicar más tiempo a buscar respuestas que a centrarse denle la relación con el cliente, debido a lo difícil que puede ser el proceso de colaboración: recopilar las opiniones de varios equipos, buscar respuestas o documentación, y estar cambiando entre múltiples aplicaciones. Ahora, con Quip para servicio, los agentes tienen una herramienta de productividad y colaboración integrada directamente en la consola del agente: 

Quip for Service permite a los agentes escribir documentos en conjunto, traer expertos en la materia dentro de la empresa para resolver problemas complejos y tener conversaciones colaborativas en vivo directamente dentro del registro del caso.
Los administradores pueden crear y publicar fácilmente plantillas flexibles de Quip en el equipo del agente, así como personalizarlas según los diferentes casos de uso y las necesidades organizacionales específicas.
Inteligencia Artificial Einstein y Quip para servicio en acción

Juntas, estas nuevas características cambiarán la forma en que los agentes de servicio realizan su trabajo. Por ejemplo, cuando un cliente se comunica con un fabricante por un refrigerador que no funciona correctamente, Case Routing de Einstein completará automáticamente los detalles de la caja y lo enviará al agente adecuado para un servicio más rápido. Las recomendaciones de artículos de Einstein automáticamente le proporcionarán al agente artículos de conocimiento que contienen detalles técnicos sobre cómo reparar el producto. Alternativamente, si el cliente llega a través del chat, las recomendaciones de respuesta de Einstein instantáneamente sugerirán al agente las respuestas a las preguntas del cliente. Si el agente necesita reclutar expertos en productos en toda la compañía para ayudar a reparar el refrigerador, Quip para servicio les permite colaborar directamente en el equipo del agente y luego capturar esa solución para usarla nuevamente en el futuro. Finalmente, en función de la conversación y el historial de compras del cliente, Einstein Next Best Action señala si el cliente califica para una garantía extendida gratuita, luego guía al agente a través del proceso de registro. De esta manera se eliminan todas las conjeturas y, tanto el cliente como el agente, tienen una mejor experiencia en general. 

Capacitar a la fuerza laboral del siglo XXI

Empoderar a las empresas con la tecnología adecuada solo resuelve parte del desafío, ya que el acceso a la capacitación es otro obstáculo importante al que se enfrentan las organizaciones de servicio al cliente. Para resolver esto, Salesforce ofrece programas de capacitación y oportunidades de conexión en red que brindan a los gerentes y agentes, las habilidades que necesitan para incorporar sus centros de contacto a la era digital y acelerar el crecimiento de su carrera. Estos incluyen los talleres regionales Trailblazers for the Future organizados por los empleados y clientes de Salesforce, el contenido de Trailhead sobre problemas relacionados con el servicio, las certificaciones en la nube para especialistas en servicio y el acceso directo a una comunidad de más de 25,000 agentes de servicio. 

El Estado de la Atención al Cliente en México

De acuerdo con el estudio de State of Service de Salesforce en México, los retos inmediatos para la Cuarta Revolución Industrial identificados por los tomadores de decisiones de servicio son: seguir el ritmo a los cambios en las expectativas del cliente; enfrentar procesos ineficaces o ineficientes, y contar con tecnología y herramientas insuficientes. 

Además, 93% de los tomadores de decisiones de servicio asegura que la tecnología emergente está transformando las expectativas de los clientes y el 95% cree que el departamento de servicio al cliente de los corporativos debe de transformarse para mantenerse competitivos. 

Los tomadores de decisiones también opinaron acerca de los empleados móviles, la nueva cara de las marcas: 94% dice que la experiencia que un cliente tiene con un trabajador móvil es el reflejo de la marca; 90% dice que las empresas proporcionan a los trabajadores móviles la tecnología y los recursos que requieren para hacer bien su trabajo; 53% ha aumentado la plantilla de trabajadores móviles durante el último año, y 66% espera aumentar la plantilla del trabajador móvil el próximo año. 

La Inteligencia Artificial (IA) está tomando relevancia, reportando una expectativa de crecimiento en los próximos 18 meses de 300%, así como de 211% en chatbots. 

Finalmente, el 90% de los tomadores de decisiones está invirtiendo en entrenamiento para agentes de servicio y el 70% opina que incrementar habilidades de fuerza laboral es una prioridad.