{"id":155120,"date":"2019-06-25T07:03:40","date_gmt":"2019-06-25T14:03:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=155120"},"modified":"2019-06-25T07:03:40","modified_gmt":"2019-06-25T14:03:40","slug":"ivr-conversacional-para-una-autogestion-intuitiva","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/ivr-conversacional-para-una-autogestion-intuitiva","title":{"rendered":"IVR conversacional para una autogesti\u00f3n intuitiva"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]El autoservicio suele ser la puerta de entrada de las comunicaciones del cliente. No obstante, la forma de autogesti\u00f3n est\u00e1 cambiando, ya que la\u00a0inteligencia artificial (IA)<\/a>\u00a0brinda respuestas r\u00e1pidamente, y el machine learning las mejora de manera continua. Y, si bien el canal de voz quiz\u00e1 haya dejado de ser el canal principal de interacci\u00f3n, sigue siendo esencial para brindar una buena experiencia del cliente.<\/p>\n

El sistema de respuesta interactiva de voz (IVR) conversacional con IA abre una nueva oportunidad para las empresas que desean mejorar su servicio de autogesti\u00f3n de una manera que sea del agrado de los clientes. El IVR conversacional<\/a>\u00a0es un sistema de autogesti\u00f3n por voz que utiliza Comprensi\u00f3n del Lenguaje Natural (NLU) para entender el contenido y el contexto de las solicitudes del cliente. No los somete al tedio de tener que lidiar con esos men\u00fas jer\u00e1rquicos, confusos y lentos; es decir, les permite autogestionarse o resolver sus propias consultas \u2011 en el IVR.<\/p>\n

C\u00f3mo solucionar el problema del IVR tradicional<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/strong>Una interacci\u00f3n tradicional de voz cuesta, en promedio, $15, mientras que un agente virtual cuesta menos de un d\u00f3lar por interacci\u00f3n. Los sistemas de IVR tradicionales fueron dise\u00f1ados para brindar soporte por autoservicio<\/a>\u00a0y, as\u00ed, reducir la cantidad y el costo de las interacciones entre los clientes y los agentes.<\/p>\n

El problema es que estos sistemas heredados no cuentan con capacidades de machine learning ni pueden adaptarse al error humano. Si un cliente comete un error, el hecho de reconstruir la solicitud y volver a realizarla es lento y molesto. Los IVR tradicionales son engorrosos para actualizar. Adem\u00e1s, a los clientes no les agradan, y los motivos son justificados: por lo general, las instrucciones son muy largas, hay demasiadas (o pocas) opciones, el enrutamiento es complejo, y la navegaci\u00f3n, confusa o deficiente. Esto provoca insatisfacci\u00f3n en los clientes, quienes arremeten contra el agente (si es que llegan a poder hablar con alguno de ellos).<\/p>\n

El \u00edndice de abandono en el IVR suele incluirse en las m\u00e9tricas de tiempo promedio de atenci\u00f3n, y esto puede repercutir, o de hecho reducir, el \u00edndice de satisfacci\u00f3n del cliente. Incluso puede neutralizar cualquier otro avance que se haya logrado en la experiencia del cliente. Por eso el IVR conversacional ofrece muchas ventajas en comparaci\u00f3n con su contraparte tradicional.<\/p>\n

Por qu\u00e9 es importante el IVR conversacional<\/strong><\/p>\n

Con un IVR conversacional\u00a0impulsado por IA y\u00a0machine learning<\/a>, los clientes gu\u00edan la conversaci\u00f3n interactuando naturalmente con usted en su idioma y usando frases m\u00e1s completas. Tambi\u00e9n escogen el camino que prefieren en lugar de verse forzados a seguir el men\u00fa est\u00e1tico de los IVR tradicionales. Como el IVR utiliza machine learning, no solo recomienda las mejores opciones, sino que tambi\u00e9n mejora continuamente las habilidades y el conocimiento para las interacciones futuras y hace que la comunicaci\u00f3n se asemeje a una conversaci\u00f3n con un humano.<\/p>\n

De hecho, el IVR conversacional es capaz de captar las frases exactas de los clientes y brindarles la informaci\u00f3n que necesitan en el autoservicio. Eso es especialmente \u00fatil considerando que las tareas var\u00edan seg\u00fan la industria y el negocio. Es decir, si los clientes llaman a un banco para verificar el saldo, solo deben decir \u201cverificar saldo\u201d en lugar de tener que recorrer un men\u00fa engorroso y extenso para averiguarlo. Ahora bien, si su empresa vende autopartes, las preguntas frecuentes son diferentes, as\u00ed como la forma de hacerlas.<\/p>\n

Esta flexibilidad la da el dise\u00f1o de la tecnolog\u00eda de machine learning. Por ejemplo, si la persona que llama dice algo que el IVR conversacional no comprende, el agente humano puede intervenir sin problemas y hacerse cargo de la conversaci\u00f3n. La pr\u00f3xima vez que el IVR se encuentre en una situaci\u00f3n similar, ya no necesitar\u00e1 tal intervenci\u00f3n. Como el IVR va construyendo su repositorio propio de datos y conocimiento, puede manejar cada vez m\u00e1s tareas por s\u00ed solo y sobrepasar las capacidades de los motores basados en reglas.<\/p>\n

El dinero habla y los clientes satisfechos se quedan<\/strong><\/p>\n

El IVR conversacional ahorra el costo de tener que utilizar agentes humanos y le da a los clientes lo que desean: respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas y personalizadas.<\/p>\n

El IVR conversacional puede reducir a la mitad la cantidad de llamadas a los agentes, y mejora notablemente la precisi\u00f3n del enrutamiento y la satisfacci\u00f3n del cliente. A medida que avance la IA, los clientes ya no querr\u00e1n navegar por men\u00fas extensos ni someterse a largos per\u00edodos de espera para resolver su problema. Es m\u00e1s sencillo cortar y contactar a un competidor que les ofrezca un nivel de interacci\u00f3n m\u00e1s eficiente.<\/p>\n

IBM<\/a>\u00a0ha informado que empresas de todo el mundo invierten m\u00e1s de $1,3 billones para atender 265.000 millones de llamadas cada a\u00f1o. Reducir 10 o 20 segundos el tiempo de los agentes y de los clientes en cada interacci\u00f3n se traduce en ahorros enormes. Y, adem\u00e1s de esa reducci\u00f3n de tiempo en la atenci\u00f3n, los IVR conversacionales son m\u00e1s consistentes que los humanos.<\/p>\n

Gracias a estos\u00a0avances en IA, machine learning<\/a>, NLU y reconocimiento de voz, las empresas van comprendiendo mejor las necesidades e intenciones de los clientes que llaman. Sin embargo, para que la comunicaci\u00f3n sea eficaz, se necesitan m\u00e1s que palabras. En un entorno de IVR con autogesti\u00f3n sin se\u00f1ales faciales y corporales, el sistema IVR conversacional debe aprender a sonar menos como una computadora y m\u00e1s como un humano.<\/p>\n

Desarrollar una voz nueva lleva tiempo, a pesar de que el desarrollo de la tecnolog\u00eda sea r\u00e1pido.\u00a0Speechmorphing<\/a>, por ejemplo, puede producir una voz nueva de alta calidad bas\u00e1ndose en solo 30 minutos de voz grabada. Es ideal para las empresas que quieren ofrecer experiencias m\u00e1s realistas a trav\u00e9s de voces personalizadas con el toque de su marca en el IVR y agentes digitales.<\/p>\n

IVR conversacional para una autogesti\u00f3n m\u00e1s simple<\/strong><\/p>\n

Con la adopci\u00f3n generalizada de asistentes personales como Siri, Google Now y Alexa, los consumidores se hallan cada vez m\u00e1s c\u00f3modos interactuando con ellos. Deles a los clientes la experiencia de IVR que esperan mediante un sistema conversacional de autogesti\u00f3n, natural e intuitivo, y fije las expectativas para todo el journey del cliente. Estar\u00e1n mucho m\u00e1s satisfechos al encontrar las respuestas r\u00e1pidas y exactas que est\u00e1n buscando y, a la larga, es muy probable que compren sus productos y servicios.<\/p>\n

Implementar un IVR conversacional implica m\u00e1s que desarrollar un men\u00fa o adiestrar a un bot para que ejecute tareas simples. Es una oportunidad de aprender y mejorar continuamente las interacciones con los clientes.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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