Aumentan el valor del contact center con IA
¿Cómo se pueden utilizar los modelos de lenguaje grande (LLM) para mejorar la experiencia de los agentes del centro de contacto y mejorar el servicio al cliente? Automatizar las conversaciones con los clientes con respuestas empáticas puede ayudar a las empresas a brindar una experiencia más personalizada que aumente la satisfacción del cliente y mejore la lealtad a la marca. También puede ayudar a las empresas a reducir la carga de trabajo de los agentes, reducir los costos operativos y mejorar la eficiencia general en el centro de contacto.
Hoy veremos paso a paso un ejemplo de caso de uso de cómo se pueden utilizar los LLM para mejorar la experiencia de los agentes del centro de contacto. Proporcionaremos una demostración visual de cómo los LLM pueden automatizar las conversaciones con los clientes, brindar respuestas empáticas y permitir un acceso rápido a las preguntas frecuentes en el centro de contacto. Este ejemplo ilustra cómo los LLM (modelos de lenguaje) pueden ayudar a las empresas a optimizar el proceso de servicio al cliente y mejorar la experiencia general del cliente.
En este escenario, voy a desempeñar el papel de un agente del centro de contacto con una conversación de muestra de alguien que entra en la cola con una pregunta.
Cómo los LLM pueden automatizar las conversaciones con los clientes
Los modelos de lenguaje grandes pueden automatizar las conversaciones con los clientes generando respuestas de bienvenida y activando tareas de diálogo que se pueden ejecutar en paralelo con el escritorio del agente. Esto puede agilizar todo el flujo de principio a fin, haciendo que el proceso sea más eficiente tanto para el agente como para el cliente.
Una vez iniciado el chat, el asistente virtual inteligente (IVA) generará una respuesta de bienvenida adecuada al cliente. En este ejemplo, vemos que el cliente quiere cambiar su fecha de vencimiento de pago.
Automáticamente, el IVA puede iniciar la tarea de diálogo y ejecutarla junto con el agente. Toda esta sección de la conversación se puede automatizar (todo este flujo de trabajo) de principio a fin si el LLM y el asistente virtual están configurados correctamente con una tarea de diálogo creada para esto.
El cliente responde: Las cosas se acumulan y no puedo llegar a esto durante el mes. ¿Puedes cambiarlo a cinco? Esto significa que el cliente parece tener muchas cosas en juego, por lo que queremos brindar una respuesta empática.
Brindar respuestas con empatía hacia el cliente
Los LLM también pueden brindar respuestas empáticas a los clientes, lo que ayuda a mejorar la experiencia conversacional del cliente. Al comprender las necesidades del cliente y brindar una respuesta humana mediante el uso de LLM, el asistente virtual inteligente puede hacer que los clientes se sientan escuchados y valorados.
Entonces respondemos que entendemos que es difícil gestionar estos pagos. Podemos brindar esa empatía para poder brindar el siguiente nivel de experiencia conversacional al cliente. El siguiente paso es finalizar este flujo y terminar de ayudar al usuario.
Preguntas frecuentes sobre el uso de la base de conocimientos
Utilizando el LLM, el asistente virtual inteligente puede responder preguntas adicionales. Al estar conectado a la base de conocimientos de la empresa, el IVA puede encontrar de manera eficiente las preguntas frecuentes (FAQ) correctas y brindar una respuesta precisa al usuario.
No solo está impulsando la eficiencia y la experiencia de los agentes, sino que también está desarrollando el siguiente nivel de experiencia del cliente.
Finalizar la conversación con el cliente
Una vez cumplidas las solicitudes principales, podemos preguntar y ver si hay algo más en lo que podamos ayudar al cliente. Una vez finalizada la conversación podremos ver que el cliente no necesita nada más, por lo que vamos a finalizar la conversación.