La inteligencia artificial es una parte cada vez mayor de las operaciones comerciales, incluso dentro del centro de contacto, donde se puede utilizar para impulsar chatbots inteligentes o automatizar procesos existentes (como la finalización de llamadas) para aumentar la eficiencia.

Sin embargo, la IA es un campo amplio con múltiples técnicas y tecnologías dentro de él: este blog explorará cómo el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) en particular brindan beneficios dentro del servicio al cliente.

Definición del procesamiento del lenguaje natural

Esencialmente, el procesamiento del lenguaje natural es un subcampo de la IA y la lingüística que se ocupa de cómo las computadoras procesan el lenguaje humano. Abarca áreas como:

• Análisis de sentimiento (¿cómo se siente el hablante/escritor: positivo, negativo, neutral?)
• Detección de emociones (¿están felices/enojados?)
• Detección de temas (¿de qué trata específicamente la conversación?)
• Intención (¿por qué el cliente se pone en contacto con la empresa?)

La lingüística (o técnicas basadas en reglas) consiste en crear un conjunto de reglas y gramáticas que identifican y comprenden frases y relaciones entre palabras. Estos son desarrollados por expertos lingüísticos y luego se implementan en la plataforma NLP.

La diferencia entre IA y NLP

Las personas pueden estar familiarizadas con la técnica de inteligencia artificial de aprendizaje automático (ML). Algunos consideran que la NLP es parte de ML, otros lo contrario. Lo cierto es que tanto la PNL como el aprendizaje automático son campos de la informática que tienen como objetivo tratar el lenguaje humano.

De hecho, dentro de la misma plataforma de NLP, puede usar técnicas lingüísticas y de aprendizaje automático para extraer información de conversaciones de voz y texto.

En lugar de seguir las reglas establecidas por los lingüistas, en ML la máquina aprenderá patrones sin ser programada explícitamente. El algoritmo de aprendizaje automático utiliza esta experiencia recopilada durante una fase de entrenamiento para crear las reglas con las que funciona. Esto asegura un sistema más escalable que no depende de la experiencia de un dominio en particular.

NLP en acción

Toma este ejemplo. “El personal de la sucursal fue muy útil, pero las tasas de interés de sus préstamos son demasiado altas, así que iré a otra parte”.

Esta es una oración compleja con comentarios positivos y negativos, junto con un riesgo de abandono. El uso de la NLP le permite ir más allá de los aspectos positivos/negativos. Comprender en detalle qué es lo positivo en realidad (personal servicial) y qué lo negativo fue que las tasas de préstamo eran demasiado altas.

Ambas ideas precisas se pueden utilizar para tomar medidas significativas. En lugar de poder decir «X% de los clientes fueron positivos o Y% fueron negativos».

Si, en lugar de la NLP, la herramienta que utiliza se basa en una «saco de palabras» o en un enfoque simplista de puntuación a nivel de oración, en el mejor de los casos, detectará un elemento positivo y uno negativo, así como el riesgo de abandono.

El problema es que, cuando se trata de un análisis de causa raíz, la información de su herramienta dará la causa de la rotación como «experiencia del personal y tasas de interés». Es por eso que la precisión es importante. Necesita un alto nivel de precisión y una herramienta con la capacidad de separar y analizar individualmente cada aspecto único de la oración.

El procesamiento de lenguaje natural tiene dos subconjuntos principales: NLU y generación de lenguaje natural (NLG). Como sugieren los nombres, NLU se enfoca en comprender el lenguaje humano a escala, mientras que NLG genera texto basado en el lenguaje que procesa.

Esto podría significar leer una variedad de documentos y crear un resumen de ellos que sea inteligible y útil para los humanos.

Lenguaje Natural en Atención al Cliente

Actualmente, la comprensión del lenguaje natural está mucho más avanzada que NLG en términos de casos de uso en el campo del servicio al cliente. Por este motivo, nos centraremos en los beneficios que aporta al contact center en cuatro áreas clave.

1. Voz del Cliente

La mayoría de las organizaciones recopilan regularmente comentarios de sus clientes, ya sea a través de encuestas programadas o al final de una interacción. Sin embargo, por su naturaleza, estos dan una imagen incompleta. Las personas que suelen rellenar los cuestionarios suelen estar muy contentas o muy disgustadas con el servicio que reciben.

Las tasas de respuesta pueden ser bajas y los resultados generales a menudo solo brindan una métrica de satisfacción, como Net Promoter Score, en lugar de información procesable.

Al usar NLU en su lugar para analizar todas las conversaciones entre el cliente y la organización, obtiene una vista mucho más completa.

Los mensajes en ambos canales digitales (correo electrónico, redes sociales, chat) y en el teléfono (a través de la transcripción de voz a texto) se pueden analizar automáticamente para obtener información más detallada y los resultados se pueden compartir con los equipos relevantes.

Esto permite realizar mejoras en la experiencia del cliente que pueden aumentar la satisfacción, reducir la rotación y mejorar la eficiencia.

2. Voz del Agente

Las empresas se esfuerzan por ofrecer una experiencia consistente y de alta calidad para cada interacción. En la práctica, la gestión de calidad actualmente implica que los gerentes verifiquen manualmente las interacciones. Ya sea escuchando grabaciones de las mismas en el caso de llamadas o leyendo conversaciones digitales.

Luego usan esto para identificar las fortalezas y debilidades de los agentes, la adherencia al guión y las áreas de capacitación o entrenamiento.

Sin embargo, esto requiere mucho tiempo, lo que significa que, en el mejor de los casos, los supervisores probablemente solo puedan evaluar el 5 % de las interacciones. Por lo tanto, se pierde el 95 % de las oportunidades de mejora, lo que afecta la experiencia del cliente en general.

Aquí es donde la PNL puede transformar el proceso. Puede analizar el 100 % de las interacciones en todos los canales y puntuarlas de forma rápida, objetiva y coherente.

Después de esta evaluación, cualquiera que se considere de alto riesgo se señala automáticamente al supervisor. A continuación, pueden hacer un seguimiento con el agente individual para proporcionar el asesoramiento pertinente.

3. Enrutamiento automático de interacción

Los clientes quieren que su llamada o interacción sea atendida a la primera por el agente más adecuado y capacitado. Entonces, si se están poniendo en contacto con su aseguradora para hacer un reclamo sobre su seguro de automóvil, no quieren hablar con un asesor general que luego tiene que transferirlos a un colega.

El mismo punto se aplica a las transacciones digitales. Deben dirigirse automáticamente al mejor agente disponible para entregar una respuesta informada.

NLP funciona tanto en canales digitales como telefónicos para garantizar que las interacciones se enruten al agente adecuado la primera vez. En lugar de usar un IVR tradicional, los clientes pueden simplemente decir sobre qué están llamando y analizará su discurso y los conectará con un experto.

Para interacciones digitales escanea correos electrónicos, chats o mensajes de redes sociales y lo envía al asesor más adecuado. Además, potencialmente el mensaje puede ir acompañado de una plantilla relevante que puede formar la base de la respuesta.

Por lo tanto, las frustraciones de los clientes se reducen ya que pueden hablar con la persona adecuada la primera vez.

4. Automatización de la categorización de llamadas

Al final de cada interacción, los asesores la clasifican por tema, como una llamada sobre la entrega o una consulta sobre el producto. Esto permite a las empresas medir los temas que generan el mayor volumen de interacciones.

Luego pueden usar esta información para impulsar cambios o mejoras. Sin embargo, la categorización manual puede dar lugar a discrepancias. Por ejemplo, cuando los asesores individuales informan el tema de una interacción de manera diferente, mientras que las interacciones pueden cubrir claramente múltiples temas.

El uso de la comprensión del lenguaje natural para categorizar automáticamente las interacciones tiene múltiples beneficios. Mayor consistencia, una visión más profunda de lo que preguntan los clientes y mayor eficiencia a medida que elimina la administración.

A medida que mejoran las tecnologías de NLG, la categorización básica podría evolucionar para resumir toda la llamada y agregarla al registro del cliente. Además, esto daría una imagen más detallada de sus deseos y necesidades.

El procesamiento del lenguaje natural ofrece múltiples beneficios para el servicio al cliente a lo largo del ciclo de vida de la interacción. Desde enrutar la llamada, luego comprender la conversación desde el punto de vista del agente y del cliente, hasta categorizarla y analizarla una vez que se completa.

Todo esto ayuda a aumentar la satisfacción del cliente y la eficiencia, brindando una ventaja competitiva en todo el centro de contacto.