Ahora Jira Service Management es más potente que nunca como parte de Service Collection. Consigue experiencias de servicio excepcionales con Rovo, Activos y nuestra nueva aplicación Customer Service Management.Probar gratis ahora
Chatbots de atención al cliente: cómo mejoran la asistencia al escalar
Los chatbots de atención al cliente utilizan conversaciones automatizadas para responder preguntas, derivar incidencias a los agentes y recopilar información de los clientes
Hay varios tipos de chatbots, incluidos los chatbots basados en reglas, los chatbots con tecnología de IA y los agentes virtuales
Los chatbots son ideales para preguntas y solicitudes sencillas, pero una persona debe encargarse de las incidencias complejas y los cambios de alto riesgo
Los chatbots eficaces dependen de conocimientos fiables, rutas de conversación claras, reglas de derivación y revisiones continuas de rendimiento
Los chatbots de atención al cliente ayudan a la clientela a obtener respuestas rápidas, completar solicitudes sencillas y encontrar la ruta de asistencia adecuada sin tener que esperar siempre a un agente. Para los equipos en crecimiento, los chatbots pueden gestionar las preguntas repetitivas mientras dejan las incidencias más complejas a las personas.
Cuando se conectan a conocimientos de confianza y a rutas de derivación claras, los chatbots pueden agilizar la respuesta y optimizar la gestión de solicitudes de asistencia. El enfoque adecuado combina la automatización con el soporte humano para que los clientes reciban la ayuda que necesitan en el momento adecuado.
¿Qué es un chatbot de atención al cliente?
Un chatbot de atención al cliente es un software que utiliza la conversación automatizada para responder a las preguntas de cada cliente, recopilar información, derivar solicitudes o escalar incidencias a un agente humano.
Los chatbots pueden aparecer en centros de ayuda, sitios web, portales del cliente, aplicaciones móviles, herramientas de mensajería y sistemas de colaboración.
Aunque muchos chatbots utilizan IA para procesar y responder a los mensajes de los usuarios, no todos los chatbots cuentan con tecnología de IA:
Algunos siguen reglas predefinidas o árboles de decisión
Algunas personas usan la IA solo para entender la intención y generar respuestas
Algunos combinan flujos estructurados con recuperación de conocimientos con tecnología de IA
Los chatbots también son diferentes de los agentes virtuales, que pueden ir más allá de responder preguntas para completar tareas de soporte y guiar a los clientes a través de los flujos de trabajo de servicio.
Cómo es la actividad de los chatbots de atención al cliente
Los chatbots de atención al cliente siguen un flujo de trabajo sencillo para ofrecer asistencia al cliente. Veamos un resumen:
Un cliente hace una pregunta
El chatbot identifica la intención
El chatbot busca una respuesta o inicia un flujo
El chatbot resuelve o deriva la solicitud
El equipo de asistencia revisa el rendimiento
Atlassian Customer Service Management respalda este tipo de experiencia con un agente de atención al cliente de IA que puede responder preguntas, mostrar información relevante y escalar las solicitudes cuando se necesita asistencia humana.
Tipos de chatbots de atención al cliente
Hay varios tipos de chatbots que puedes integrar en tu gestión de atención al cliente, desde agentes virtuales complejos hasta chatbots simples basados en reglas.
Chatbots basados en reglas
Los chatbots basados en reglas utilizan rutas, botones y árboles de decisión predefinidos para ofrecer asistencia a la clientela. Son ideales para solicitudes sencillas y predecibles.
Por ejemplo, un chatbot basado en reglas podría reconocer palabras clave en la pregunta de un cliente y dirigirle a una pregunta frecuente pertinente o a una respuesta predefinida.
Chatbots con tecnología de IA
Los chatbots con tecnología de IA utilizan el procesamiento de lenguaje natural para entender las preguntas de los clientes. Son ideales para preguntas con redacción variada, pero la calidad de la respuesta depende de las fuentes subyacentes.
Chatbots híbridos
Los chatbots híbridos combinan flujos estructurados con respuestas de IA, como usar la IA para las preguntas frecuentes y flujos estructurados para las solicitudes que requieren la colección de datos u otros pasos específicos.
Los chatbots híbridos son la mejor opción para los equipos de asistencia que necesitan flexibilidad.
Agentes virtuales
Los agentes virtuales pueden ir más allá de las preguntas sencillas al guiar a los clientes a través de flujos de trabajo, recopilar datos, crear tickets o realizar transferencias con contexto.
Los agentes virtuales pueden gestionar solicitudes de acceso, actualizaciones de estado, resolución de problemas y preguntas sobre políticas.
Beneficios de los chatbots de atención al cliente
El valor de un chatbot depende de la calidad de su conocimiento, flujos de trabajo y proceso de derivación. Conectarlo a los canales de asistencia adecuados ayuda a los equipos a sacar más provecho de la automatización sin sacrificar la experiencia del cliente.
Beneficios | Lo que ayuda a hacer a los equipos | Por qué es importante |
Primeras respuestas más rápidas | Ofrece a los clientes una respuesta inmediata a las preguntas frecuentes | Reduce el tiempo de espera y mejora el primer punto de contacto de asistencia |
Mejor autoservicio | Ayuda a los clientes a encontrar respuestas sin abrir un ticket | Reduce el volumen de tickets y da a los agentes más tiempo para incidencias complejas |
Respuestas más coherentes | Extrae respuestas de conocimientos aprobados o flujos estructurados | Reduce la variación entre agentes y canales |
Derivación de solicitudes más inteligente | Recopila los detalles de las incidencias y envía las solicitudes al equipo adecuado | Reduce la clasificación manual y evita los tickets mal derivados |
Contexto más sólido del agente | Pasa el historial de la conversación y los detalles recopilados a agentes humanos | Ayuda a los clientes a evitar repetirse |
Cobertura de asistencia escalable | Gestiona varias solicitudes repetitivas a la vez | Ayuda a los equipos a ofrecer asistencia a más clientes sin depender solo de la plantilla |
Mejor información del servicio | Lleva un seguimiento de las preguntas repetidas, las incidencias sin resolver y los patrones de derivación | Muestra las áreas de mejora de la documentación, los flujos de trabajo o los productos |
Cuándo usar un chatbot en comparación con un agente humano
Las mejores experiencias de soporte utilizan chatbots para tareas repetitivas y agentes humanos para incidencias que requieren criterio, investigación o empatía.
Tarea de asistencia | ¿Es adecuada para un chatbot? | Motivo |
Responder preguntas frecuentes | Sí | La respuesta es repetible y se puede extraer de contenido aprobado. |
Comprobar el estado de la solicitud | Sí | El chatbot puede proporcionar actualizaciones sin la intervención de un agente. |
Restablecimientos de contraseña o solicitudes de acceso | Sí | El flujo de trabajo es común, estructurado y fácil de guiar. |
Recopilar detalles de las incidencias | Sí | El chatbot puede recopilar la información necesaria antes de derivar. |
Solucionar problemas sencillos | Sí | Los pasos guiados pueden resolver incidencias predecibles. |
Gestionar disputas de facturación | A veces | El chatbot puede recopilar detalles, pero es posible que una persona deba revisar el contexto. |
Responder a clientes frustrados | A veces | El chatbot puede detectar la urgencia, pero una persona debe gestionar las respuestas delicadas. |
Resolver incidencias técnicas complejas | No | Suelen requerir criterio, investigación o conocimientos especializados. |
Gestionar cambios de cuenta de alto riesgo | No | Los cambios sensibles pueden necesitar verificación o aprobación humana. |
Cómo compilar un mejor chatbot de atención al cliente
La creación de un chatbot de atención al cliente eficaz comienza por elegir las solicitudes adecuadas para automatizar y proporcionarle al chatbot información fiable con la que trabajar. Sigue esta guía paso a paso para empezar.
Paso 1. Identifica las preguntas repetitivas sobre asistencia
Los equipos deben empezar por revisar el historial de tickets, las transcripciones de chat, las búsquedas del centro de ayuda y los comentarios de los agentes para identificar las preguntas de asistencia más repetitivas. Estos suelen ser buenos candidatos para la automatización.
Algunos buenos puntos de partida son:
Restablecimientos de contraseña
Acceso a la cuenta
Estado del pedido
Preguntas frecuentes sobre facturación
Configuración del producto
Preguntas sobre políticas
Pasos comunes para la resolución de problemas
También puedes crear una base de conocimientos para responder preguntas frecuentes. Una base de conocimientos proporciona a clientes, agentes y chatbots una fuente centralizada de respuestas a preguntas frecuentes.
Paso 2. Agrupa las preguntas por intención
A continuación, toma la lista de preguntas frecuentes que recopilaste y agrúpalas por intención. La intención es lo que el cliente intenta lograr al contactar con tu equipo de asistencia.
Por ejemplo, un cliente que necesita acceso a la cuenta o restablecer la contraseña está intentando iniciar sesión. Un cliente que busca pasos para la resolución de problemas quiere resolver una incidencia con el software.
Comprender la intención ayuda al chatbot a conectar cada solicitud con la respuesta, el flujo de trabajo o la ruta de derivación correctos.
Paso 3. Conecta el chatbot a conocimientos de confianza
Los chatbots de atención al cliente solo son tan eficaces como las fuentes de conocimiento de las que pueden incorporar cambios. Conecta el chatbot a una base de conocimientos de confianza para que cada respuesta sea aprobada, actual y fácil de entender.
Una documentación deficiente da lugar a respuestas deficientes del chatbot. Audita los artículos obsoletos, duplicados o contradictorios antes del lanzamiento.
Configurar una base de conocimientos de autoservicio permite a la clientela encontrar respuestas por su cuenta, lo que limita el volumen de solicitudes de asistencia.
Paso 4. Diseña rutas de conversación claras
Mantén las rutas de conversación centradas en la información necesaria para responder a la pregunta, rellenar la solicitud o derivar la incidencia. Para los equipos que usan la creación de tickets conversacional, se aplica el mismo principio: recopila suficiente contexto para hacer avanzar la solicitud sin alargar la interacción innecesariamente.
Aquí tienes algunas pautas para diseñar rutas de conversación claras:
Usa lenguaje claro
Evita los menús largos
Confirma la incidencia del cliente antes de tomar acción
Deja claros los próximos pasos
Ofrece una forma de contactar con una persona
Paso 5. Define reglas de derivación
Crea reglas claras para definir cuándo el chatbot debe transferir la conversación a un agente humano o derivar la solicitud al centro de ayuda. Alinea las reglas de derivación con tus acuerdos de nivel de servicio (SLA) para que las solicitudes urgentes o de alta prioridad lleguen al equipo adecuado dentro del tiempo de respuesta requerido.
Algunos de los desencadenadores comunes que puedes usar son:
Respuesta de baja confianza
Sentimiento negativo
Repetición de intentos fallidos
Incidencia de alta prioridad
Incidencia confidencial de cuenta o facturación
El cliente pregunta por una persona
Paso 6. Evalúa y mejora
Después del lanzamiento, revisa las preguntas sin responder, la tasa de desvío, la tasa de resolución, la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT), la calidad de la transferencia y las brechas de conocimiento. Utiliza esa información para mejorar las respuestas, actualizar el contenido y perfeccionar las reglas de derivación con el paso del tiempo.
Prácticas recomendadas para chatbots de atención al cliente
Empieza con solicitudes de alto volumen y bajo riesgo: céntrate en las solicitudes comunes y fáciles de resolver para mantener la satisfacción del cliente.
Mantén las respuestas breves y útiles: incluye solo la información que el cliente necesita para entender la respuesta y dar el siguiente paso.
Facilita la derivación: ofrece a los clientes una ruta clara para ponerse en contacto con un agente humano en caso de que lo necesiten.
Usa fuentes de conocimiento validadas: incorpora únicamente respuestas procedentes de fuentes de conocimiento validadas para garantizar su precisión.
Revisa periódicamente las conversaciones infructuosas: busca preguntas sin responder, desviaciones, derivaciones innecesarias y lagunas de conocimiento.
Deja claro que el cliente está hablando con un bot: informa claramente a los clientes que se trata de un chatbot para que sepan cuándo están interactuando con un sistema automatizado.
Protege la información confidencial: limita la recopilación y el uso compartido de datos de carácter confidencial y utiliza flujos de trabajo seguros y aprobados cuando sea necesario emprender una verificación.
Escala la asistencia al cliente con IA conectada
Los chatbots de atención al cliente hacen mejor su trabajo si tienen acceso a una base de conocimientos fiable, flujos de trabajo claros y un proceso sencillo de derivación al equipo de soporte humano. Automatizar las preguntas y solicitudes repetitivas puede permitir a los agentes ahorrar tiempo para que puedan centrarse en las incidencias complejas, así como ayudar a los clientes a obtener respuestas más rápido.
Customer Service Management de Atlassian permite establecer una conexión entre la asistencia al cliente y los equipos de producto, desarrollo y operaciones a partir del contexto y flujos de trabajo compartidos. Su agente de atención al cliente basado en IA puede atender consultas, aportar información útil y derivar las solicitudes complejas junto con el contexto necesario para que los clientes no tengan que explicarlo todo de nuevo.