La atención al cliente es cara y aun así decepciona
En el entorno actual de atención al cliente, nadie sale ganando.
Los agentes de servicio se enfrentan a trabajo repetitivo, un volumen exigente de tickets, documentación desordenada y retrasos en las escaladas. Los clientes se frustran al explicar sus problemas y esperar respuestas, y a las empresas les cuesta estar a la altura de lo que esperan de la atención al cliente. Hasta un 90 % de los consumidores espera una respuesta “inmediata” del servicio de atención al cliente, y más de la mitad de los consumidores afirma que dejaría una empresa por un competidor tras una sola mala experiencia de atención.
Pese a toda esta frustración, el ticket de soporte promedio sigue costando 40 USD, sobre todo en mano de obra, pero también en sistemas superpuestos para almacenar el conocimiento. Jonathan Corbin, CEO de Maven AGI, vio en la atención al cliente un punto débil listo para una renovación a fondo. “Los sistemas existentes y los datos aislados han dificultado ofrecer una gran experiencia de forma rentable”, afirma. “Durante mucho tiempo, las empresas han creído que solo tenían 2 opciones de soporte: bajo costo o alta calidad.”
Entrenar GPT-4 para fijar un nuevo estándar en atención al cliente
Se han hecho muchos intentos de usar chatbots en la atención al cliente, pero en general la experiencia ha sido insatisfactoria. Los bots suelen malinterpretar la pregunta, dar respuestas poco útiles o sonar como robots. Los modelos de IA no estaban lo bastante avanzados para dar respuestas con calidad humana.
Eso cambió con GPT-4. Eugene Mann, CPO, afirma: “Con GPT-4 vimos por primera vez algo que se parecía a la inteligencia humana y que podía resolver el problema de la última milla de la comunicación.”
Maven AGI funciona entrenando GPT-4 en el contexto de la atención al cliente en 3 etapas:
- Maven procesa e ingiere grandes volúmenes de contenido diverso, sea cual sea su formato. Esto incluye información de bases de conocimiento y registros de interacciones con clientes de plataformas como Salesforce, Zendesk, Freshdesk, Slack, SMS, etc.
- Maven se integra con CRM y API empresariales para entender el contexto del usuario, personalizar las respuestas y realizar acciones en su nombre. Al combinar contenido, contexto y API, Maven aprovecha la capacidad de GPT-4 para adaptarse al tono de voz único de cada empresa y usa su capacidad de razonamiento para responder preguntas, realizar acciones y sugerir próximos pasos.
- Después, Maven se autoevalúa y analiza críticamente sus respuestas para asegurarse de que ofrece la respuesta y la acción correctas.
“Una de las ventajas de esta generación de IA frente a los modelos de la generación anterior es que, en realidad, no necesitas tantos datos de cada cliente”, explica Sami Shalabi, CTO. “La evaluación a escala es la clave. El enfoque de Maven se ha validado con más de 1 millón de interacciones con clientes. Nuestra plataforma ofrece las herramientas que necesitan los responsables de soporte, CX y producto para responder con confianza a cualquier pregunta que les planteen sus clientes.”
Mejorar el soporte en varios puntos de contacto
Maven AGI ofrece una gama completa de canales para una mejor experiencia de soporte, y cada uno pone de relieve una ventaja distinta de usar GPT-4 en agentes personalizados:
- Para los clientes que buscan autoservicio, Smart Search ofrece al instante la respuesta correcta en bases de conocimiento o centros de ayuda orientados al cliente.
- Para los clientes que buscan soporte directo, un chatbot de IA aprovecha la capacidad de GPT-4 para mantener conversaciones naturales y los guía para que encuentren rápidamente por su cuenta la respuesta a muchas preguntas. Maven AGI detecta automáticamente si una pregunta está fuera de su alcance y puede derivarla a un agente.
- Una vez escalada la pregunta del cliente, la IA y las personas trabajan juntas. Maven aprovecha la velocidad de procesamiento de GPT-4 para recomendar recursos y respuestas a los agentes en tiempo real. El cliente no necesita dar mucho contexto, porque Maven puede consultar interacciones anteriores que contienen la respuesta o señalar un apartado poco conocido de la base de conocimiento.
Como Maven se integra de forma nativa con la mayoría de CRM y herramientas de soporte, y puede ingerir datos estructurados o no estructurados, empieza a responder tickets y a ayudar a las personas desde el primer momento. Además, sigue aprendiendo después del entrenamiento inicial.
Los resultados de integrar Maven AGI han sido positivos para empresas como HubSpot y Tripadvisor. En todas las organizaciones que implementan Maven AGI, los resultados promedio son:
- Responde de forma autónoma el 93 % de las preguntas de soporte
- Reduce un 60 % el tiempo promedio de resolución de las incidencias de los clientes
- Multiplica por 2 la productividad de los agentes de atención al cliente, que dedican más tiempo a las interacciones humanas y menos a buscar la respuesta correcta a las preguntas de los clientes.
- Reduce el costo por ticket de 40 USD a 8 USD, un 80 % menos.
Planes para seguir construyendo sobre los modelos de OpenAI
Usar la IA para mejorar la atención al cliente es solo el principio para Maven AGI. El equipo ve un gran potencial en usar los modelos fundacionales de OpenAI para mejorar otras funciones y procesos de negocio.
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Maven AGI aspira a liberar el potencial humano atrapado en tareas de entrada y salida de datos. Las interacciones con los clientes van más allá del soporte, y la combinación de la tecnología de Maven y OpenAI mejorará la coordinación de funciones de cara al cliente como soporte, ventas y marketing.
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