Episodio n.º 14: La guía completa para el análisis de intenciones impulsado por IA

Si desea comprender a sus clientes, debe comprender sus intenciones. Los canales modernos pueden ayudar. Pero, ¿cómo es posible examinar y analizar los miles de millones de mensajes enviados todos los días? Afortunadamente, la ayuda está aquí. En el episodio de hoy, analizamos cómo la IA puede ayudarlo a comprender la intención del cliente y mejorar su experiencia general.

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TRANSCRIPCIÓN DEL PODCAST

Es la Experiencia CXM. Y como de costumbre, soy Grad Conn, CXO en Sprinklr. Y hoy vamos a dar inicio a una serie relativamente larga de debates sobre la IA. Déjame decirte un poco por qué la IA es importante. Voy a desmitificar un poco la IA durante las próximas dos semanas, y vamos a profundizar en todo tipo de características y cosas diferentes. Así que va a ser súper divertido. Pero quiero hablar de IA a un alto nivel. Y luego quiero centrarme específicamente en un aspecto de cómo se usa la IA dentro de Sprinklr para algo llamado intenciones. Y no es intenso, sus intentos... como en INTENTOS. Como en ¿qué piensas hacer? ¿Cuál fue tu intención? Y así, identificar intenciones y darles vida tiene un número muy significativo de casos de uso aplicados, particularmente en Atención al cliente. No sólo sino particularmente en Atención al Cliente. Probablemente haremos doble clic en eso un poco más hoy.

Entonces, ¿por qué IA? Entonces me has escuchado hablar si has estado escuchando, sobre escuchar, aprender y amar. Esto es de lo que se trata Sprinklr, que es escuchar lo que dice la gente. Incorpore los miles de millones de conversaciones que existen. No están estructurados, no son solicitados. No solicitado es bueno. No solicitado es bueno, porque es la verdad. No estructurado es difícil. Desestructurado es difícil porque tienes una mezcla de emociones, una mezcla de marcas, una mezcla de ideas en un solo post. Más complejo, más difícil de analizar.

La forma en que la mayoría de las empresas lo enfrentan hoy en día es que lo ignoran. Porque es difícil. En cambio, hacen encuestas o grupos de enfoque. Dios mío, no puedo creer que la gente siga haciendo grupos focales. Pero hay algunas personas que solo hacen encuestas porque son más fáciles. Son datos estructurados, pueden ponerlos en el sistema CRM, su base de datos relacional no se burla de ellos. Así de fácil, ¿verdad? Y tan tonto. Si alguien aprendió algo de las elecciones estadounidenses, las encuestas no funcionan. Las encuestas son basura. La retroalimentación solicitada casi siempre es falsa. Quiere comentarios no solicitados, eso es lo que tiene que conseguir. Así que de eso se trata escuchar.

Aprender es a lo que vamos a dedicar mucho tiempo hoy. Porque el problema, lo mejor de atraer millones de conversaciones es que tienes millones de conversaciones. Lo que la gente realmente piensa. La llamada voz del cliente, pero es la verdadera voz del cliente porque no es solicitada. El problema es cómo lees un millón de conversaciones que cubren toda la gama y cubren emociones y marcas. Así que voy a dedicar mucho tiempo a eso porque la única forma de hacerlo, la única forma de hacerlo es con IA. Y Sprinklr tiene una de las plataformas de IA más sofisticadas del mundo. Lleva años desarrollándolo, es una de nuestras mayores inversiones como empresa. Estamos utilizando una base de datos masiva para entrenarlo y una base de usuarios masiva para hacer comentarios diarios sobre él. Así que tenemos una plataforma increíble. Y hablaré un poco sobre cómo eso cobra vida.

Y luego, por supuesto, la parte del amor viene de que una vez que has discernido lo que la gente quiere y lo que están haciendo, puedes hacer lo correcto para ellos. Así que permítanme hablar un poco sobre la intención. Permítanme hablar de ello primero, en un contexto de atención al cliente. Voy a hablar un poco sobre algunos de los desafíos que enfrentan los equipos de atención en la actualidad. Por cierto, si escuchas un pequeño ladrido de fondo, es mi perro teniendo una pesadilla. Entonces su nombre es Hester, una perrita muy linda. De todos modos, los desafíos que enfrentan los equipos de atención hoy en día: más del 50% de las llamadas de los clientes no se resuelven o requieren algún tipo de escalamiento. El 52% de los clientes cuelgan una llamada de atención al cliente antes de que se resuelva su problema. Y el 32% de las personas esperan una respuesta en 30 minutos, y el 50% de las personas esperan una respuesta en una hora.

La atención al cliente realmente no está a la altura de muchas de las métricas clave que la gente espera. Vea lo que realmente quiere poder hacer para solucionarlo: tiene que identificar las principales intenciones de los clientes que generan el volumen de llamadas y consultas. Y luego poder habilitar a los agentes con respuestas basadas en IA que se basen en esas intenciones. Y si puede comprender y procesar la intención del cliente, puede acelerar la respuesta de su cliente en más del 99%. Por lo tanto, puede reducir su tiempo de resolución de, digamos, 10 minutos a segundos para la mayoría de las consultas. Entonces, es realmente una de las cosas más fundamentales, que es que si comprende la intención de un mensaje y puede discernir eso con el aprendizaje automático, entonces puede responder rápidamente a alguien con algo que lo ayude a resolver su problema.

Ya sabes, la IA es un gran problema en estos días. El 57% de las empresas esperan que la IA mejore la experiencia del cliente. Eso es de Forrester. Y en realidad hay una reducción de costos del 91 %, que se puede lograr reemplazando a los agentes humanos con agentes virtuales. Eso es un estudio de IBM. Ya sabe, la automatización inteligente puede reducir los tiempos de respuesta en un 80 %, según descubrió KPMG. Y EY dice que hay una reducción de 20 veces en los requisitos de recursos posteriores cuando la IA se implementa en el cuidado. El 80% de todos los ejecutivos dicen que la IA aumenta la productividad. Y me sorprende que no sea al 100%. Pero ciertamente, la mayoría de las personas se dan cuenta y reconocen que la IA es la clave para impulsar el futuro.

Así que permítanme hablar sobre lo que son las intenciones. Por lo tanto, usar la intuición de AI Sprinklr puede clasificar automáticamente los mensajes para ayudar a las marcas a comprender mejor la intención del cliente. Por ejemplo, alguien podría decir algo como, compré esto el mes pasado, recientemente, dejó de funcionar y hay una luz roja que sigue parpadeando. ¿Dónde puedo conseguir uno nuevo? Esa es una especie de publicación clásica, ¿verdad? Eso es como, el tipo de cosas que la gente dice todo el tiempo. Es muy difícil sacar eso, a menos que tengas un motor de IA realmente fuerte. Porque el motor de IA puede leer eso y decir, ah, alguien necesita un localizador de tiendas. Y tienen un mal funcionamiento del dispositivo. Analizan eso y esa es la intención del mensaje, aunque las palabras son un poco descuidadas. Así que intenta, analiza los mensajes e identifica si se trata de una opinión, una consulta, una nota de marketing, una noticia, una queja, una sugerencia, una apreciación y muchas, muchas, muchas, muchas cosas más y luego clasifica el contenido en un conjunto. de categorías de intenciones predefinidas. Y trabajamos con cada uno de nuestros clientes para averiguar cuáles son, y pueden ser 40, 50, 60, 100. Puede haber muchas intenciones diferentes, según la marca.

Déjame darte otro ejemplo. Alguien dirá algo como Quiero que me reemplacen el dispositivo. ¿Cuándo abren sus tiendas? ¿Derecha? La intención aquí es el horario de las tiendas. Y de nuevo, reemplazo de dispositivo, ¿verdad? Entonces, ¿cómo hacemos llegar un dispositivo a esta persona y obtener los horarios de la tienda? Entonces, esta idea de poder extraer intenciones e identificarlas nos permite ser mucho mejores con el enrutamiento, porque sabemos a dónde enviar el mensaje, mucho mejor con la gestión de respuestas, porque sabemos lo que debemos decirles. Y podemos ayudar a los agentes a que puedan responder a las cosas realmente rápido.

Y básicamente, la forma en que funciona técnicamente, si te gusta ese tipo de cosas, es que alguien más tiene un mensaje en el que esencialmente dirán algo como "Compré este dispositivo el mes pasado, y está tardando demasiado en cargarse". Ahora, ¿dónde puedo conseguir que lo reemplacen? Y luego se tokeniza cada palabra del mensaje. Entonces, el mensaje se divide en tokens. Y luego ocurre la detección de frases. Entonces, la detección de frases en realidad extraerá las palabras que están asociadas con diferentes tipos de intenciones. Y luego básicamente… cosas como tardar demasiado en cargar sería una frase que puedes extraer del mensaje inicial. Y eso se traduce en una intención llamada carga lenta. Y donde puedo reemplazarlo es un conjunto de tokens, que es una frase, lo que significa reemplazo en una intención. Entonces, generalmente se considera que el reemplazo es la intención principal, porque la carga lenta es una queja, mientras que el reemplazo es una solicitud, ¿verdad?

Entonces, los intentos también se priorizarán a sí mismos. Entonces, lo que podemos hacer es configurar estas cosas para el enrutamiento. Entonces, dependiendo de la intención identificada, el mensaje se puede enrutar a agentes específicos que se especializan en manejar ese tipo de intención. De hecho, puedes crear bots de chat conversacionales. Por lo tanto, usarán intenciones para proporcionar respuestas automáticas a los mensajes que pertenecen a una intención en particular. Y luego también puede usar la identificación para la asistencia del agente. Por lo tanto, los bots de chat de preguntas frecuentes pueden usar intenciones para responder a las consultas más frecuentes de los clientes, lo que es realmente útil. Quiero decir, a menudo tengo preguntas y realmente no necesito hablar con alguien, solo quiero saber a qué hora abre el lugar o cuándo cierra. O como lo arreglo. Y si un chatbot puede hacer eso, para mí, lo tengo todo.

Y luego lo mejor, por supuesto, es para informar. Por lo tanto, el análisis de intención se puede utilizar para proporcionar cifras consolidadas sobre la intensidad predominante detrás de los diferentes mensajes de los clientes. Y esto permite a las empresas tomar toda esta masa de mensajes que les llegan a través de todos estos diferentes canales. Recuerda, son canales modernos, ¿verdad? No es solo social. Entonces, es cualquier cosa que se encuentre en los foros que existen, los sitios de revisión que existen, los blogs que existen, todas las plataformas de mensajería que existen, todas las plataformas sociales que existen, chatear en su sitio web, todo ese material que está entrando se puede analizar. Y lo que puedes hacer es mirar, hey, aquí están todos los diferentes tipos de cosas sobre las que la gente pregunta. Y estas son las intenciones primarias. Y entonces podrías tener un gráfico circular realmente simple. Y podrías tener, ya sabes, un montón de personas generalmente están satisfechas, un montón de personas tienen quejas generales. Hay problemas de entrega, problemas de ubicación, problemas de publicidad, problemas del carrito de pago, problemas de carrera, problemas de trabajo, detalles de pedidos, información de sucursales y tiendas, preguntas del programa de lealtad, saludos, asistencia necesaria, disponibilidad... sigue y sigue... disculpas, archivos adjuntos, lealtad dañada , roto, como puedes, puedes agregar tantos como quieras. Y según el tipo de negocio en el que esté, obviamente, si está en un negocio de servicios, no verá muchos reemplazos. Pero verás muchas cosas que pueden mejorar o hacer dos o ya sabes, hacer overs y ese tipo de cosas.

Entonces, para mí, esto es una de las cosas más emocionantes que surgen hoy de Sprinklr porque en realidad se pueden ver aumentos sorprendentes en la resolución de casos, la cantidad de casos que se manejan y la cantidad de mensajes entrantes que se manejan. por bots Entonces, en realidad estamos viendo en un caso, hay una cuenta de WeChat, y pudieron obtener un aumento de 2.4X en la velocidad de resolución de casos, pueden manejar un 25% más de casos y de 1.3 millones de mensajes entrantes, casi 100 miles solo pudieron ser manejados por un bot. Y son capaces de desviar casos, y eso tiene mucho sentido. Y a medida que haces esto más te vuelves mejor en eso. Mejora en la identificación de intenciones y mejora en tener las respuestas correctas para las personas que necesitan.

Así que esta es una característica de compra en Sprinklr. Si estás interesado, ya sabes, contacta con nosotros a través de la web. Y eso es de lo que vamos a hablar hoy en IA. Así que me voy a despedir. Para la Experiencia CXM. Soy Grad Conn y te veré mañana.