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Un proceso de servicio al cliente que se ha visto automatizado, para todos los efectos, indistinguible de uno “estándar”, ¡al menos desde el punto de vista de los clientes! Desde el punto de vista empresarial, la automatización ofrece muchos beneficios que hacen que el servicio al cliente sea más efectivo.
Un proceso de servicio al cliente correctamente automatizado proporciona muchos beneficios sobre una contraparte “tradicional”. Al eliminar las ineficiencias en el proceso, se vuelve más efectivo: se realiza más trabajo en la misma cantidad de tiempo a un costo menor. Dado que la práctica depende de análisis y mejoras continuas, los efectos siguen mejorando con el tiempo.
Permite a las pequeñas empresas escalar para servir a más clientes fácilmente, sin un aumento en los recursos gastados. Permitir que la automatización optimice un departamento de servicio al cliente puede resultar invaluable tanto para las grandes empresas, que necesitan atender miles de consultas en docenas de mercados y canales de comunicación, como para pequeñas marcas, para quienes las preocupaciones presupuestarias son a menudo una prioridad.
La automatización se enfoca en encontrar y eliminar ineficiencias en los procesos de servicio. Al reducir el tiempo que de otro modo se gastaría en realizar tareas repetitivas y serviles, libera a sus agentes para que hagan el trabajo que realmente importa. Uno de los principios centrales, y un buen ejemplo de automatización en su conjunto, es integrar todos los canales de comunicación en una sola herramienta. Aunque el tiempo que sus agentes dedican todos los días a cambiar entre diferentes aplicaciones y plataformas puede parecer minúsculo, suma: además, los estudios muestran que el cambio constante de contexto es una forma garantizada de eliminar la productividad. Al eliminar esta ineficiencia, sus métricas de productividad se dispararán.
Se pueden utilizar muchas herramientas diferentes para realizar la automatización del servicio al cliente:
Finalmente, la automatización es como cualquier otro algoritmo: obtienes lo que pones. Ten mucho cuidado para asegurarte de que tus conjuntos de entrenamiento y datos sean de buena calidad. Si entrena su algoritmo con datos de baja calidad, no se sorprenda cuando sus resultados sean menos que ideales.
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