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CLN: un componente del PLN fundamental para una buena CX

Raffaele
Raffaele Ferrara Product Marketing Manager at Odigo

Los encuentros automatizados son cada vez más frecuentes en el recorrido del cliente en sectores como el comercio minorista y el bancario. Los esfuerzos por integrar la inteligencia humana en los sistemas automatizados, mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN), y específicamente la comprensión del lenguaje natural (CLN), tienen como objetivo ofrecer una mejor experiencia de cliente.

CLN:
16 de diciembre de 2021

Digamos que es la temporada navideña, y los agentes de tu contact center probablemente se están preparando para una serie de posibles interacciones con los clientes: el padre frenético e incoherente al que le falta algún regalo para sus hijos; el gestor de proyectos agotado y atolondrado que necesita comprobar una vez más el horario de la tienda; el propietario de una vivienda que está solucionando su conexión wifi para poder conectar la nueva PS5 en la mañana de Navidad. Algunos asuntos requieren una visión más especializada que otros, y los clientes pueden verse sometidos a tiempos de espera innecesariamente largos. El hecho de que los agentes del contact center tengan que ocuparse de todas las interacciones hace que el funcionamiento del mismo sea muy ineficiente. Ahí es donde la inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel en la optimización de las cargas de trabajo de tus agentes.

El público comprador es cada vez más dependiente de las interacciones basadas en el PLN

Cuanto más avancemos en el futuro, más prevalecerán los encuentros automatizados en el recorrido del cliente. El último estudio de Userlike sugiere que algo más del 14 % de los clientes no han interactuado en su vida con un chatbot, una cifra que se reduce de año en año. Aunque la mayoría de los clientes prefieren la calidez de la interacción humana, soluciones como los bots omnicanal y las IVR impulsados por la IA son cada vez más aceptados por los clientes para resolver rápidamente sus problemas más sencillos.

La tecnología que impulsa los sistemas de respuesta automatizada también está avanzando, a medida que se desarrollan los esfuerzos de líderes tecnológicos como Google para integrar la inteligencia humana en los sistemas automatizados con el fin de ofrecer una mejor experiencia de cliente. Las innovaciones en IA como los algoritmos del procesamiento del lenguaje natural gestionan el lenguaje basado en texto libre que se recibe durante las interacciones con los clientes desde canales como chat en vivo y mensajería instantánea.

En el sector de la venta al por menor, algunas organizaciones han estado probando el PLN en entornos físicos, como demuestra el despliegue de ayudantes automatizados en establecimientos de venta al por menor. Destaca por identificar contextos y patrones en el habla y el texto para clasificar la información de forma más eficiente, en este caso, las consultas de los clientes.

CLN, un componente del PLN hecho para comprender

La comprensión del lenguaje natural es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural que se define por lo que extrae del texto no estructurado, que identifica el matiz en el lenguaje y deriva significados ocultos o abstractos del texto o la voz. Se trata de una tecnología que puede conducir a una calificación más eficiente de las llamadas, ya que las soluciones pueden ser entrenadas para entender la jerga de industrias específicas como el comercio minorista, la banca y los servicios públicos, entre otros. Por ejemplo, el significado de una palabra sencilla como «premium» depende del contexto y de la naturaleza de la empresa con la que interactúa el cliente.

Cuando una llamada llega al agente, la CLN también puede ayudarles sugiriendo las mejores acciones siguientes mientras la llamada sigue en curso. La herramienta de asistencia al agente en tiempo real ayuda a tomar notas y a introducir datos, y utiliza la información de las conversaciones en curso para hacer cosas como activar la recuperación de conocimientos y la orientación del comportamiento en tiempo real. Todo ello al servicio de sugerir las mejores acciones para satisfacer a los clientes y mejorar su experiencia. 

Cómo usan los contact centers la CLN para la CX

Cuanta más información lingüística incorpore una solución basada en CLN, mejor será su trabajo de asistencia a los clientes, por ejemplo, para enrutar las llamadas de forma más eficaz. Así, las consultas sencillas (como las relativas a los horarios de una tienda) pueden atenderse rápidamente mientras los agentes abordan problemas más graves, como la resolución de problemas de conexión a Internet. Todo ello ayuda a mejorar la experiencia del cliente y hace que tu contact center sea más eficiente. Los bots omnicanal pueden ser extraordinariamente buenos en su cometido si están bien alimentados con datos. Esto es gracias al aprendizaje automático (ML), un software que puede aprender de sus experiencias pasadas, en este caso, las anteriores conversaciones con los clientes. Cuando se supervisa, el ML puede entrenarse eficazmente para extraer el significado del discurso del cliente ya aprendido para captar la intención.

Un sistema automatizado debe dirigirse al cliente con educación y familiaridad con sus problemas, especialmente si la persona que llama es recurrente. Al fin y al cabo, una de las mejores prácticas de atención al cliente consiste en ser capaz de llegar a la raíz de su problema rápidamente, y mostrar ese conocimiento y atención adicionales es la guinda del pastel.

Sin embargo, es importante no optimizar en exceso los rasgos humanos de estos bots, so pena de alejar a los clientes. Debido al efecto de valle inquietante las interacciones con las máquinas pueden resultar muy incómodas. En pocas palabras, los bots deberían estar programados para reflejar los rasgos humanos sin hacer intentos minuciosos de imitarlos. Al fin y al cabo, se encargan de las tareas menores, dejando tiempo a los agentes para que puedan centrarse en las tareas en las que sus habilidades son realmente necesarias. La cuestión es no sustituir a los agentes por completo.

¿Cómo trabaja la CLN, un subconjunto del PLN en una solución de CCaaS abierta?

La comprensión del lenguaje natural es un subconjunto fundamental del procesamiento del lenguaje natural que podría marcar la diferencia en la forma en que tu centro de contacto presta el servicio al cliente. Odigo ofrece una solución CCaaS abierta a la integración con capacidades, motores y módulos de CLN de terceros para que nuestros clientes adopten la solución que mejor se adapte a sus necesidades empresariales, ayudando a los clientes a aprovechar al máximo sus inversiones anteriores. Pregúntale a Google, cuyo Dialogflow CX se integra perfectamente con la suite CCaaS de Odigo para que las grandes organizaciones puedan beneficiarse de la tecnología de PLN y CLN más avanzada.

Raffaele Ferrara
Product Marketing Manager at Odigo

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