La IA contra el caos de las bandejas compartidas

Iniciábamos el nuevo curso anticipando cuán importante sería para este año la atención al cliente. Después de un 2020 especialmente duro, clientes y proveedores precisan de experiencias positivas que faciliten sus gestiones sin incrementar problemas adicionales a los que ya puede traer consigo la incertidumbre. Teniendo presente este objetivo, conviene preguntarse ¿estamos procurando esa experiencia?

El uso de buzones de correo electrónico compartidos es una práctica habitual en muchas organizaciones dentro de sus estrategias de atención al cliente. El funcionamiento es muy simple: una bandeja de entrada a la que pueden acceder diferentes usuarios que, en función de sus roles en la empresa, atenderán a distintos mensajes por parte de los clientes, que pueden ir desde cuestiones de soporte a, incluso, facturas y pedidos.

Originariamente, este era un método adecuado para buena parte de las empresas que no disponían de un departamento de atención al cliente dedicado. Dando acceso a diferentes perfiles de usuarios perseguían reducir las posibilidades de que alguna consulta o incidencia por parte de los clientes quedara sin respuesta. Sin embargo, lo que en un principio era una suerte de remedio casero para organizaciones con pocos recursos ha terminado viciándose, lastrando el funcionamiento de las empresas con múltiples ineficiencias.

Los errores de las bandejas compartidas

A medida que el volumen de correos electrónicos que se reciben aumenta, también lo hacen los errores que no sólo inciden en el rendimiento empresarial, sino también en la misma reputación de la compañía. Entre los errores más comunes de las bandejas compartidas que no utilizan IA podríamos destacar:

• Descoordinación. El hecho de que diferentes usuarios puedan responder a los correos electrónicos provoca que se envíen dos respuestas al mismo tiempo, lo que en sí ya no da una buena imagen y, lo que es peor, con diferentes respuestas, lo que sugiere una inconsistencia que no favorecerá la confianza de los clientes.
• Sin respuesta. En línea con la descoordinación mencionada en el punto anterior, podría darse el caso de que se dé por supuesto entre los empleados que responde el compañero cuando, en realidad, nadie lo ha hecho, lo que hace menguar estrepitosamente la calidad del servicio prestado.
• Respuesta tardía. Dado que los volúmenes de correos pueden ser muy grandes, basándose únicamente en el asunto del e-mail, difícilmente los empleados podrán detectar qué mensajes son más urgentes y cuáles no, pasando por alto asuntos prioritarios. Se estima que los empleados pueden llegar a perder hasta un 20% de su tiempo en revisar correos y, además, no siempre en busca de la urgencia sino de la facilidad de respuesta.
• Sin trazabilidad. Se pierde traza acerca de quién respondió determinado correo, entremezclándose las contestaciones y entorpeciendo la detección de problemas en caso de que las incidencias o los errores escalen en gravedad.

La Inteligencia Artificial al rescate

La solución para esta problemática pasa por la Inteligencia Artificial (IA). En el mercado ya pueden encontrarse soluciones que, ayudándose de machine learning y deep learning, automatizan estos procesos en los que suelen encallar las compañías. Se trata de incrementar la visibilidad y eficiencia en medio del caos en que puede llegar a convertirse una bandeja de entrada compartida, en la que se entremezclan consultas, incidencias, facturas y pedidos.

Los avances en IA están permitiendo que sea posible, incluso, clasificar automáticamente correos electrónicos analizando su contenido con soluciones cloud; el sistema no se limita a analizar la línea del asunto sino que, gracias a sus capacidades de comprensión de lenguaje natural, es capaz de extraer información del cuerpo del mensaje redirigiendo el e-mail al destinatario más adecuado para su gestión.

La trazabilidad de los correos electrónicos queda garantizada pues, de un golpe de vista, es posible ver toda la información referida a fecha y hora en que se envió el correo electrónico, asunto, quiénes han visto ya  el mensaje y si ha tenido respuesta, etc. En este mismo sistema y gracias al deep learning, los e-mails prioritarios son atendidos a tiempo, lo que incrementa la calidad del servicio y, con ello, la tasa de satisfacción de clientes y proveedores.

Satisfacción de la plantilla

En cuanto a los empleados, éstos también se verán extraordinariamente beneficiados, haciendo más llevadero su trabajo diario al verse liberados de la tediosa tarea de revisar cientos de correos que, en muchos casos, ni siquiera pueden atender ellos. No en vano, el estudio de Accenture Reworking the Revolution revela que el 61% de los ejecutivos espera que la IA amplíe significativamente la colaboración durante los próximos tres años.

Este nuevo planteamiento hace mucho más grato su desempeño, aportando el valor añadido para el que realmente fueron contratados. Sus actividades diarias ganan en transparencia, pueden desarrollar sus habilidades especiales y se incrementa el engagement con la organización. No sólo eso, sino que al aumentar la trazabilidad de cada uno de los mensajes, es posible elaborar informes completos con los que sentar las bases de una mejora en los procesos y mejorar significativamente la toma de decisiones sustentadas en datos.

Casos prácticos en España

El empleo de la IA para la mejora de los procesos comerciales y con proveedores no se queda en la teoría; ya es una realidad y en el mercado español pueden encontrarse experiencias que la ilustran a la perfección. Este es el caso de Heineken España, que gracias a la implantación de soluciones IA ha multiplicado por cinco la velocidad en que gestiona sus pedidos, reduciéndolo a apenas 30 segundos, frente a los 170 segundos que necesitaba antes.

Gracias a estos avances, más del 50% de sus pedidos ya se encuentra totalmente automatizado con unos niveles de satisfacción, tanto en clientes como en empleados, muy mejorados respecto a la situación previa al proyecto.