InShared
InShared comenzó hace 13 años como una de las primeras aseguradoras online. Todo debía ser lo más fácil posible: un consumidor debería poder prescindir de un asesor. Las solicitudes en línea ya eran estándar, pero hacer ajustes aún no lo era.
Con un enfoque en el autoservicio, creían que un departamento de servicio al cliente era innecesario. Sin embargo, las preguntas seguían llegando. Para responder a las preguntas, pero para minimizarlas cuando fuera posible, Marco Ganzevles se convirtió en responsable del Servicio al Cliente.
Hoy en día, también se centra en la Experiencia del Cliente dentro de Marketing y Ventas.
La gerencia se preguntaba: "¿Por qué se hacen preguntas? Después de todo, lo pusimos todo disponible en línea: desde solicitudes hasta ajustes".
La misión de Marco era descubrir de dónde venían las preguntas y cómo podrían resolverlas. En ese momento, todo se hacía aún a través de Outlook, por lo que analizar no era especialmente fácil. Para muchas preguntas, pudieron encontrar una solución simple. Un ejemplo involucró descargar una nueva "tarjeta verde". Como los clientes tienen que imprimir estas ellos mismos, InShared las había hecho en blanco y negro. Esto era confuso para muchos clientes, así que empezaron a hacer preguntas. ¿La solución? La "tarjeta verde" volvió a ser verde.
El hecho de que InShared cree en el poder del autoservicio también se demuestra por su uso de un chatbot inteligente durante más de 10 años ya. Miran el contacto con el cliente de manera muy diferente que la competencia. InShared escucha los deseos del cliente. No puedes llamarlos, pero puedes comunicarte con ellos a través del chatbot, correo electrónico, Facebook y Twitter, por ejemplo. También están probando el chat en directo. Porque, ¿qué quiere el cliente? Correcto, una respuesta a la pregunta. Y preferiblemente de inmediato. Puedes encontrar las respuestas tú mismo, InShared explica bien cómo.
¿Todavía no la encuentras? Entonces puedes enviar un correo electrónico. Aunque esta no es una respuesta instantánea. Es por eso que están considerando una transferencia del chatbot a un empleado humano en directo.
Los clientes no solo quieren una respuesta al instante; también quieren la respuesta correcta. Una frustración familiar con el servicio al cliente es tener que repetir tu pregunta. Inmediatamente quieres ser comprendido y obtener la respuesta correcta. No que te llame un compañero, o intercambiar correos electrónicos porque alguien no te entiende. Un chatbot inteligente y bien diseñado puede responder muchas preguntas correctamente dentro de una conversación. Sin embargo, debes mantener tu bot adecuadamente, explica Marco. Sigue comprobando: ¿qué preguntas se hacen y dónde falta la respuesta correcta? Basándose en esto, puedes ajustar y mejorar tus diálogos.
InShared monitoriza continuamente los resultados del chatbot. No solo con sus propios empleados, sino también con una agencia externa de CRO. También brindan información para mejorar más. A veces se trata de respuestas o diálogos, pero otras veces se trata de ayudar al cliente a darse cuenta de que está hablando con un chatbot. En los primeros días, los clientes pensaban que Fleur (el chatbot de InShared) era una persona. Comenzaban la conversación con "Hola Fleur" y enviaban mensajes muy elaborados. Eso dificulta que un bot entienda. Para llegar a la pregunta más rápido, InShared realizó varias pruebas de CRO. Además de las optimizaciones de contenido, se han cambiado la apariencia y el nombre. Ya no hay nombre, pero el personaje del comercial se ha convertido en el chatbot.
Después de un tiempo, el chatbot demostró haber acumulado tanto conocimiento que hizo que el equipo pensara.
"Lo que hacemos en el front-end, ¿no podemos hacer lo mismo en el back-end? El bot del front-end es tan inteligente que puede reconocer la pregunta de varias maneras y dar la respuesta correcta. ¿Por qué no podemos aprovechar esto también internamente?"
Así que lo hicieron. Desde entonces, InShared construyó un chatbot con una base de conocimientos interna utilizando Conversational AI Cloud con la misma base de datos y funcionalidades que el chatbot orientado al cliente. Los empleados pueden buscar la respuesta correcta, ver si es correcta y dar la mejor respuesta al cliente. En todos estos pasos, pueden proporcionar comentarios o modificar respuestas. Con todos los involucrados, la mejor respuesta está siempre disponible. ¿La mayor ventaja? Todos los empleados (inexperimentados o experimentados) pueden comenzar fácilmente y proporcionar retroalimentación. Como resultado, la base de conocimientos interna y el chatbot en el front-end se mejoran continuamente.
"Una herramienta que nos permite mejorar rápidamente en todos los aspectos. Uno que nos permite ayudar a los clientes y empleados con las mejores respuestas posibles." - Marco Ganzevles, InShared
Para Marco, el servicio al cliente se trata de "hacerlo más fácil". Obtener respuestas más fácilmente, o hacer que el soporte sea más fluido. No importa cómo lo hagas, nunca está terminado. Después de todo, siempre se pueden hacer las cosas más fáciles. Esto también se aplica al chatbot: el mantenimiento es necesario para mantenerlo funcionando correctamente. Los desarrollos y las expectativas de los clientes van rápido. "Piénsalo como una casa: si no haces nada, seguirá estando ahí en cinco años. Pero si no has hecho nada en 10 años, comenzará a desmoronarse. Con un chatbot, esto sucede aún más rápido: tienes que dar el 150% todos los días para seguir mejorando. El sistema puede hacer cualquier cosa, pero la organización tiene que contribuir", explica Marco Ganzevles.
La pregunta que se hace mucho en InShared: ¿qué tan efectivo es el chatbot? En los últimos 10 años, ha habido opiniones e ideas diferentes. Los nuevos colegas trajeron nuevas preguntas y discusiones, y se desafiaron temas como la 'hype de IA'. Se necesitaron varios casos de negocio para mostrar todas las cosas que hace el bot. Sin embargo, Conversational AI sigue siendo un éxito para InShared, junto con los aprendizajes necesarios. Marco dice: "Detrás de cada bot exitoso hay un equipo: personas con tiempo, energía y conocimiento para mejorarlo. Proporcionar a los clientes la información correcta y ayudarlos a avanzar". Compara Conversational AI con un Ferrari: tienes que engranar todo para sacarle el máximo provecho.
"Tenemos un Ferrari, pero lo dejamos conducir en un camino de tierra. Entonces nos sorprende que no alcance los 230. El camino tiene que ser bueno para poder conducir rápido. ¿Qué pasa si pavimentamos el camino? Entonces iremos igual de rápido. Conversational AI ha demostrado tanto." - Marco Ganzevles, InShared
Crea un chatbot inteligente para propósitos internos y externos con Conversational AI Cloud, al igual que InShared.
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