Caso de éxito - Eneco

El bot primero, después el agente: la estrategia de contacto del principal proveedor de energía en Holanda, Eneco.

La transformación a lo digital

Los clientes esperan cada vez más una experiencia digital atractiva y personalizada que les permita hacer su trabajo (casi) al instante, a través del canal que sea más conveniente. Eneco, el principal proveedor de energía holandés, decidió asumir el desafío de automatizar su servicio al cliente.

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El problema y la meta

Eneco recurrió a nosotros en busca de una solución de autoservicio automatizada, capaz de manejar miles de consultas y transacciones de clientes.

Con un promedio de 1,5 millones de llamadas por año, Eneco se propuso alejar el tráfico de su centro de contacto inundado ofreciendo a sus clientes una experiencia digital de clase mundial con soporte 24/7.

“La capacidad de controlar la disponibilidad de nuestro chat en vivo ayuda enormemente cuando experimentamos períodos de alta demanda”.

Desarrollo de la solución

A fines de 2018, Eneco comenzó a desarrollar una solución de asistente inteligente, impulsada por nuestras capacidades avanzadas de NLP y AI conversacional. Ruud Huigsloot, especialista en servicios digitales de Eneco, agrega: "DigitalCX, ahora Conversational AI Cloud, ya formaba parte de la arquitectura de Eneco y ya estábamos satisfechos con lo que podía hacer esta plataforma de conversación".

Antes de desarrollar el bot, Eneco decidió que seguiría una estrategia de contacto de "El bot primero, después el agente". Este tipo de estrategia consiste en ofrecer al cliente una transferencia cálida y fluida a un agente de chat en vivo cuando el bot no puede responder la pregunta. Según Ruud, el requisito más importante para que este tipo de estrategia sea eficaz es garantizar que la transferencia sea tibia: “tibia significa la capacidad de capturar toda la conversación que el cliente tuvo con el bot y transferir esa conversación al agente con la información adecuada”. Esto reduce el tiempo promedio de manejo ya que los clientes no tienen que repetirle al agente”.

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Lanzamiento del Asistente Digital Eneco

El Asistente digital se puso en marcha en Marzo de 2019, brindando a los clientes respuestas a preguntas frecuentes y soporte de navegación. Para ayudar a reducir el tráfico en el centro de llamadas, el bot se colocó en áreas muy visibles del sitio web; en la barra de navegación superior y en la página principal de atención al cliente.

Poco después del lanzamiento, la función de chat en vivo de Eneco se integró en el bot, ofreciendo a los usuarios una transferencia cálida y fluida cuando el asistente digital no puede responder sus preguntas. Además, controlar su disponibilidad de chat en vivo.

Resultados

Con un avance rápido de 6 meses, el bot ahora maneja 19,000 conversaciones por semana. Además, la tasa de reconocimiento, una medida con la que también el bot reconoce la intención del cliente, actualmente es del 90%, (antes 65%) poco después del lanzamiento. Con los paneles disponibles y listos para usar en Conversational AI Cloud, se espera que la tasa de reconocimiento aumente a medida que el equipo de contenido de Eneco continúe analizando los paneles y optimizando el chatbot. La tasa de finalización del diálogo, el porcentaje de usuarios que inician un diálogo y que llegan al final del diálogo, actualmente es del 68%.

Según Ruud, Eneco también se ha beneficiado de la integración de los datos de interacción de su chatbot en otros paneles. “Además de los amplios paneles de informes de DigitalCX, también integramos las preguntas de los bots en Google Analytics y nuestros paneles de KPI existentes. Esto nos da una visión general muy clara de lo que los clientes están preguntando en cada página web. Este tipo de datos se discute con los administradores de contenido del sitio web y se utiliza para mejorar continuamente la experiencia del cliente. Los datos que vemos son muy prometedores”.

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Siguientes pasos

En el futuro, Eneco planea aprovechar la facilidad de uso de Conversational AI Cloud cuando se trate de crear diálogos transaccionales.

En los próximos 6 meses, Eneco integrará el chatbot con sus sistemas CRM para automatizar ciertas transacciones como contratar un plan de energía y reportar un cambio de domicilio.

Además, planea expandir el bot a otros canales digitales para atender a una audiencia más amplia. “Lo que es más importante, seguiremos optimizando a diario para asegurarnos de hacerlo mejor cada día”, añade Ruud.

Desarrollar el bot durante los meses de verano

“Más o menos por coincidencia, desarrollamos nuestro chatbot durante nuestra llamada 'temporada baja'. En los meses de verano, la gente rara vez se pone en contacto con su proveedor de energía. Como tal, vemos una disminución significativa en las llamadas y el tráfico web durante este período”. Ruud recomienda que otras empresas que buscan utilizar chatbots adopten un enfoque similar. "Al desarrollar la solución durante su 'temporada baja', tiene más tiempo para ajustar la solución y comenzar a aprender sin la enorme presión de un gran volumen de llamadas".

No trates a la Chatbot como un proyecto

“No es un proyecto. Para nosotros, definitivamente no es un proyecto. Es una nueva forma de abordar el contacto digital con el cliente”, añade Ruud. “La razón por la que nuestro último intento fracasó fue porque lo tratamos como un proyecto. Creamos un proyecto, pusimos un poco de esfuerzo en él y nos dijimos a nosotros mismos que funcionará. Esto es todo sobre el mantenimiento. Todo esto tiene que ver con el conocimiento. Y se trata del largo plazo. No es algo con lo que lidias en 2 meses. Estamos construyendo nuevos fundamentos para el contacto digital con el cliente en la era del chat y los bots de voz. Un ingrediente muy importante en nuestra estrategia de servicio”.

Involucrar a las personas adecuadas

Según Ruud, la colaboración entre el equipo digital y el equipo de atención al cliente es clave. “Debe ser el equipo de atención al cliente quien configure y mantenga el contenido en el bot. Son los expertos en el lenguaje del cliente y saben cómo expresar las cosas correctamente. En Eneco, comenzamos configurando el chatbot a nuestra manera (la forma digital) y una vez que el equipo de atención al cliente se involucró, nos dijeron que teníamos que reformular todo”.

El aprendizaje comienza desde el primer día

Con varios paneles disponibles en Conversational AI Cloud que contienen datos (casi) en tiempo real, el aprendizaje comienza casi inmediatamente después del lanzamiento. Ruud deja un comentario final: “Solo comienza. Aprendes desde el primer día. Lo que ves cuando inicia sesión en Conversational AI Cloud es lo que preguntan los clientes. El beneficio de eso es enorme. Usamos los datos y comentarios del chatbot para mejorar nuestro chatbot, pero también lo usamos para mejorar activamente el contenido de nuestro sitio web”.

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