¿Cuál es el siguiente paso en tu trayectoria con la IA?

Prioritizing the right AI use cases in contact centers to deliver customer benefits and ROI

Given the range of AI use cases in the contact center, choosing those that will provide the most value can be difficult. Some may deliver limited impact or even lead to higher costs in other areas. All of this means that contact centers need to take a measured approach to their AI journey, starting by assessing their own AI maturity and then prioritizing use cases based on customer and business metrics.

Para obtener más orientación práctica sobre cómo planificar la implantación de la IA en función de resultados claros, como el retorno de la inversión, la puesta en marcha y los riesgos, consulta Nuestra guía sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la atención al cliente.

Taking a planned approach to maximize benefits

AI is not a single application or use case. As a transformative technology it can be used across a wide range of areas within the contact center, each of which can promise value. However, thanks to this range, picking the right applications that maximize ROI can be difficult. The result? Organizations and their customers implement AI and see some improvements, but not all that were expected.

Backing this up, in research from COPC just 44% of contact centers met their expected ROI from AI implementations ^[1]. Gartner analysis found that while AI is increasing contact center productivity, it isn’t necessarily reducing costs ^[2].

All of this has led many people to see AI in customer service as a poor investment. However, the reality is that to deliver real positive impact, organizations need to take a strategic, mature approach to the technology. In mi blog anterior I explored the stages of AI maturity, and why organizations need to focus on the outcomes they want AI to deliver, not the technology alone.

Once you’ve assessed your AI maturity, you know where to start. You can then take the next steps to implement AI use cases in your contact center, guided by business need, customer impact and ease of adoption.

Tomar las decisiones adecuadas para el retorno de la inversión en IA

Too often, organizations start an AI implementation by choosing a technology first, then looking for a contact center problem it might solve. This may work in some cases, but it does not always deliver meaningful results or ROI. For example, a virtual agent may improve First Contact Resolution (FCR), but strengthening agent knowledge may achieve the same outcome at lower cost and with higher customer satisfaction.

En lugar de un enfoque que dé prioridad a la tecnología, las estrategias exitosas de adopción de la IA requieren que las organizaciones elaboren una hoja de ruta basada en necesidad empresarial, repercusión en los clientesy facilidad de adopción. This ensures contact center AI use cases are focused in the right areas to deliver lasting benefits.

To decide which AI use cases to prioritize in your roadmap, score each opportunity across these three areas:

Comprender las necesidades de la empresa

Start by identifying where the contact center could be falling short. Look at operational data first, focusing on targets or metrics that are being missed. Then build out the picture by speaking with agents and supervisors, and by reviewing customer feedback. Once you have a list of possible improvement areas, score each one by its impact on the business. This gives you a clear starting point for practical problem-solving and AI adoption.

Preguntas que hay que plantearse:

• ¿En qué aspectos no estamos alcanzando nuestros objetivos en lo que respecta a indicadores clave como la resolución en el primer contacto?
• ¿Cómo están afectando estos problemas a la empresa, en términos de productividad, experiencia de los agentes o eficiencia?
• ¿Cuáles son los más urgentes en lo que respecta a la satisfacción empresarial y del personal?

Medición del impacto en los clientes

The objective of the contact center is to deliver the best possible customer experience, as efficiently as possible. So, review your ranked list of business needs and score each one by the impact it would have on your customers. Ensure you cover all your channels and customer demographics; what is acceptable to some groups may be viewed negatively by others. For example, customers with 9-5 jobs may be angry that your contact center closes at 6pm and does not operate at weekends, unlike older, retired demographics. This process may show that a pressing internal business need has limited impact on customer experience, even if AI could help solve it. That doesn’t make it unimportant, but it may place it later in your AI implementation roadmap.

Preguntas que hay que plantearse:

• ¿Qué aspectos se señalan como problemáticos en los comentarios de los clientes?
• ¿Cómo varía el nivel de satisfacción según los canales y los grupos demográficos?
• ¿En qué aspectos tu experiencia de cliente es inferior a la de tus competidores?
• ¿Qué aspectos señalan los agentes y los clientes como causas de la pérdida de clientes o de bajos índices de satisfacción?

Centrándonos en la facilidad de adopción

Finally, examine how easy it would be to solve the problems you have identified using available AI or other technology. This includes whether you will need to change processes and ways of working within the contact center itself, retrain agents and deploy new systems. If an issue spans other parts of the business (such as finance or logistics), how easy will it be to collaborate with them to solve it? Keep in mind that people have varying concerns about AI, and this can impact engagement and adoption rates. Evaluating this metric enables you to complete your scorecard; the highest scores go to the easiest projects.

Preguntas que hay que plantearse:

• ¿Cuánto tiempo llevará implementar la tecnología?
• ¿En qué medida supondrá un cambio radical para nuestros procesos y formas de trabajar actuales?
• ¿Tenemos que colaborar con otros departamentos para resolver el problema?
• ¿Es necesario implementar otras soluciones o cambios para facilitar su adopción?

Analizar todos los factores para elegir las soluciones de IA adecuadas

Al sumar las puntuaciones de las tres áreas se obtiene una puntuación total, lo que te permite clasificar los proyectos según su urgencia e impacto. De este modo, se establece una lista de prioridades con los proyectos en los que debes centrarte primero y aquellos que deben abordarse más adelante en tu proceso de implantación de la IA.

La clave no es empezar por la IA, sino por las necesidades reales de la empresa y de los clientes que hay que resolver. Solo entonces se debe analizar qué herramientas y soluciones de IA pueden satisfacer esos requisitos específicos. Incluso puede darse el caso de que los problemas se puedan resolver mediante soluciones ajenas a la IA, como la tecnología tradicional o la modificación de los procesos. Una vez identificadas las soluciones, elabora un análisis de viabilidad completo basado en indicadores financieros o de satisfacción, respaldado por plazos de implementación realistas, con el fin de obtener el apoyo y la aprobación necesarios.

For a broader view of where AI pays off, what it can return, and how to go live while minimizing risk, Consulta nuestra guía práctica sobre cómo aplicar la inteligencia artificial en la atención al cliente.

Equilibrar las necesidades inmediatas y a largo plazo

Many organizations suffer from implementing too many AI point solutions across multiple areas, without them connecting or improving performance outside a single team, as detailed in Stage 3 of our Modelo de madurez de la IA. Esto puede ocurrir incluso cuando se sigue un enfoque planificado basado en las necesidades empresariales, el impacto en los clientes y la facilidad de adopción.

To ensure your AI journey is seamless, understanding where you are in terms of AI maturity will help you work out how to get to the next stage. Asking the right questions, you can move forward strategically and in a single direction, rather than in a disparate or disconnected way. Involve representatives from across the contact center, and the overall business, in your AI discussions to give a holistic view. This will also help identify any obstacles that must be overcome to deliver success. Examples of these could be fixing data quality issues or ensuring AI solutions fit with corporate guidelines.

Avanzar con confianza gracias a la IA

Applying AI can transform the customer experience, but only when it is focused on the right problems. Start by understanding your current level of AI maturity, then build a roadmap of ranked use cases based on business need, customer impact and ease of adoption. This gives you a clearer way to prioritize your next steps, invest where AI can deliver measurable value, and create lasting benefits for customers, staff and the wider business.

Enghouse Interactive: Supporting contact centers on their AI journey

Enghouse Interactive ayuda a los centros de atención al cliente a utilizar la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de los clientes, apoyar a los agentes, optimizar los procesos de calidad y obtener información que permita tomar mejores decisiones. Basada en una amplia experiencia en centros de atención al cliente y en un conocimiento práctico del mundo real, la inteligencia artificial de Enghouse Interactive se centra en resolver retos empresariales concretos y en aportar un valor cuantificable.

¿Estás listo para orientar tu plan de acción en materia de IA hacia tus principales necesidades en materia de experiencia del cliente?

Sea cual sea el punto en el que te encuentres hoy en tu trayectoria, Enghouse puede ayudarte a identificar los casos de uso de la IA con mayor potencial para mejorar los resultados de los clientes, los agentes y la empresa.

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Sobre el autor

Steve Nattress VP de Gestión de Productos
Enghouse Interactivo
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Steve’s unique background in Customer Support and AI development positions him perfectly to drive product and AI innovation at Enghouse. Steve is a creative and strategic leader, passionate about the potential of AI to transform customer experience, while staying sharply attuned to the critical need for secure and transparent industry practices.

Referencias

1. COPC: Cómo reducir la brecha del retorno de la inversión en IA: por qué 56% de Contact Centers no están logrando generar valor
2. Gartner: El servicio de atención al cliente lidera la adopción de la IA, pero el retorno de la inversión sigue siendo difícil de alcanzar