Sabrina Atienza de Pega: Voice AI ayuda a los agentes de atención al cliente a convertirse en trabajadores del conocimiento y embajadores de la marca

Publicado: 2022-02-14

Cualquiera que haya visto esta serie semanal probablemente sepa que tengo una especie de obsesión por la tecnología de voz y la IA conversacional. Realmente espero con ansias el día en que pueda usar el lenguaje natural en lugar de escribir, hacer clic y deslizar para tener más interacciones. Es por eso que siempre estoy atento a las progresiones, evoluciones y transformaciones que pueden estar conduciendo a un día en que eso puede estar más cerca de suceder.

Una de las áreas en las que está viendo muchas cosas interesantes en el área de la tecnología de voz es la experiencia del cliente. Y una forma de mejorar esa experiencia, particularmente cuando necesita asistencia, es tener excelentes interacciones con un agente de servicio al cliente que sabe cómo ayudarlo y puede hacerlo de manera eficiente.

A principios de esta semana , Pegasystems , una plataforma líder de interacción con el cliente, anunció dos nuevos productos, Voice AI y Messaging AI, que busca brindar a los agentes de servicio al cliente su propio "copiloto" para ayudarlos en tiempo real a medida que ayudan a los clientes que buscan soluciones inmediatas. ayudar. Y pude hablar con Sabrina Atienza , directora de administración de productos de Pega, para compartir sus pensamientos sobre cómo la IA de voz y mensajería puede ayudar a los agentes humanos a brindar una mejor experiencia a los clientes que la necesitan y convertirlos en embajadores de la marca para la empresa.

A continuación se muestra una transcripción editada de una parte de nuestra conversación. Haga clic en el reproductor de SoundCloud incorporado para escuchar la conversación completa.

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Comienzo temprano en AI y tecnología de voz

Sabrina Atienza : De hecho, crecí en Filipinas, emigré a Estados Unidos y crecí en Nueva Jersey. Y en la universidad, en UC Berkeley, estudié informática y física. Esto fue alrededor de 2013 cuando me gradué y el big data y la IA apenas comenzaban a generalizarse y ser bastante masivos en todas las industrias diferentes.

Realmente fue una oportunidad increíble trabajar con profesores líderes en inteligencia artificial y aprendizaje automático en este espacio. Y, en última instancia, eso es lo que me inspiró a comenzar una empresa recién salida de la universidad llamada Qurious, que se especializa en reconocimiento de voz en tiempo real y procesamiento de lenguaje natural para casos de uso B2B.

Avance rápido, varios años, un par de millones de dólares de financiación de riesgo y, después de reclutar un equipo de ingenieros de inteligencia artificial y aprendizaje automático, terminamos asociándonos con Pega. Nos adquirieron hace un año. Y me uní como director de gestión de productos, donde dirijo el desarrollo de Voice AI. Y también lanzamos un producto hermano llamado Messaging AI, ambos muy recientemente.

Evolución de la IA de voz

Brent Leary : Has estado involucrado con la tecnología de voz desde cuando estabas en la escuela, que no es tan atrás, pero sí un poco. ¿Cómo han cambiado las cosas desde que comenzó en esta área hasta donde estamos hoy con esta tecnología de voz y Voice AI?

Sabrina Atienza : Recuerdo el momento en que conseguí una Alexa por primera vez, así que Alexa hizo eco y pensé que era súper increíble. Y todos los que conocía tenían uno, pero al final del día, realmente solo lo usé para una o dos cosas. Así que tocar música y tal vez revisar el clima. Y entonces se me ocurrió, hay muchas más aplicaciones de IA de voz, tecnología de voz, y las cosas recién comenzaban. Esto fue de regreso, en que? 2014, 2015.

Eso es lo que realmente me entusiasmó sobre el procesamiento de la voz y el lenguaje natural en general. La idea de que podríamos aprovechar la inteligencia artificial, el aprendizaje automático para comprender la comunicación humana y potencialmente aumentar o mejorar la comunicación humana. Y esa es la chispa de donde surgen Qurious y las ideas que estamos abordando ahora en Pega, poder aprovechar ese tipo de tecnología en tiempo real para ayudar a los humanos a tener conversaciones mejores, más eficientes y más efectivas. .

Mejor EX, Mejor CX

Brent Leary : Entonces, ¿cómo ha ayudado la tecnología de voz durante los últimos casi dos años en este punto, a hacer que los agentes tengan una mejor capacidad para crear las experiencias que los clientes necesitan en momentos como este?

Sabrina Atienza : Acabamos de lanzar dos productos, Voice AI y Messaging AI. Y esencialmente puede pensar en ellos como copilotos durante una conversación telefónica o de mensajería en tiempo real.

En realidad, escuchan lo que dice el cliente, lo que dice el agente y luego brindan orientación en tiempo real en función de lo que se está discutiendo. Y, en última instancia, nos dirigimos hacia un mejor y más rápido servicio al cliente. Por lo tanto, reduce el tiempo promedio de manejo, mejora el cumplimiento, aumenta la productividad de los agentes, acelera la capacitación y la incorporación de nuevos agentes. Y así, con Voice AI y Messaging AI, básicamente se está aprovechando esa conversación a medida que sucede, entendiendo el contexto de los problemas del cliente, sobre qué están llamando. Y luego brindar sugerencias útiles a los agentes en tiempo real para ayudarlos a resolver esos problemas mucho más rápido con resultados de mayor calidad y también experiencias más consistentes para sus clientes.

Solo para darle un par de ejemplos de cada una de estas características y casos de uso que podrían surgir. Con el cumplimiento del guión, podría pensar en el cumplimiento de HIPAA, donde confirman su identidad o incluso requieren divulgaciones financieras que el agente tiene que decir, Voice AI puede verificar eso y empujar al agente en tiempo real, si no han dicho esas piezas. de los guiones.

Cuando se trata de acciones emergentes para tomar, por ejemplo, está llamando a su aseguradora de salud para agregar un nuevo bebé a su plan, Voice AI puede detectar eso en la conversación e iniciar el flujo de trabajo o las acciones apropiadas para tomar.

De manera similar, para mostrar artículos de conocimiento, imagine un agente nuevo que no sabe exactamente cómo se calculan las tarifas para una tarjeta de crédito específica, Voice AI puede detectar de qué se trata esa conversación, qué tarjeta de crédito tiene el cliente en sus cuentas y mostrar la información adecuada. artículo de conocimientos basado en ese disparador.

Y luego, la última característica que me emociona mucho es el autocompletado de formularios. Podemos tomar lo que dice el cliente en tiempo real, tal vez su nombre, su dirección, la fecha del servicio si llama por un reclamo en particular y podemos tomar toda esa información y completar los campos del formulario automáticamente para que el agente ya no tiene que hacer ese tipeo manual. Solo tienen que validar lo que nuestra IA ha puesto allí. Asegúrese de que sea correcto, por supuesto, pero no tienen que hacer la entrada de datos manual, tediosa y propensa a errores.

Y así, ese es realmente nuestro conjunto de funciones inicial para voz y mensajería AI. Y realmente el enfoque filosófico fue, ¿cómo ayudamos a ahorrar tiempo? ¿Cómo ayudamos a los agentes a hacer el trabajo más rápido? Y esto también ayudó a los agentes más nuevos a ponerse al día, ¿cuál es el proceso correcto a seguir aquí? ¿Cuáles son las mejores prácticas a seguir?

Brent Leary : Digamos que los agentes obtienen la mayor parte, ¿no? Hay algunos que pueden equivocarse, que esto ayudará, pero también está obteniendo incluso más de lo que obtendrían si se vieran obligados a escribirlo. Porque por mucho que me gustaría pensar que lo estoy consiguiendo todo, probablemente no estés consiguiendo tanto como crees. Entonces, tener un sistema que permita una mayor captura de datos también debería conducir a mejores acciones después de que hayan sido analizados, esos datos hayan sido analizados.

Sabrina Atienza : Exactamente. Y es por eso que lo posicionamos como copiloto porque siempre está ahí en segundo plano, ya sea una llamada telefónica o una conversación de mensajería en vivo, realmente está ahí en segundo plano, analizándolo por usted, captando señales, que usted puede ha perdido palabras clave y temas e intenciones, que puede haber perdido porque podría estar enfocado en otras actividades cruciales.

Es por eso que es realmente útil, especialmente para los agentes más nuevos, pero también útil incluso para los agentes experimentados, porque podemos llevarlos a la pantalla correcta más rápido, llevarlos al flujo de trabajo correcto, mostrar el artículo de conocimiento correcto que es contextualmente relevante en tiempo real.

Brent Leary : ¿Cómo espera que esto aumente la experiencia del cliente cuando tiene que interactuar con un agente?

Sabrina Atienza : En realidad, en la misma encuesta que mencioné, otro hallazgo que encontraron fue que entre el 50 y el 60 % de los agentes dijeron que los clientes se sienten frustrados cuando pasan tanto tiempo cambiando entre pestañas y aplicaciones.

Y el agente tiene que decir: “Espera. Lo siento, la pantalla aún se está cargando”. O, "Espera, estoy tratando de encontrar la información correcta".

Así que imagínese poder llevar al agente al lugar correcto de inmediato, eso hace que la experiencia del cliente sea mucho mejor, menos demoras, un agente que puede prestar atención completa a las cosas importantes que suceden en la conversación.

Brent Leary : Presta mucha atención. Suena tan fácil de hacer, pero cuando tienes tantas cosas a tu alrededor, es realmente difícil de hacer. Y estás pensando en lo que estás tratando de resolver actualmente, puedes estar pensando, ¿me está tomando demasiado tiempo resolver esto?

¿Cómo cambia la IA de voz/mensajería el enfoque de las empresas hacia CX?

Brent Leary : ¿Y cómo esto puede afectar mis evaluaciones o particularmente mi aumento o no? Entonces, cualquier cosa que le permita al representante simplemente hacer su trabajo y que todo lo demás se maneje por él, debería ser beneficioso para todos.

¿Cómo ve que esto cambie el enfoque general de las organizaciones hacia la experiencia del cliente una vez que comenzaron a implementar este tipo de tecnologías?

Sabrina Atienza : Creo que hay una macrotendencia que está ocurriendo en general, y es que los clientes se sienten más cómodos usando el autoservicio para solicitudes más simples, lo que significa que los agentes se están volviendo más como trabajadores del conocimiento.

Están manejando asuntos mucho más complejos y delicados. Además, tratar de navegar por servicios y productos más complejos y posibles problemas de resolución de problemas con esos servicios y productos.

Entonces, hay un cambio general hacia el trabajo del conocimiento. Y creo que a medida que crece la adopción de herramientas como Voice AI y Messaging AI, realmente está ahí para habilitar el conocimiento de los agentes, sacando a la superficie el contenido importante que necesitan los trabajadores para que puedan concentrarse en navegar una situación realmente compleja y delicada.

Creo que hay otra tendencia macro que está relacionada, que es, cualquier interacción en el mundo de hoy puede volverse viral, lamentablemente, nos guste o no. Una mala interacción puede volverse viral y destruir la reputación de una marca.

Entonces, te guste o no, tus agentes se están convirtiendo en trabajadores del conocimiento y también en embajadores de la marca en primera línea, hablando con tus clientes. Entonces, poder liberar su carga mental para que puedan concentrarse en brindar a sus clientes la atención que necesitan, la atención que necesitan, nuevamente, haciéndolos sentir escuchados y valorados, eso también contribuye en gran medida a ese objetivo. .