Recientemente, la comunidad de Zendesk organizó nuestro segundo análisis profundo posterior a la relación sobre los agentes de IA de Zendesk, “los bots más autónomos en experiencia del cliente”. Nuestro panel de expertos profundizó en las funcionalidades principales de los agentes de IA y mostró una demostración interactiva del producto. A los asistentes se les mostraron las mejores prácticas, los casos de uso del mundo real y recibieron recursos para mejorar sus experiencias de servicio con los agentes de IA.
El evento destacó el potencial de los agentes de IA para mejorar las tasas de resolución automatizada, elevar las interacciones con los clientes y aumentar la eficiencia operativa. La sesión de preguntas y respuestas en vivo proporcionó información personalizada a los participantes. En este artículo encontrará nuestros recursos para eventos, una grabación del evento y una lista seleccionada de las preguntas que abordamos.
Grabación del evento
Resumen de preguntas y respuestas
¿Cuáles son algunas de las mejores maneras de desarrollar esta funcionalidad si aún no tiene un bot?
Inicie un agente de IA en minutos > Establezca medidas de seguridad con intenciones > Agregue más personalización y control en sus interacciones > Analice y optimice el rendimiento de su agente de IA > Automatice sus correos electrónicos y formularios web. Recomendamos permitir un periodo de aprendizaje de 2 semanas después de la implementación para que el agente de IA reconozca los patrones de conversación de los clientes. Opte por “generar una respuesta” para las intenciones que se resuelven mejor usando su base de conocimientos. Considere usar esto para las preguntas frecuentes que se pueden abordar de manera efectiva con información de los artículos del centro de ayuda. Cree flujos de conversación/respuesta para personalizar la experiencia del cliente (por ejemplo, verificar el estado del pedido, la autenticación o crear escenarios condicionales).
¿Cómo se mide el éxito de los agentes de IA?
Comience poco a poco y desarrolle sobre la marcha: Alcance tasas de automatización de hasta un 20 % con solo usar respuestas generativas. Elija un par de intenciones populares para usar GenAI y, cada dos días, continúe automatizando más intenciones. Revise y ajuste constantemente: Revise las transcripciones de las conversaciones de los agentes de IA para identificar las brechas de conocimiento o de conversación. Optimice sus flujos para asegurarse de que los clientes no tengan que repetir lo mismo.
¿Qué métricas debo analizar en el primer mes de implementación?
La mejor manera de monitorear a los agentes de IA es a través del panel de Insights. Puede obtener información detallada sobre los usuarios activos, el porcentaje de transferencias a agentes y las resoluciones automatizadas. Las métricas de rendimiento del panel ofrecen un vistazo rápido al rendimiento general de los agentes de IA.
¿Cómo evito que el agente de IA dé una respuesta incorrecta?
La información que muestra el agente de IA es tan buena como la información que se encuentra en la base de conocimientos. Asegúrese de que el contenido de la base de conocimientos esté actualizado y verificado con regularidad para asegurarse de que no se den respuestas heredadas. Centrarse en las primeras 75 palabras permite recuperar mejor los artículos. Optimice su base de conocimientos usando las sugerencias de este artículo para que cada artículo trate de un solo tema en lugar de varios problemas.
¿Cómo hago para que mi agente de IA rellene el formulario de ticket para ahorrarle tiempo y aumentar la eficiencia?
Le conviene aprovechar el paso “solicitar detalles” dentro de la configuración de “agentes de IA” para recopilar ciertos puntos de datos
¿Cuáles son los mejores KPI para determinar el éxito con los agentes de IA?
Recomendamos lo siguiente: Tarifas de autoservicio. ¿Por dónde empieza? Rendimiento de Bot Insights en 7 días. “Próximos pasos para mejorar el rendimiento” Mostrar temas que se están derivando a un ticket/no resueltos. Próximos pasos prácticos para mejorar los niveles de automatización, como las sugerencias de intención. Combine eso con CSAT.
Históricamente, las conversaciones solo con bots solo están disponibles durante 7 días. ¿Hay alguna manera de exportar o almacenar estos datos? Lo querríamos para garantizar la calidad del bot, para asegurarnos de que está proporcionando la información correcta a los clientes.
Nos complace anunciar el lanzamiento de nuestra función de control de calidad del agente de IA (control de calidad del bot), diseñada para mejorar el control de calidad de los chatbots. Esta nueva funcionalidad le permite identificar los puntos ciegos en la calidad del soporte de los agentes de IA. Analice y revise el 100 % de las interacciones de los agentes con IA, identifique los errores para la intervención humana y obtenga información valiosa sobre las áreas clave de rendimiento.
Recurso: Anunciamos el control de calidad (QA) para los agentes de IA
¿Hay una señal obvia para los usuarios finales de que están hablando con un agente de IA?
Si es así, ¿es opcional que elijan hablar con un agente fácilmente?
Sí, hay un indicador de que los comentarios del agente IA se “generan a través de IA” al responder. Los agentes de IA pueden estar preparados para transferir a un agente en vivo y comprender cuándo un usuario lo solicita.
¿Es necesario usar Sunshine for the AI Agent para acceder a los datos de nuestros clientes desde nuestra base de datos?
No, puede aprovechar el paso Hacer llamada de API en el agente de IA nativo para recopilar los datos pertinentes del cliente de las variables del sistema back-end, almacenar y pasar. y luego devolverlo en un mensaje BOT dentro de la conversación sin usar el acceso a la API de Sunshine Conversations.
Recurso: Utilización del paso Hacer llamada de API en un bot de conversación
¿Puede el agente de IA integrarse con HubSpot para crear flujos de trabajo de ventas y marketing a partir de tickets de soporte?
El paso Hacer llamada de API permite configurar una llamada de API a otro sistema, como un sistema CRM o ERP interno, o enviar los detalles de la conversación a un extremo externo, como Amazon Event Bridge o Google Analytics. No he trabajado directamente con la API de HubSpot, pero suponiendo que tengan un extremo de API al que podamos acceder, podríamos determinar cómo aprovechar el flujo de bot de agente de IA.
Recurso: Utilización del paso Hacer llamada de API en un bot de conversación
¿De dónde proviene la información para responder las preguntas de los usuarios: artículos de Zendesk Guide? Si es así, ¿cuál es la mejor manera de preparar nuestra base de conocimientos cuando tendemos a tener muchos tickets de características particulares?
Correcto, la información proviene directamente de los artículos del centro de ayuda. Eso significa que no tiene que preocuparse de que los agentes de IA entreguen información inexacta que está fuera del campo izquierdo, porque cualquier información que proporcionen es algo que sus equipos ya han escrito y aprobado en su centro de ayuda. Nuestros informes deberían poder ayudarlo a identificar temas entre las preguntas que su agente de IA no responde. Con esta información, puede crear artículos del centro de ayuda para abordar estos temas. Yo diría que preste especial atención al título y las primeras 75 palabras del artículo, ya que son muy útiles para ayudar a su agente de IA a encontrar la información correcta
¿Cuáles son algunos de los casos de uso más desafiantes que están viendo los equipos de ZenDesk?
Interpretemos esta pregunta como los casos de uso más complejos que vemos que nuestros clientes resuelven usando agentes de IA. Hemos visto que los clientes logran un gran éxito con los procesos complejos al usar esas integraciones de extremo a extremo. Como recordatorio, puede usarlos para enviar, extraer y analizar datos de todo tipo de sistemas internos y externos como su OMS, su CRM, su proveedor de envíos. Esto ha sido transformador cuando se trata de automatizar procesos que solían ser un ticket garantizado para un agente humano. Ahora, cosas como las devoluciones o los cambios se pueden automatizar por completo, lo cual es un proceso muy complejo cuando se trata de todos los datos necesarios para finalizarlo.
¿Tiene alguna sugerencia para aumentar la adopción de los bots de chat para los clientes menos expertos en tecnología?
Comience con lo básico, tenga contenido y conocimientos que sus agentes de IA puedan usar. Esta será la base fundamental para obtener valor inmediato con una configuración mínima.
Recurso: Uso de la IA para generar respuestas en un bot de conversación