Ticket deflection: the currency of self-service

Ticket deflection: the currency of self-service

22 de Mayo de 2017
Ticket deflection: the currency of self-service

Forrester Research pronostica que el autoservicio será la tendencia n.º 1 del servicio de atención al cliente en 2017 debido a que “la preferencia por la autoayuda está ganando terreno rápidamente entre los clientes”. Pero ¿por qué los clientes prefieren cada vez más el autoservicio a otras formas de servicio de atención al cliente? Porque a menudo es la forma más rápida y que exige menos esfuerzo para resolver sus problemas, ya que no hay necesidad de contactar con un agente y se puede acceder desde cualquier parte las 24 horas de los 7 días de la semana. El acceso desde cualquier lugar y en cualquier momento es probablemente el factor más importante: el mundo actual es móvil, multicanal y multipantalla. Esta es una gran noticia para las empresas, ya que aumentar el autoservicio produce una mayor redirección de tickets o hace que los clientes prefieran ayudarse a sí mismos en lugar de recurrir al equipo de soporte.

Es posible que ya hayas hecho una gran inversión en crear contenido para la base de conocimientos y que lo hayas puesto al alcance de tus clientes en la web y a través de dispositivos móviles. Aunque hagas lo posible por dirigir a los clientes a los recursos de autoayuda, a menudo ellos tienen que hacer un esfuerzo para descubrir y utilizar esos recursos. Ahora puedes hacerlo mejor con las nuevas tecnologías y herramientas que, al dar protagonismo al autoservicio, mejoran enormemente el índice de redirección de tickets.

Ahora, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten automatizar muchas de las interacciones con los clientes más frecuentes y que necesitan menos intervención de los agentes. Con este sistema, los clientes ya no tienen que esforzarse por encontrar y utilizar ese contenido, y los agentes tienen más tiempo para atender a quienes necesitan ayuda con problemas de soporte más complejos. El autoservicio satisface a los clientes y, además, ofrece un gran ahorro de costes.

El problema del autoservicio —y esto quizás explica por qué algunas empresas han tardado en adoptarlo— es que es una forma indirecta de atención al cliente. En realidad, no es fácil demostrar que tener un Centro de ayuda repleto artículos de autoservicio excelentes evita que los clientes soliciten soporte, generen tickets y necesiten hablar con los agentes. Sabemos que esto ocurre y contamos con algunas métricas que indican la eficacia de este método, pero hasta hace poco era difícil presentar datos que probaran su efecto directo sobre las colas de tickets y la satisfacción del cliente. Ahora todo esto está cambiando.

Éxito poco convincente
Para mí, el soporte mediante el autoservicio siempre ha sido la tendencia más importante del servicio de atención al cliente. Zendesk me contrató a principios de 2011 para crear la base de conocimientos y ayudar a construir el canal de autoservicio para los clientes de Zendesk. En el transcurso de varios años, mi equipo de redactores y yo produjimos cientos de artículos y guías y fuimos acercándonos al primer gran éxito que nos habíamos autoimpuesto: un millón de visitas al mes.

Alcanzamos nuestro objetivo aproximadamente dos años después del lanzamiento. Cuando lo conseguimos, nuestro CEO nos felicitó y el vicepresidente de nuestra organización nos regaló una taza de café con el hashtag #OMGMYFORUMWASVIEWEDLIKE1000000TIMES. Las vistas mensuales totales no fueron la única métrica de rendimiento de la que hicimos un seguimiento, pero sí la más importante, y alcanzar este hito fue muy gratificante. Pero ¿fue realmente suficiente para demostrar la eficacia del canal de autoservicio? Para mí no, y probablemente tampoco para ti.

Cómo medimos el autoservicio
Las métricas de autoservicio que medimos nos ayudan a saber qué contenido necesitamos crear, qué calidad tiene el contenido existente y cómo interactúan nuestros lectores con él, y son inestimables desde esa perspectiva. Sin embargo, lo cierto es que no nos sirven para demostrar una relación directa entre el uso del Centro de ayuda y el volumen de la redirección de tickets. Estas son las métricas que hemos utilizado:

Vistas e interacciones
Estas son las métricas que se cuantifican habitualmente sobre el rendimiento del Centro de ayuda (o de cualquier sitio web): la cantidad de visitas, los usuarios únicos y los indicadores de interacción, como la duración media de la sesión, la tasa de rebote y otros factores. Son los parámetros habituales de Google Analytics, que ayudan a determinar si los clientes están encontrando y utilizando el contenido, y si les resulta útil, y desde ese punto de vista todas estas métricas son sumamente valiosas. Puedes informarte sobre ellas en la serie de artículos en cuatro partes que comienza con Google Analytics y el Centro de ayuda, 1.ª parte: hacer las preguntas correctas.

Actividad de la comunidad e interacciones
Para nosotros, otra medida importante del éxito fue el tamaño y el dinamismo de nuestra comunidad de usuarios. Queríamos que nuestro Centro de ayuda fuese el lugar al que los clientes pudiesen acudir no solo a buscar la información que les proporcionamos, sino a interactuar con otros clientes, compartir sus conocimientos especializados y aprender los unos de los otros.

Google Analytics se puede utilizar para medir parte de la actividad de la comunidad, pero aquí es donde son realmente útiles más enlaces directos al flujo de trabajo de soporte. En Zendesk Support los informes del Centro de ayuda se segmentan en Base de conocimientos y Comunidad. En ambos casos, puedes llevar un seguimiento de la cantidad de publicaciones, vistas, votos positivos en las publicaciones, suscripciones y comentarios. Los objetivos que establezcas para cada uno dependen de ti, pero huelga decir que es recomendable tener muchos, aparte de hacer un seguimiento de esas actividades a lo largo del tiempo.

Search
En la pestaña de informes de Zendesk Support también encontrarás datos sobre las búsquedas de los usuarios en el Centro de ayuda. El informe incluye la cantidad de búsquedas sin resultados (aquellas para las cuales no se encontraron artículos con las palabras clave de búsqueda) y las búsquedas sin clics en artículos que ya existen. Lo primero puede ayudarte a determinar qué artículos deberías crear, mientras que lo segundo puede detectar problemas de facilidad de uso del contenido (la falta de clics puede significar que los títulos de los artículos no son lo suficientemente descriptivos o que no contienen las mismas palabras que utilizan los clientes). También verás el número de tickets creados después de una búsqueda. Por último, puedes hacerte una idea de cómo está afectando el autoservicio a la cola de tickets; en este caso, sin embargo, de forma negativa, porque los tickets se han creado pero no se han redireccionado.

Puntuación del autoservicio
Si bien las métricas anteriores revelan el rendimiento y la calidad del contenido de autoservicio, la puntuación de autoservicio pretende medir el efecto que tiene el Centro de ayuda como canal de soporte, es decir, de qué manera ayuda a los clientes a resolver sus problemas y evita que abran solicitudes de soporte que acaban siendo gestionadas por los agentes.

La puntuación de autoservicio se calcula con esta fórmula:

Puntuación de autoservicio = Total de usuarios de los centros de ayuda / Total de usuarios en los tickets

Esta fórmula calcula un ratio de 4:1, lo que significa que por cada cuatro clientes que intentan resolver su problema con el autoservicio, un cliente envía una solicitud de soporte (la puntuación de autoservicio también se trata en el artículo mencionado más arriba).

La puntuación de autoservicio es valiosa porque permite crear puntos de referencia de redirección de tickets y esto, a su vez, permite comparar la proporción de redirección de tickets entre un mes y el siguiente.

En un momento determinado, en Zendesk alcanzamos una proporción de casi 40:1, lo que quedaba muy bien en los informes que enviaba a mis superiores y puede haberme ayudado a obtener un ascenso, pero aun así no me permitía demostrar el impacto real que tuvo nuestro canal de autoservicio a la hora de evitar la creación de tickets. En gran parte, nos dábamos el beneficio de la duda.

Pero entonces ¿cómo nos acercamos a los datos reales? Por supuesto, con las nuevas tecnologías.

Autoservicio con inteligencia artificial añadida: una nueva fase impulsada por las personas y los bots

El futuro del autoservicio es un feliz matrimonio entre personas y nuevas tecnologías que colaboran para facilitar la autoayuda. Ahora no solo podemos utilizar la inteligencia artificial y la automatización para proporcionar contenidos a nuestros clientes; también podemos vincular directamente su uso para favorecer la resolución de problemas. Estos son los datos que siempre hemos anhelado tener.

Todo esto es posible gracias a las nuevas tecnologías de autoservicio, como el Answer Bot, que viene incluido como parte de Zendesk Guide. Veamos rápidamente cómo funciona.

El Answer Bot lee el texto del correo electrónico del cliente valiéndose del aprendizaje profundo y del llamado Natural Language Processing (NLP), y después responde al cliente sugiriéndole artículos del Centro de ayuda que pueden ayudarle a resolver sus problemas por sí mismo.

Por supuesto, la solicitud del cliente por correo electrónico ha generado un ticket que es necesario resolver. La respuesta automática del Answer del Bot facilita al cliente información que debería ayudarle a resolver su problema, así como una forma de cerrar el ticket por sí mismo antes de que un agente contacte con él. Si el cliente no cierra el ticket, un agente se pone en contacto con él, quien posteriormente hará un seguimiento y cerrará el ticket.

La parte más interesante de esto es, para mí, que luego existe la posibilidad de crear informes sobre los tickets resueltos por medio del autoservicio.

Con el Answer Bot, ahora el autoservicio está mucho mejor integrado como canal de soporte. Por fin podemos demostrar su impacto directo en la cola de tickets y en la satisfacción del cliente, además de ofrecer a la empresa los datos que utilizamos para demostrar su eficacia. Pronto podremos hacer esto en muchos de nuestros canales de soporte, lo que nos dará una visión multicanal aún más completa del impacto del autoservicio.

Por supuesto, los clientes seguirán utilizando tu contenido de autoservicio de formas desconectadas y que no pueden rastrearse para obtener datos de redirección de tickets, pero tampoco pasa nada: el contenido ayudará a los clientes a resolver sus problemas aunque no siempre sea posible cuantificar esta ayuda.

Aprende a ofrecer una experiencia de autoservicio excelente: lee 6 sugerencias para crear un Centro de ayuda eficaz

Anton de Young is a published writer and photographer. As a long-time Zendesk employee, he built the Zendesk customer education and training teams, and then as a marketing director launched the Zendesk customer service leadership program and event series, which he then helped to expand into the Relate website and event series. Now a freelancer, Anton is busy exploring the world from his new home in Lisbon, Portugal. Find him on Twitter: @antondeyoung.