Más de un 30 % de mejora en las tasas de contención del chatbot en un importante banco estadounidense
Utilización de la eficaz solución de agentes virtuales de Virtusa
El desafío
Uno de los mayores bancos del mundo implementó una solución de IA conversacional para mejorar el servicio al cliente. Para ayudar a automatizar aún más las funciones comerciales de la banca de consumo, desarrollaron más de 200 acciones para la función de chatbot. Al analizar la solución, descubrieron que el chatbot tenía una tasa de contención inferior al 15 %. Los clientes abandonaban los chats y finalmente dejaban de utilizar el portal LiveChat.
La solución
Solución eficaz de agentes virtuales
Determinamos que la IA conversacional no entendía los problemas de los clientes lo suficientemente bien como para proporcionar la solución adecuada al evaluar la función actual del chatbot. Para solucionar el problema, Virtusa:
Construyó un marco de optimización del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar el rendimiento
Extrajo y alimentó el historial de chat a través de la solución de Análisis Lingüístico para identificar intenciones similares y diferentes. Por ejemplo: "¿Por qué me han cobrado?" frente a "¿Me van a cobrar?"
Utilización de los datos del Análisis Lingüístico para el aprendizaje y la mejora del motor NLP del chatbot
Se completaron las pruebas de Bot NLP y se realizaron mejoras continuas en ciclos de dos semanas
Creación de conectores API a sistemas bancarios de backend para integrar la funcionalidad bancaria
Las ventajas
Añadir contexto a la función de chatbot ayudó al banco a:
Aumentar las tasas de contención del chatbot en más de un 30 %.
Reducir el volumen de llamadas de los agentes en vivo en un 30 %.
Reducir el número de consultas que se envían a los agentes en vivo
Reducir los costes de funcionamiento del servicio de atención al cliente
Mejorar la satisfacción del cliente
Conseguir el ROI a través de interacciones con los clientes
¿Su chatbot entiende a sus clientes?
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