Muchas veces los Call Centers de los hoteles se convierten en un gasto, cuando realmente deberían de generar ingresos. El problema es sencillo: Por un lado, los clientes esperan un servicio instantáneo, por otro, los agentes humanos tienen que gestionar casi todo manualmente, encareciendo cada vez más el coste operativo y de personal..
La IA es una oportunidad para filtrar y resolver las solicitudes de los clientes de manera eficiente, de modo que el personal pueda dejar de responder a las preguntas frecuentes (FAQ) para centrarse en las actividades con ROI alto, como la venta directa y la resolución de solicitudes complejas.
A menudo, los hoteleros son capaces de identificar el problema pero cuando tratan de encontrar una solución tecnológica para cubrir esta necesidad quedan estancados en el intento. La IA no reemplaza al humano sino que transforma su forma de trabajar.
La IA es una tecnología disruptiva, cuyo objetivo no es solo automatizar las tareas sino también cambiar la forma en que funciona la centralita. Si está buscando implementar la IA en su CRO, este proyecto debe ser parte de un proceso de transformación global que cree un nuevo equilibrio entre los agentes humanos y virtuales utilizando las mejores capacidades que cada uno de ellos tiene para ofrecer.
Los bots mejoran la eficiencia operacional de los call centers
La centralita de los hoteles reciben las mismas peticiones de clientes todos los días, lo que ofrece un gran potencial de automatización. La mayoría de las solicitudes provienen de los canales de correo electrónico, teléfono, chat, mensajería instantánea y cada vez más las redes sociales.
Aunque los asistentes de voz basados en la inteligencia artificial todavía se enfrentan a algunos retos (que pronto serán superados), el correo electrónico, el chat y las redes sociales están preparadas para ser automatizados, así que ¿por qué no empezar por ahí?
El Call center de NH hoteles maneja los correos electrónicos entrantes con IA.
En el mundo de la hospitalidad, los hoteles NH han sido precursores utilizando la IA para resolver los desafíos de gestión de correos electrónicos. En resumen, el centro de contacto de NH recibe miles de solicitudes por email cada día y utiliza tecnologías de comprensión del lenguaje natural (NLU) para identificar y procesar automáticamente solicitudes de reservación simples.
Funcionamiento del email bot NH
- Responder solicitudes simples de disponibilidad
- Identificar las solicitudes MICE
- Caso 1: La solicitud no es interesante => Notificar al cliente con un correo electrónico de plantilla.
- Caso 2: La solicitud es interesante => Forward a un agente de MICE para un seguimiento inmediato (Average response time <1h Vs. >1,5 days antes de implementar su solución de gestión de email inteligente)
Ejemplo de NLU aplicada a la interpretación de correo electrónico (Fuente: HotelRezBot)
Zafiro Hotels & Resorts utiliza el chatbot de Quicktext para procesar las solicitudes de sus clientes instantáneamente
Los chatbots también deberían ser parte de su estrategia. En 2019, Zafiro Hotels & Resorts puso en marcha el chatbot Quicktext en su web y sus redes sociales. Consiguieron automatizar 80% de las solicitudes de sus clientes, lo que permitió resolver los problemas ocasionados por la saturación frequente de su call center. (Ver estudio de caso detallado).
María Serra, e-commerce manager en Zafiro Hotels & Resorts
Los chatbots no sólo sirven para responder las preguntas frecuentes, sino que también pueden realizar tareas repetitivas, como cambiar o cancelar reservas o procesar upgrades.
La colaboración entre la IA y los humanos maximiza la rentabilidad del call center y la satisfacción del cliente.
El creciente volumen de solicitudes de los clientes es un desafío para cualquier central de reservas. Los bots actúan como un filtro para que el 70-80% de las solicitudes entrantes puedan ser resueltas automáticamente. Los humanos necesitan centrarse en solicitudes de alto valor. Esto significa que ya no se necesita un ejército de agentes humanos poco capacitados y que se debe empezar a buscar un personal menos numeroso pero altamente preparado, capaz de resolver ventas y consultas complejas con margen para tomar decisiones y tomar iniciativas de forma autónoma.
La solución inteligente de gestión de correo electrónico utilizada por NH o el chatbot hotelero de Quicktext utilizado Zafiro pueden manejar solicitudes de reserva directas. En promedio, un chatbot actuando solo alcanza una tasa de conversión del 10%. Cuando los humanos utilizan la información proporcionada por el robot para volver a captar clientes que no han confirmado su reserva, la tasa de conversión puede llegar al 35%. Siempre que se haga bien, desde luego. Los mejores resultados se logran con follow ups telefónicos.
Al mismo tiempo que implementas la IA, necesitas invertir en la capacitación del personal para que tu equipo pueda adquirir las nuevas habilidades de iniciativa y toma de decisión requeridas en un centro de llamadas inteligente. ¿Qué toolbox de negociación le das a tus agentes de ventas? ¿Cómo puedes ayudar a tu equipo de atención al cliente a desarrollar empatía y capacitarlo para resolver problemas?
Este artículo que describe un proceso de seguimiento de ventas apropiado en un centro de llamadas basado en la IA.
Espero que este artículo te haya sido útil si quieres saber más sobre los chatbots para la hospitalidad: https://www.quicktext.im/. Si prefieres, puedes envíame un email a bde@quicktext.im.
Sobre Quicktext:
Quicktext ayuda a los hoteles a aumentar sus reservas directas y a mejorar la satisfacción del cliente. Funciona centralizando los principales canales de mensajería instantánea que los hoteles y los huéspedes pueden utilizar para comunicarse, como el Live Chat, WhatsApp y Facebook Messenger. Las interacciones frecuentes como reservar una habitación o cuál es el horario de facturación, necesito un traslado al aeropuerto, etc… son manejadas instantáneamente por el chatbot Quicktext. Quicktext chatbot ayuda a los hoteles a mejorar la eficiencia operacional y a aumentar sus ventas directas online en un 11% de media.
Eche un vistazo al vídeo del producto Quicktext
PS: Agradezco Alejandro Acosta por sus aportes a este articulo y su ayuda para la versión española
