Blueprints HubSpot: responder FAQs con marketing conversacional

En este post te presentamos el cuarto de los artículos sobre Blueprints de automatización: Cómo responder a las FAQs con el marketing conversacional.

Cómo responder a las FAQs con el marketing conversacional

Hacer lo correcto con los clientes sin forzar los recursos internos de éxito del cliente.

Objetivo

Disminuir el número de tickets de soporte por cliente al día manteniendo o mejorando la satisfacción del cliente.

Reto

Tus clientes y usuarios quieren respuestas rápidas y a menudo recurren al chat para encontrarlas. 

Mientras que los temas complejos y técnicos son perfectos para que los respondan los humanos, las preguntas más frecuentes suelen tener respuesta en los recursos públicos de autoservicio. Así que cuando el volumen de asistencia de atención al cliente aumenta más rápido que el número de empleados, se necesita una estrategia para que tus agentes centren su tiempo en las interacciones de alto valor con los clientes y una forma de dar soporte al resto.

Solución

Puedes utilizar bots para automatizar la asistencia por chat y derivar las cuestiones más sensibles a un humano. 

Tienes un par de opciones a la hora de implementar una solución:

1. Si utilizas HubSpot, puedes aprovechar la Función de búsqueda en la base de conocimientos para ayudar a los clientes a encontrar respuestas a sus preguntas en la Base de Conocimientos que has construido.

2. Si no es así, puedes aprovechar el código personalizado que utiliza un servicio de procesamiento de lenguaje natural para identificar la urgencia de un cliente, así como 'rastrear' tus propios recursos de ayuda al cliente para devolver las respuestas de forma inmediata. Con esta estrategia, puedes ayudar rápidamente a los clientes que preguntan las preguntas más frecuentes y dirigir a los que necesitan más ayuda a un humano.

Blueprint completo

1. Analizar las preguntas más comunes

Analizar las preguntas que tus clientes hacen a tu equipo de soporte y desarrollar un sistema de etiquetado para analizar estos datos a lo largo del tiempo.

2. Crear recursos de autoservicio

Identificar las preguntas más comunes y crear recursos de autoservicio (si no los tienes ya) en una Base de conocimientos para responderlas.

3. Preguntar qué ayuda se necesita

Dentro de tu flujo de chat de atención al cliente, pregunta a tu cliente que está buscando ayuda.

4. Recomendar recursos relevantes

Utilizar la búsqueda en la Base de Conocimientos o aprovechar el código personalizado para buscar en tus recursos de ayuda y recomendar artículos que respondan a las preguntas del cliente.

5. Contabilizar los errores o la ausencia de resultados

Asegúrate de tener en cuenta los errores o la ausencia de resultados en la función de búsqueda y dirigir al cliente a un agente en vivo.

6. Preguntar siempre si tu pregunta fue respondida

Si no es así, dirígete a un agente en directo para evitar cualquier fricción en la experiencia.

7. Pasar a un agente en directo

Establece expectativas claras para el cliente sobre cuándo se le entregará a un agente en vivo y cuándo puede esperar noticias suyas.

8. Ser intencional sobre el nivel de automatización que se está poniendo delante de los prospectos o clientes

Asegúrate siempre de medir el éxito de la experiencia a través de una encuesta de satisfacción del cliente (por ejemplo, CSAT, NPS, CES).

9. Completar un QA final

Prueba tú mismo toda la experiencia antes del lanzamiento. ¿Hubo algo frustrante? ¿El flujo de usuarios tiene sentido? 

10. Lanzar la automatización

Lanza y presta atención a los registros del chat. ¿Qué te dicen tus clientes sobre su experiencia?

11. Optimizar e innovar a medida que creces

Evalúa constantemente los resultados de tus flujos de chat. ¿Dónde hay oportunidades de crear mejores recursos de autoservicio para responder a las preguntas? ¿Puedes experimentar con diferentes formatos de contenido (imágenes, gifs, vídeos, etc.)? ¿Cuál es el grado de satisfacción de tus clientes con la experiencia?

No te pierdas el último post sobre Blueprints de HubSpot, ¡,muy pronto en nuestro blog!