Customer Experience

Cómo un mal uso de bots en tu atención al cliente puede dañar tu reputación digital

June 9, 2022

Este mes de Mayo, el consejo de ministros del gobierno de España dió luz verde al anteproyecto de ley de atención al cliente, el documento contempla por primera vez la regulación del uso de bots y agentes conversacionales para atender a clientes en empresas de servicios básicos.

Entre otras muchas medidas, la nueva regulación contempla el derecho de los clientes a ser atendidos por agentes humanos en tiempo real. El derecho a no ser atendido por un robot será por ley y afectará a sectores clave como el bancario, el de telecomunicaciones o  los servicios energéticos.

En Séntisis Intelligence hemos querido saber un poco más sobre cómo impacta el uso de bots y de sistemas de respuesta automática en la percepción que los clientes tienen sobre la atención de una empresa. Para ello, hemos analizado más de 3.500 comentarios en español sobre atención vía bots y agentes conversacionales en tres industrias (Retail, Banca y Telecomunicaciones) durante 2021 y 2022.

Contexto:

La atención al cliente en redes sociales es una conversación de naturaleza fundamentalmente negativa, y cuyo impacto en la reputación digital de las compañías ha crecido significativamente en un mundo post-COVID19. Según el estudio de Forrester de 2021 sobre experiencia de cliente y servicio al cliente, la comunicación al cliente mediante mensajería en canales digitales pasó de ser la quinta preferida de los clientes antes de la pandemia a la segunda que más utilizan durante 2021.

Desgraciadamente para las empresas de servicios, los clientes suelen acudir a las plataformas para presentar reclamos o quejas. En empresas de servicios básicos,  entre un 75% y un 80% de los comentarios sobre atención al cliente en redes sociales son negativos, y tan sólo poco más de el 1% de las valoraciones son agradecimientos o reseñas positivas sobre la atención recibida.

 

Nuestro estudio:

Observamos que este fenómeno se acentúa cuando la atención se lleva a cabo mediante robots, y la negatividad se dispara hasta el 90% en de media en las tres industrias analizadas. Es más probable que un cliente tenga una mala experiencia con un bot que con un agente o community manager que le preste una atención más empática o personalizada.

Análisis de Customer Experience

La edad es el factor más determinante a la hora de explicar la negatividad asociada a la interacción con bots. Existe una relación negativa entre la edad y la tolerancia a ser atendido por un agente automático.

Los datos revelan que más del 70% de las valoraciones negativas las realizan usuarios mayores de 30 años, y son los usuarios mayores de 45 años los que relatan una peor experiencia interactuando con un chatbot o un agente conversacional y los que más probabilidad de churn expresan después de una mala experiencia. La generación Z, a  pesar de no valorar positivamente las interacciones con robots en procesos de atención al cliente, parece tener más “tolerancia” y desenvolverse mejor durante estas interacciones.

En cuanto a diferencias por género. Las mujeres valoran ligeramente peor (2 puntos) la atención a través de un robot que los hombres.

Cuando hacemos zoom por sector, vemos cómo la banca es el más penalizado por los usuarios, que en un 97% de los casos emiten valoraciones negativas hacia la atención en la que no intervienen personas, especialmente en casos relacionados con cobros, comisiones e incidencias con depósitos.

Por detrás, se sitúa el sector retail, con un 94% de negatividad asociada, fuertemente relacionada con la incapacidad para solucionar incidencias en pedidos. Por último, se sitúa el sector Telecomunicaciones, con un 89% de negatividad y donde parece que los usuarios están un poco más acostumbrados a ser atendidos por agentes robóticos.

Analizando por país. Colombia lidera las quejas hacia la atención recibida mediante bots con un 22% del total de la conversación, seguida de España con un 20%, Chile con un 14% y México con un 12% de la conversación.

A la hora de analizar los motivos de la mala valoración de los usuarios, encontramos dos que sobresalen por encima del resto con más del 50% de las menciones:

- “No entienden mi problema”: Los clientes no son capaces de comunicarse de manera efectiva con los agentes conversacionales o chatbots, y no encuentran la manera de “encajar” su incidencia dentro de las opciones ofrecidas. La falta de empatía que perciben se traduce en frustración y se materializa en una queja pública en los canales de la empresa.
- “Todo va bien hasta que me quedo bloqueado”: Los clientes interactúan con el bot durante un rato hasta que llegan a un punto en el que no pueden avanzar por esa vía y solicitan hablar con un agente. La interacción funciona hasta llegar a un punto de bloqueo en el que piden interacción con un humano y al no recibirla se produce el enfado.

El impacto en el negocio: 

La atención al cliente es una de las variables que más impactan en el negocio de las empresas de servicios. Según un estudio publicado por la plataforma de experiencia de cliente Acquire en 2020, el 39% de los clientes de una empresa dejará de comprar ante una mala atención al cliente, y el 57% lo hará en el momento en que un competidor le ofrezca una mejor experiencia digital.

Al analizar la conversación en redes sociales observamos una tendencia similar, que se acentúa cuando la atención al cliente se produce mediante agentes robóticos o chatbots. Mientras que el 6% de los clientes que valoran la atención al cliente de una empresa manifiestan también la intención de abandonar o darse de baja de la misma, cuando la atención ha sido realizada mediante un bot, este porcentaje sube a un 12%. 

Según la conversación en redes sociales, la probabilidad de que un cliente exprese querer darse de baja después de una mala experiencia es el doble si la interacción ha sido con un robot que si ha sido con un agente humano.

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Suena bien, ¿verdad?

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