Su lista de verificación completa de preparación para Intercom Fin AI para la higiene del cierre de casos

Todo el mundo habla de los agentes de soporte con IA como Intercom Fin, y con razón. La idea de resolver más tickets rápidamente y mantener contentos a los clientes suena genial. Pero muchos equipos se lanzan de cabeza y descubren que los resultados son... decepcionantes. El problema suele reducirse a un concepto simple y antiguo: la calidad del resultado depende de la calidad de los datos de entrada.

Un agente de IA es tan inteligente como los datos de los que aprende. Si tu historial de soporte es un desastre, tu nueva y flamante IA estará igual de confundida. Esta guía es una lista de verificación práctica de preparación para la IA de Intercom Fin sobre la higiene en el cierre de casos para asegurarte de que tus datos estén listos. Repasaremos la limpieza que necesitas hacer y también veremos una alternativa más moderna que te permite saltarte todo este proceso y pasar de la configuración a la resolución en cuestión de minutos.

¿Qué es Intercom Fin AI?

Entonces, ¿qué es exactamente Intercom Fin? Piensa en él como un agente de IA diseñado para gestionar conversaciones de soporte al cliente de forma automática. Está construido sobre potentes modelos como GPT-4 y trabaja para resolver los problemas de los clientes a través del chat en vivo, el correo electrónico y las redes sociales. Puedes usarlo dentro del ecosistema de Intercom o como un complemento para otros helpdesks como Zendesk o Salesforce.

Intercom afirma que Fin puede resolver una gran parte de las preguntas entrantes, y algunos usuarios ven cómo más del 50 % de sus tickets se gestionan automáticamente. Lo hace aprendiendo de los artículos de tu centro de ayuda y de tu base de conocimientos para ofrecer respuestas instantáneas las 24 horas del día. Sin embargo, para obtener ese tipo de resultados, Fin necesita una fuente de verdad limpia, bien organizada y actualizada. Y ahí es donde comienza el verdadero trabajo para tu equipo.

Una vista general de la interfaz de Intercom Fin AI, que es una parte clave de la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

¿Por qué es crucial la higiene en el cierre de casos para la preparación de la IA?

La «higiene en el cierre de casos» es solo una forma formal de decir que necesitas asegurarte de que cada ticket de soporte se cierre con información precisa, coherente y clara. Básicamente, se trata de mantener ordenado tu historial de soporte. Cuando un agente humano cierra un ticket, puede dejar un rastro desordenado: notas internas mezcladas con respuestas de clientes, etiquetas incorrectas o una respuesta final que en realidad no resuelve el problema. Todos lo hemos visto.

Para una IA como Fin, este historial es su libro de texto. Estudia miles de tus conversaciones pasadas para aprender la voz de tu marca, identificar problemas comunes y ver cómo es una solución exitosa. Si tu historial de tickets está lleno de errores e inconsistencias, la IA aprenderá todas las cosas equivocadas. Esto puede llevar a resultados bastante frustrantes:

• Respuestas incorrectas de tu IA: La IA podría dar con confianza a un cliente información desactualizada o una solución incorrecta. Esta es una forma rápida de frustrar a la gente y perder su confianza.

• Más trabajo para tu equipo: Si la IA no puede encontrar una respuesta fiable, simplemente le devuelve el ticket a un agente humano, lo que anula el propósito de la automatización.

• Una factura más alta por un mal servicio: Intercom Fin tiene un modelo de pago por resolución. Podrías terminar pagando por «resoluciones» que en realidad son clientes que se rinden por frustración porque la respuesta de la IA fue inútil.

Poner tus datos en orden es imprescindible para la mayoría de las plataformas de IA. Pero, sinceramente, es un proyecto enorme. La buena noticia es que se están creando herramientas más nuevas para manejar la realidad de los datos desordenados desde el principio, lo que puede ahorrar a los equipos meses de doloroso trabajo manual.

La lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI

Antes de soltar a Intercom Fin, necesitas poner la casa en orden. Esta lista de verificación cubre las partes principales de la higiene en el cierre de casos que tendrás que abordar para darle a tu IA la mejor oportunidad de ser útil.

1. Auditar y limpiar datos históricos

Este es el más importante. Tendrás que hacer una inmersión profunda en tus antiguas conversaciones de soporte porque de ahí es de donde la IA obtiene su educación. Significa que alguien tiene que revisar manualmente miles de tickets para corregir categorías incorrectas, eliminar notas internas aleatorias y verificar que la respuesta final fuera realmente correcta. Para la mayoría de los equipos, esto se convierte en un proyecto masivo de varios meses que saca a tus mejores agentes de la primera línea.

Pero, ¿y si no tuvieras que pasar meses limpiando tickets antiguos? Una plataforma como eesel AI está construida de manera diferente. Está diseñada para aprender de tu historial de tickets existente, con todo y su desorden, desde el primer día. Descubre qué resoluciones pasadas fueron las mejores y las utiliza para comenzar a automatizar el soporte con precisión, sin necesidad de que limpies los datos manualmente.

eesel AI aprendiendo del historial de tickets pasados, un paso que simplifica la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

2. Estandarizar macros y respuestas predefinidas

Se supone que los macros son una fuente de verdad, pero seamos realistas, a menudo se convierten en un cementerio de información desactualizada, que no se ajusta a la marca y contradictoria. Tendrás que revisar todas tus respuestas predefinidas, actualizarlas para que sean precisas, asegurarte de que el tono de voz sea coherente y deshacerte de todo lo que ya no sea relevante.

Si bien tener macros limpios es un buen comienzo, tu IA podría hacer más. Por ejemplo, el AI Copilot de eesel AI no se basa solo en macros rígidos. Puede redactar respuestas basadas en lo que realmente ha funcionado mejor en situaciones similares en el pasado, brindando a tus agentes respuestas relevantes y contextualizadas que han demostrado resolver problemas.

El Copiloto de IA de eesel redactando una respuesta en un correo electrónico, una herramienta importante para la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

3. Organizar las bases de conocimiento externas

Intercom Fin extrae la mayor parte de su información de tus fuentes de conocimiento públicas. Esto significa que tu Centro de Ayuda, documentos para desarrolladores y cualquier otro recurso de cara al cliente deben estar perfectamente organizados y actualizados. Un solo artículo desactualizado o un enlace roto pueden enviar a la IA por el camino equivocado y llevar a una mala experiencia del cliente. Esto requiere una auditoría de contenido completa y un compromiso real para mantenerlo todo fresco.

La cuestión es que el conocimiento de la empresa no reside en un solo lugar. ¿Y si tu IA pudiera acceder a todo? eesel AI se conecta a todas tus fuentes de conocimiento con más de 100 integraciones de un solo clic. Puede extraer información de Confluence, Google Docs, Notion y más, para que tu IA siempre tenga la imagen completa.

Una infografía que muestra las capacidades de integración de conocimiento de eesel AI, relevante para la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

4. Definir rutas y reglas de escalado

No puedes simplemente soltar una IA para que se encargue de todos tus tickets desde el primer día. Tienes que decidir qué tipos de preguntas debe manejar y cuáles todavía necesitan un ser humano. Esto significa construir algunos flujos de trabajo y reglas de enrutamiento potencialmente complicados en tu helpdesk. La parte difícil es que estas reglas suelen ser rígidas, y realmente no sabes qué funcionará hasta que veas a la IA en acción.

Con una herramienta como eesel AI, obtienes un control preciso a través de un motor de flujos de trabajo flexible y sin código. Puedes empezar poco a poco, automatizando solo un tipo simple de ticket, y luego expandirte a medida que te sientas más cómodo. Aún mejor, su modo de simulación te permite probar toda tu configuración en miles de tus propios tickets históricos antes de lanzarla. Eso te da un pronóstico bastante preciso de cómo funcionará, para que no haya sorpresas.

Una vista de la pantalla de flujo de trabajo de eesel AI, un componente crucial para la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

Implicaciones de precios de la preparación para la IA

Una parte muy importante de estar preparado para la IA es entender cuánto va a costar. El precio de Intercom Fin se basa en cuántos tickets resuelve, lo que suena bastante simple pero viene con algunas condiciones.

Modelo de precios de Intercom Fin

A primera vista, el precio de Intercom para Fin es bastante claro. Pagas una tarifa por cada conversación que la IA cierra con éxito. Se cuenta una resolución cuando un cliente dice que su problema está resuelto o cuando simplemente deja de responder después del último mensaje de la IA.

Aquí hay un vistazo rápido basado en su página de precios:

Tipo de Plan	Coste por Resolución	Mínimos y Requisitos	Costes Adicionales
Fin en Intercom Suite	0,99 $	Requiere al menos un puesto de pago	A partir de 29 $/puesto/mes (Plan Esencial)
Fin en un helpdesk existente	0,99 $	Mínimo de 50 resoluciones al mes	Sin tarifas de plataforma

Costes ocultos de una mala higiene de datos

Pagar solo por lo que usas suena bien, pero este modelo puede causar algunos quebraderos de cabeza:

1. Facturas sorpresa: Tu volumen de soporte no siempre es predecible. El lanzamiento de un nuevo producto, una gran campaña de marketing o una interrupción temporal pueden disparar el número de tickets, lo que lleva a una factura mucho más grande de lo que esperabas.

2. Pagar por malas resoluciones: Si la IA da una respuesta incorrecta o incompleta y el cliente simplemente abandona el chat por frustración, eso aún puede contarse como una «resolución». Aquí es donde los datos desordenados pueden acabar pasándote factura directamente en el presupuesto.

3. Centrarse en la cantidad sobre la calidad: El modelo empuja naturalmente a la IA a cerrar tickets lo más rápido posible. Esto a veces puede significar que pierdes la experiencia de cliente empática y completa por la que eres conocido, ya que el objetivo cambia de la calidad al puro desvío de tickets.

Una alternativa: Precios simples y predecibles

Si prefieres saber exactamente lo que pagas cada mes, un modelo diferente podría ser una mejor opción. Plataformas como eesel AI ofrecen planes de suscripción sencillos sin tarifas por resolución. Eliges un nivel basado en las funciones que necesitas y obtienes un coste mensual fijo que no aumenta solo porque tuviste un mes ocupado. Con planes flexibles de mes a mes que puedes cancelar en cualquier momento, es una forma libre de riesgos para empezar con la IA sin estar atado a un contrato largo.

Una captura de pantalla de la página de precios de eesel AI, que forma parte de la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

Más allá de la lista de verificación: Un camino más rápido hacia la IA

Preparar a tu empresa para una herramienta de IA como Intercom Fin es un proyecto serio. Requiere una enorme inversión inicial de tiempo y personal para limpiar tus datos, reescribir tu contenido y construir un montón de reglas rígidas. Toda esta fase de preparación es a menudo la razón más grande y subestimada por la que fallan las implementaciones de IA.

Pero, ¿y si una plataforma te dejara listo desde el primer día? eesel AI fue diseñada para ser completamente autoservicio, eliminando toda esa dolorosa etapa de preparación. Aprende de tu conocimiento existente y del historial real de tickets, incluidas todas las partes desordenadas, para que puedas configurarla y lanzarla en minutos, no en meses. Puedes simular su rendimiento para ver exactamente cómo funcionará y obtener un control total sobre sus acciones sin escribir una sola línea de código.

Una simulación del rendimiento de eesel AI, una consideración clave en la lista de verificación de preparación para Intercom Fin AI sobre la higiene en el cierre de casos.

En lugar de pasar el próximo trimestre trabajando para tu IA, podrías tener tu IA trabajando para ti al final del día.

¿Listo para saltarte la lista de verificación e ir directamente a los resultados?

Descubre cómo la plataforma de autoservicio de eesel AI puede automatizar tu soporte sin necesidad de limpieza manual.

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