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Estrategia para aplicar IA en el Contact Center 

Contexto 

Los Contact Centers (CC) son una de las mejores fuentes de información y conocimiento sobre nuestro negocio: su trabajo literalmente es interactuar con clientes y prospects. Los agentes de CC acaban recibiendo información sobre qué desean y qué no nuestros clientes, qué explicamos bien y qué comunicamos mal, cuál es el valor que perciben en nuestra propuesta y que problemas pueden ser fuentes de frustración. 

  • A su vez, es un entorno difícil de analizar: por volumetría, por el medio, por la sensibilidad… Desde fuera, se ve el CC como una caja negra de la cual es muy difícil obtener información y saber qué ocurre en cada llamada. Sólo se puede tener una idea aproximada haciendo escuchas puntuales y auditorías manuales sobre muestras de llamadas.  
  • Por otro lado, los agentes pueden responder bastante bien a un número de preguntas limitado, pero es imposible que puedan conocer la respuesta a todas las consultas que se le vayan a plantear.  
  • Por último, hay un grupo de cuestiones o tareas que los clientes podrían resolver en modo autoservicio, sin la necesidad de llegar a un agente, que es un recurso costoso en tiempo y dinero.  

Estrategia 

Con la tecnología existente hasta hace poco era imposible abordar la problemática diagnosticada anteriormente, pero con el reciente despegue de la IA sí puede crearse un servicio que resuelva las necesidades mencionadas. Este servicio se basa en IA Generativa y se conecta a los sistemas actuales de cada compañía para extraer y procesar la información.  

Gracias a la IA Generativa y a los LLMs (Large Lenguage Model) podemos saber qué ocurre en todo momento y tener monitorizado el Contact Center, para extraer Insights de Negocio y para realizar Auditorías de Calidad sobre las llamadas.  

Por otro lado, podemos ofrecer herramientas conversacionales a los operadores que se traduzca en un servicio más económico para la compañía. Menos operadores, pero más eficientes. Utilizar IA Generativa como apoyo a los operadores del Contact Center proporciona mayor eficiencia y mejor calidad. Hablamos de reducciones del tiempo de llamada del 20%. 

También podemos ofrecer herramientas similares a los clientes para que resuelvan de forma autónoma algunos tipos de consulta. En este caso podemos reducir de forma drástica el tráfico hacia el Contact Center. Dependiendo de la tipología del servicio este ahorro puede llegar hasta el 70 u 80% 

Casos de Uso 

Algunos de los principales casos de uso que hemos desarrollado son: 

  • Analítica avanzada:

    – Business Insights: Cuadros de mando con información procedente de las transcripciones de las llamadas del Contact Center, que permiten adoptar decisiones de negocio para optimizar el servicio en base al feedback real de los clientes. 
    -Auditoria de calidad de la llamada: Comparación del script propuesto por la empresa con la transcripción del audio del agente, Sentimental Analysis de la conversación, NPS (Net Promoter Score), etc. 

  • Copilot para los agentes: Herramienta conversacional que ayuda a los operadores a ser más eficientes y les proporciona información en tiempo real para dar una respuesta mejor y más rápida a los clientes. 
  • Copilot de Autoservicio para los clientes: Servicio conversacional incluido en la zona privada de la web de clientes para que les ayuda a solventar de forma autónoma las consultas más frecuentes. 
Fecha
abril 28, 2021

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