Según un estudio, un agente de call center recibe casi 800 llamadas entrantes (inbound) al mes. Si relacionamos ese dato con la media de agentes que suele tener un CC (unos 300, según este otro estudio), nos salen unas 240.000 llamadas más o menos. Son muchas como para no tener muy bien atado y medido el scoring de agentes en el Contact Center, ¿verdad?
Además, según The Taylor Reach Group, solo entre el 1.4% y el 1.8% de las llamadas de un call center son escuchadas y, por lo tanto, auditadas. Estamos cosiendo nuestro análisis de llamadas a mano… y con un hilo muy fino. Es decir, uno de los procesos más importantes del Call Center (analizar las llamadas) ahora es casi todo manual y, por lo tanto, ineficiente. Estamos en 2020.
Esta muestra, tan pequeña, tiene una causa-efecto muy perverso. El análisis está sesgado, es muy subjetivo, y eso convierte el scoring de agentes en el Contact Center en un riesgo o peligro para la operación. ¿Quién se siente cómodo tomando decisiones tan relevantes sobre muestras no significativas estadísticamente?
Con los sistemas de NLP (procesamiento de lenguaje natural), todo este proceso puedes hacerlo de forma automática. Y sobre muestras mucho mayores. En Upbe creemos que hacerlo sobre un 20% de las llamadas ya es suficiente para tener la certeza de que estamos gestionando bien la evaluación y formación de agentes. El potencial de la Inteligencia Artificial en nuestra industria es excepcional.
¿Qué es el scoring automático?
La puntuación automática de llamadas es el proceso mediante el cual los algoritmos de machine learning, tras un proceso de entrenamiento, puntúan a los agentes. Lo hacen, como decimos, tras un proceso de entrenamiento (darle información, en este caso, a la herramienta para que aprenda sobre el contexto de las llamadas). Este proceso se basa en categorizar textos literales y contextos, validar reglas de negocio y valorarlas.
Este tipo de indicaciones le dan a la herramienta la capacidad de evaluar al agente sin la necesidad de escuchar ni una sola llamada. Porque, además, la herramienta es capaz de analizar el sentimiento de la conversación, tanto del agente como del cliente. Esto cambia por completo tu operación y su productividad, ¿verdad?
Ni una escucha manual. Todo en una solución cloud y self-service lista para ser gestionada por un equipo no técnico.
¿Por qué esta automatización es tan relevante?
La automatización del scoring de agentes en el Contact Center lo es porque, por mucho que quisieran en el CC, no pueden permitirse puntuar manualmente el 100% de sus llamadas. Ni siquiera suelen llegar al 4-5%. Ahora mismo, lo que se hace es escuchar y evaluar tantas llamadas como su tiempo y circunstancias permitan. Suena al pasado, al menos visto desde nuestra óptica (en la que sabemos que automatizar es posible y tiene muchos beneficios).
Además, ocurre que al no escuchar todas sus llamadas, el Call Center no solo deja a la arbitrariedad y subjetividad puntuar a los agentes. También pierden muchos datos y la capacidad de entender mejor qué ocurre en las llamadas:
- Posibilidad de entender feedback de clientes sin el filtro de las encuestas de satisfacción
- Señales que indiquen posibilidad de bajas de clientes
- Posibilidad de entender cómo se enfrenta tu producto o servicio a la competencia
- Posibles alertas de seguridad o problemas graves en tu compañía
- Entender rápido la percepción que tienen tus clientes de tu marca y cómo cambia con el tiempo, etc.
¿Qué puedes conseguir automatizando la evaluación de agentes del Call Center?
- Adherencia al guión
Hay ciertos términos que los agentes deben decir en cada llamada. La adherencia al guión mantiene al equipo unificado y homogéneo, y eso le hace más eficaz. Ciertas frases pueden conllevar un riesgo serio para la compañía.
Con una solución de Inteligencia Conversacional, puedes identificar fácilmente áreas problemáticas, oportunidades de entrenamiento y mejora del desempeño del equipo en una vista instantánea. Incluso, en Upbe tienes cuadros de mando que te permiten ir de lo particular (el vistazo sobre una llamada concreta) a lo general (entender cómo ese tipo de llamada la están gestionando todos los agentes).
- Reducir malas prácticas… y aumentar las buenas
Las malas prácticas no son infrecuentes en un call center. La presión que a veces tienen los agentes pueden provocar estas situaciones. También una formación no adecuada del producto o servicio, lo cual les puede hacer perder el control de la llamada.
Si grabas tus llamadas en estéreo, puedes entender perfectamente qué ocurre en cada llamada. Sentimientos de agentes y clientes. Esto ayuda mucho a gestionar el scoring de agentes en el Contact Center de forma muy completa.
- Feedback de agentes
Para completar ese scoring de agentes en el Contact Center, tener información de las opiniones que dan los clientes durante las llamadas es muy importante. Con un etiquetado contextual, existen infinidad de formas de expresar gratitud por una buena atención prestada.
Esto es algo que también puedes automatizar con una solución de Inteligencia Conversacional. ¿Te imaginas tener no solo una evaluación automática de agentes del Call Center, sino también número de agradecimientos que recibe un agente al mes? Esto cambia las posibilidades de motivación e incentivación muchisimo, ¿verdad?
Y, también, al contrario. Completar tu información sobre el desempeño de una gente con opiniones negativas ayuda a mejorar. Y no solo desde un punto de vista técnica: la mejora de cualidades blandas se tiene que apoyar en este tipo de estrategias.
En definitiva, automatizar el scoring de agentes en el Call Center es un básico en 2020. La tecnología te lo permite. Te da más visibilidad sobre lo que ocurre en las llamadas y te hacer entender, de forma más rápida, cómo mejorar.
