Las telecomunicaciones son una industria donde el servicio al cliente es fundamental. En este sector, los call centers juegan un papel vital en la interacción con los clientes.
Pero, ¿cómo se puede asegurar que las llamadas a estos centros sean de la más alta calidad? Vamos a explorar cómo evaluar la calidad de las llamadas en un call center de telecomunicaciones.
¿Qué significa calidad en el call center?
La calidad en un call center no se limita a la señal de la llamada, sino que abarca aspectos como el tiempo de respuesta, la habilidad del agente para resolver problemas, su cortesía y la satisfacción general del cliente. Además de métricas como el FCR y el AHT, es importante considerar indicadores relevantes para el tipo de producto o servicio que se ofrece.
Definir la calidad en un call center no es una tarea fácil, ya que implica varios elementos clave. Desde Upbe creemos que la calidad en un call center se refiere a la capacidad de tener procesos eficientes y productivos que generen impactos positivos en la satisfacción del cliente. Esto implica reducir al mínimo las esperas, adaptar los mensajes y acciones según las necesidades del cliente, y contar con agentes bien formados, implicados y comprometidos con brindar la mejor atención. En definitiva, la calidad se centra en proporcionar una experiencia satisfactoria y personalizada para los clientes.
Métodos para evaluar la calidad de las llamadas
El agente del centro de llamadas es el núcleo de cualquier call center. Dado que son los más involucrados en las interacciones con los clientes, su desempeño afecta directamente la experiencia del cliente. Dada esta importancia, es crucial hacer un seguimiento de su productividad.
Existen varias herramientas y técnicas para evaluar el desempeño de los agentes y, en consecuencia, la calidad de las llamadas en un call center, incluyendo:
Grabación y análisis de llamadas
Es muy común que los call center graben y analicen las llamadas para evaluar el rendimiento de los agentes y la satisfacción del cliente. En el análisis de llamadas avanzado, se aplica inteligencia artificial y aprendizaje automático para limpiar y mejorar la grabación de audio, luego se transcribe utilizando un motor de transcripción, convirtiéndola en texto no estructurado, y finalmente se extrae información y se obtiene un significado utilizando diversas tecnologías.
Encuestas de satisfacción del cliente
Las encuestas proporcionan un feedback directo de los clientes sobre su experiencia y pueden ofrecer una visión valiosa sobre la calidad de las llamadas. En las encuestas de satisfacción de clientes, es fundamental considerar el tipo de encuesta según el medio utilizado, como encuestas presenciales, telefónicas u online. También es importante distinguir entre preguntas abiertas y cerradas. Algunos ejemplos de preguntas comunes para inspiración incluyen calificar la atención recibida, sugerencias para mejorar la experiencia, nivel de satisfacción, probabilidad de recomendar el servicio, mejoras en el proceso y características del producto.
Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
Al evaluar el desempeño de los agentes en un centro de llamadas, es crucial seleccionar los indicadores clave de rendimiento (KPI) adecuados. Los KPIs proporcionan métricas cuantitativas que ayudan a medir la eficiencia y calidad del servicio. Algunos KPIs esenciales incluyen la tasa de respuesta, el tiempo promedio de manejo de llamadas, la tasa de abandono de llamadas, la tasa de resolución en la primera llamada y la calificación de satisfacción del cliente. Al monitorear regularmente estos KPIs, se pueden establecer metas claras, proporcionar capacitación adicional y brindar retroalimentación a los agentes, lo que resulta en un rendimiento óptimo y una experiencia satisfactoria para los clientes.
Desafíos en la evaluación de la calidad de las llamadas
La evaluación de la calidad de las llamadas puede presentar algunos desafíos, como por ejemplo:
Muestras poco representativas
Muchos centros se ven desafiados al escoger una muestra representativa de interacciones para su evaluación. La selección manual y aleatoria de llamadas puede ser restringida y sesgada, sin ofrecer una visión holística del rendimiento de los agentes.
Transcripciones defectuosas
El análisis de conversaciones puede enfrentar el desafío de transcripciones defectuosas que contienen palabras parciales y no reflejan el habla natural de las personas. Estas transcripciones fonéticas dificultan la comprensión de la conversación en su totalidad y carecen de contexto. Aunque se pueden captar palabras clave, no proporcionan una visión clara de lo que está funcionando bien o mal en la experiencia del cliente. Es importante buscar soluciones de análisis de conversaciones que ofrezcan transcripciones precisas y contextualizadas para obtener una comprensión más completa de las interacciones y mejorar la experiencia del cliente.
El tono
El tono no ofrece detalles específicos ni contexto, solo indica el estado emocional en ese momento, sin brindar información más amplia sobre la situación. Es importante complementar el análisis del tono con otras herramientas y métricas para obtener una comprensión más completa de la experiencia del cliente.
Falsos positivos y negativos
El análisis de conversaciones de clientes se enfrenta al desafío de los falsos positivos y los falsos negativos. Estos son resultados que pueden afectar significativamente los resultados al detectar palabras clave de manera incorrecta.
¿Cómo superar los desafíos en la evaluación de calidad de las llamadas gracias a la IA?
Para solucionar la limitación muestral, es esencial grabar y supervisar el 100% de las llamadas utilizando un sistema de análisis de voz automatizado que clasifique y filtre las conversaciones de manera eficiente. Este enfoque libera a los agentes y gerentes de procesos laboriosos, proporciona una visión total de la calidad de las llamadas y asegura que las decisiones se tomen basándose en datos objetivos en lugar de observaciones subjetivas, potenciando las conversaciones y la efectividad en toda la organización.
Un primer paso para superar los desafíos en la evaluación de calidad de las llamadas gracias a la IA es utilizar la tecnología ASR (Automatic Speech Recognition). Esta tecnología reemplaza las transcripciones defectuosas al proporcionar transcripciones completas y utilizar inteligencia artificial para llenar los vacíos de la transcripción fonética. La transcripción ASR permite descubrir problemas en las conversaciones y obtener conocimientos más amplios.
En segundo lugar, es importante utilizar un motor de transcripción específicamente desarrollado para el entorno del call center, como el ofrecido por Upbe. Este motor comprende la complejidad de las llamadas en un call center, lo que mejora la calidad y precisión de las transcripciones.
En tercer lugar, puesto que el tono por sí solo no proporciona suficiente contexto, los modelos de IA se centran en detectar el contexto oculto en las emociones subyacentes a lo largo de la conversación. Upbe es capaz de colocar las percepciones de tono en un contexto más amplio, brindando información sobre por qué el cliente está molesto y qué está haciendo o no haciendo el agente para solucionarlo. Este tipo de conocimiento es fundamental para tomar decisiones comerciales informadas.
Por último, es importante es utilizar categorías basadas en el aprendizaje automático. Estas categorías agrupan frases y enunciados que representan el mismo concepto, y constantemente se enriquecen con información relevante. Es fundamental dedicar tiempo a auditar estas categorías para garantizar la precisión y eliminar los falsos positivos y los falsos negativos.
Caso de éxito: mejora del proceso de auditorías de calidad con Upbe en el sector de las telecomunicaciones
En nuestro empeño por optimizar los procesos internos, identificamos una oportunidad de mejora significativa en el ámbito de las auditorías de calidad de un cliente en el sector de las telecomunicaciones, específicamente en las escuchas obligatorias diarias o semanales. Nuestro objetivo principal era aumentar la eficiencia de este proceso y reducir el tiempo dedicado a las auditorías.
Para lograrlo, implementamos la tecnología de Upbe, que nos permitió optimizar el flujo de trabajo de las auditorías. Configuramos una plantilla de calidad en Upbe, donde definimos los criterios de evaluación y establecimos los elementos y reglas que consideramos fundamentales para nuestros clientes.
Una vez descargadas todas las llamadas, las procesamos automáticamente en Upbe consiguiendo unificar varias grabaciones en una sola llamada, lo que garantiza coherencia y uniformidad en todo el proceso.
Gracias a la incorporación de Upbe en las auditorías de calidad, logramos una reducción considerable en el tiempo dedicado a la auditoría. Ahora, cada llamada se audita en mucho menos tiempo, lo que ha resultado en una disminución del tiempo invertido en cada auditoría de más del 50%.
Este logro ha permitido que el tiempo dedicado a las auditorías de calidad se reduzca aproximadamente a la mitad de horas semanales en comparación con la situación anterior. Esto implica un ahorro significativo en los costes de estructura de la organización y, además, los auditores pueden destinar ese tiempo liberado a realizar tareas que aportan un mayor valor a la empresa.
La evaluación de la calidad de las llamadas es crucial para mejorar el servicio al cliente en un call center de telecomunicaciones. Gracias al análisis de llamadas impulsado por IA, los call centers pueden aumentar la satisfacción del cliente y mejorar su rendimiento general.
¿Quieres conocer más sobre cómo mejorar la calidad de las llamadas en tu call center de telecomunicaciones? Contáctanos y descubre cómo podemos ayudarte.
La calidad en un call center se mide utilizando una combinación de indicadores cuantitativos y cualitativos, como el tiempo medio de respuesta, la satisfacción del cliente y la eficacia en la resolución de problemas. Además, se emplean tecnologías de análisis de voz para grabar y analizar todas las llamadas, proporcionando una visión integral de la calidad de las interacciones. Esto incluye la transcripción de alta calidad, el análisis del tono y el contexto de las conversaciones, y la supervisión del rendimiento de los agentes a través de la auditoría de llamadas, lo que permite identificar áreas de mejora y buenas prácticas para optimizar la eficacia del call center.
En un call center, la evaluación de una llamada telefónica abarca varios factores, como la claridad en la comunicación del agente, su adherencia al guión, la calidad de las transcripciones obtenidas a través de tecnologías de reconocimiento de voz, el tono y comportamiento del agente, su capacidad para resolver problemas y la satisfacción del cliente, la cual se puede medir mediante encuestas post-llamada.
Los KPIs clave en un call center incluyen el Tiempo Promedio de Manejo de Llamadas, la Tasa de Abandono de Llamadas, el Tiempo Promedio de Espera, la Resolución en la Primera Llamada y la Satisfacción del Cliente. Estos indicadores se utilizan para evaluar factores como el tiempo que los agentes dedican a las llamadas, la paciencia de los clientes, la eficiencia en la resolución de consultas y la satisfacción general del cliente.
La calidad percibida en un call center se refiere a cómo los clientes perciben y evalúan la calidad del servicio que reciben. Esto puede incluir varios aspectos como el tiempo de espera para hablar con un agente, la capacidad del agente para resolver consultas, la cortesía y profesionalismo del agente, y el cumplimiento de las promesas hechas a los clientes.
