La actividad que generan los clientes es una fuente de datos valiosísima. En el canal voz, es algo a lo que le queda mucho recorrido todavía. Pero con la tecnología existente es posible convertir tu Contact Center en un centro de datos. Las empresas y los call center que lo vean y traten de construir procesos y estructura en torno a esta mentalidad, sacarán ventaja.
En conversaciones que se tienen con clientes, esto brindan comentarios muy valiosos sobre producto, marca, sitio web o experiencia de usuario. Todo lo que un líder de equipo necesita para crear mejores productos y servicios, y brindar la mejor experiencia de clientes está en esas llamadas. Pensemos en los datos que ocurren en estas conversaciones:
- Duración
- Tipología de llamadas
- Sentimientos generados en las conversaciones
- Silencios durante la conversación
- Velocidad
- Gestión del discurso
- Tono utilizado
Y un largo etcétera de elementos que pueden ser considerados datos conversacionales. Con toda lógica, y tratándose de un entorno de ciclo de datos complejo en el que las llamadas se tienen que transcribir, estos datos no son fáciles de tratar. Por lo general, lo que ocurre es que:
- Ni se suelen tener estos datos (porque las herramientas de speech analytics no los perciben)
- Ni se suele tener la capacidad de analizarlos, porque todo ese proceso es muy manual
¿Qué tenemos que hacer para cambiar esta tendencia?
Lo primero es elegir una herramienta que te ayude en este proceso. Según nuestro punto de vista, para convertir el Contact Center en un centro de datos es clave disponer de una herramienta que cumpla con estos requisitos:
- Integración sencilla: Integra tus llamadas y metadatos mediante un proceso fácil y sencillo, que se transfiere a un SFTP o vía API.
- Motor de transcripción: enfocado en conversaciones en español teniendo en cuenta diferentes acentos y particularidades de cada región.
- Insights generados por IA: Un científico de datos y entrenador personal a la hora de tomar buenas decisiones de negocio. Gracias a la IA, este proceso es fácil, sencillo y automático.
- Aprendizaje continuo: El equipo de negocio aporta conocimiento y contexto, y la tecnología es capaz de aprender y perfeccionar el análisis y ayudarte a tomar mejores decisiones.
Proyecto que tiene que estar coordinado desde arriba
- Empezar poco a poco: una vez que se implementa una solución, habrá tantos datos y cuestiones a resolver que será fundamental determinar el alcance del proyecto. Y también establecer un marco de trabajo a medio y largo plazo. Será fundamental poner foco. ¿Cuál es la lista corta de prioridades en las que se debe profundizar, trabajar los datos, encontrar respuestas para impulsar acciones de impacto?
- Establecer un modelo de gobierno de datos: determinar responsabilidades y liderazgo sobre la gestión de los datos. Sin un modelo sólido de gobierno de datos establecido de antemano, la situación se pervertirá, aparecerán y desaparecerán actores, y esto frustrará a los equipos.
- Gestionar y escalar el conocimiento técnico, como podría ser el necesario sobre Inteligencia Artificial o Aprendizaje Automático. No es necesario contratar decenas de científicos de datos pero sí que los equipos tengan nociones básicas para entender qué hacen las herramientas de Inteligencia Conversacional. Y, por supuesto, antes que tener esas nociones básicas es bueno tener dentro del equipo con personas capacidades para resolver problemas de negocio basándose en herramientas técnicas.
- Trabajar muy bien la base del proyecto para que negocio y tecnología estén bien conectados y definidos. Y así tener un entorno de datos claro que ayude a, por ejemplo, evitar a toda costa falsos positivos que sesguen el análisis.
No hay mejor fuente de datos de voz de los clientes que las conversaciones que tenemos con ellos todos los días. Convertir tu Contact Center en un centro de datos, que provea de información clave a la empresa es un objetivo que toda empresa debería tener, ¿no crees?
