En Upbe creemos que hay mucha ineficiencia en la hora de detectar malas prácticas en el Contact Center. Y creemos que es muy importante buscar mejoras en su detección temprana. Y no solo eso: también creemos que su detección puede ser masiva y escalable, de hasta el 100% de las llamadas que una empresa pueda tener con sus clientes.
Tengamos en cuenta el impacto que supone eliminar la mala praxis y mejorar nuestra explicación de productos y servicios y fomentar la transparencia. Que el cliente sea plenamente consciente de lo que contrata y haya casi lugar al error gracias al entrenamiento adecuado de agentes. Es una fuente de mejora de la satisfacción del cliente muy relevante para cualquier empresa.
Y tengamos en cuenta también lo importante que es detectar malas prácticas en el Contact Center de forma rápida, entendiendo la volumetría de los problemas. Conocer con detalle la causa origen de los problemas y solucionarlos con rapidez. Con palancas claras que ayuden a tener impacto positivo en el negocio.
Esto no lo puedes solucionar de forma masiva, escalable e inmediata con soluciones estándar de Speech Analytics. Automatizando el proceso tienes la oportunidad de hacer brillar tu reducción de malas prácticas asociadas a ventas erróneas, reclamaciones o denuncias por parte de clientes. Y para eso hay que fijarse en las posibilidades que te ofrece la Inteligencia Conversacional.
Mejorando la detección de malas prácticas en el Contact Center con IA
Nuestra hipótesis es que estas soluciones, las que a través de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático analizan de forma masiva y escalable el contexto de las llamadas, te pueden ayudar a automatizar la detección de malas prácticas en el Contact Center. De ello hablamos en nuestro webinar de la semana pasada. Aquí un resumen de la introducción:
Estas soluciones de Inteligencia Conversacional cubren el ciclo de datos conversacionales al completo. Transcriben, identifican, validan y analizan la información de forma automatizada. Solo tienes que hacer un proceso de integración sencillo que pase las llamadas a través de SFTP o API, y la herramienta, tras un proceso de aprendizaje, es capaz de detectar todo tipo de particularidades en cada llamada.
Y, lógicamente, la detección de malas prácticas en el Contact Center también es una de ellas. No solo a la hora de expresar (o no) conceptos o condiciones, sino también cuestiones relacionadas con el tono de la llamada o la empatía con la que atendemos a clientes.
El resultado de apalancarte en la IA para automatizar la detección de mala praxis es, básicamente:
- Disminuir el volumen de reclamaciones de clientes que conlleva esta mala praxis. Y, claro, las penalizaciones de los clientes del Call Center por ese tipo de reclamaciones.
- Y también hacer más eficiente la gestión de llamadas reduciendo las segundas llamadas que provocan estas circunstancias y errores.
Estos 2 puntos son básicos para mejorar métricas clave del call center como el AHT (Average Handle Time) o el FCR (First Contact Resolution).
Todo este webinar completo y un ejemplo práctico sobre un audio concreto, lo puedes ver y descargar aquí.
