El desarrollo constante de la industria financiera, marcado por el aumento de los tiempos de espera, la aparición de nuevos competidores y productos, y una crisis de confianza generalizada, ha erosionado la fidelidad de los clientes. La empatía humana sigue siendo un componente esencial para construir relaciones bancarias duraderas y las soluciones de análisis de voz están a la vanguardia de este esfuerzo. Hoy en día, mejorar la experiencia del cliente se ha convertido en una prioridad estratégica en todas las organizaciones, especialmente en el sector financiero.
Las expectativas de los clientes están en constante cambio y para cumplir con estas demandas, la experiencia del cliente debe ser el punto focal del diseño de procesos bancarios. Estos incluyen la gestión de préstamos, procesamiento de pagos, y resolución de disputas de clientes, entre otros.
Se prevé que en una década, estas operaciones administrativas experimentarán una transformación drástica. Según estimaciones de McKinsey, entre el 75% y el 80% de las operaciones transaccionales y hasta el 40% por ciento de las actividades más estratégicas podrían ser automatizadas. Esto implica un cambio significativo en el conjunto de tareas y habilidades requeridas por el personal de operaciones.
A pesar del dominio digital, los clientes todavía valoran el toque humano, particularmente cuando se trata de productos financieros más complejos. Pero, en lugar de centrarse en la gestión de transacciones o recopilación de datos, la tendencia se centra en el uso de tecnología para asesorar a los clientes sobre opciones y productos financieros, resolución creativa de problemas, y desarrollo de nuevos productos y servicios para mejorar la experiencia del cliente.
Este artículo explora cómo el análisis de llamadas puede ser clave para avanzar en esta dirección, permitiendo a los bancos mejorar sus servicios y satisfacer mejor las demandas cambiantes de sus clientes. Así, en un futuro no muy lejano, los bancos podrían parecerse más a las empresas tecnológicas en términos de operaciones y experiencia del cliente.
Principales desafíos del sector bancario
Las instituciones financieras deben adoptar una visión panorámica y estratégica para prepararse para el impacto transformador de la tecnología digital en las operaciones bancarias. Las operaciones, que actualmente consumen entre el 15% y el 20% del presupuesto anual de un banco, tienen un gran potencial de transformación que puede conducir a mejoras significativas en la rentabilidad, el retorno del capital a los accionistas y la oferta de productos y servicios de calidad superior a los clientes.
Es esencial que los bancos replanteen los procesos tradicionales, a menudo más centrados en las necesidades internas que en las del cliente, y pongan la experiencia del cliente en el centro del diseño de procesos. Al hacerlo, las operaciones dejan de ser un centro de costos para convertirse en un motor de innovación y mejora de la experiencia del cliente.
Estos son algunos de los principales desafíos del sector bancario en la actualidad:
Creación de productos y servicios personalizados
En la actualidad, los bancos ofrecen productos codificados y estandarizados, respaldados por roles operativos específicos. Sin embargo, en el futuro, estas actividades serán automatizadas y los roles de los empleados se desplazarán hacia el desarrollo de productos. Los operadores trabajarán con sistemas automatizados para crear productos flexibles y personalizados, como tarjetas de crédito en las que los usuarios puedan definir sus propias recompensas o préstamos con planes de pago personalizados.
Aunque actualmente este nivel de personalización sería un desafío operativo considerable, la transformación digital permitirá a los bancos desarrollar y gestionar estos productos personalizados eficientemente, transformando las operaciones bancarias en un motor de innovación y mejora de la experiencia del cliente.
Generación de procesos fluidos y calidad constante
Actualmente, muchos empleados de operaciones bancarias realizan tareas repetitivas diariamente, lo que conduce a errores inevitables. Sin embargo, la automatización de estos procesos puede eliminar el sesgo humano y reducir los errores. Esto no solo mejora la eficiencia, sino que también libera a los empleados para abordar problemas más complejos y delicados que no pueden ser solucionados por la automatización. Así, estos empleados estarán equipados con la autoridad y las habilidades para tomar decisiones y resolver rápidamente los problemas de los clientes.
Gestión proactiva basada en análisis
El uso de análisis predictivos puede revolucionar la gestión de operaciones bancarias al permitir predicciones más precisas basadas en perfiles detallados de los clientes y su comportamiento. Estos análisis permiten a los bancos entender las necesidades y deseos de sus clientes a un nivel individualizado, lo que puede informar la creación de KPIs más detallados y una mejor adaptación de productos y servicios.
Los análisis predictivos pueden transformar la resolución de problemas, permitiendo a los bancos identificar y corregir errores a nivel de un solo cliente e incluso realizar acciones preventivas para aumentar la satisfacción del cliente. En lugar de ser simplemente reactivos, los bancos pueden volverse proactivos, anticipándose a las preguntas o problemas de los clientes antes de que surjan.
Simplificación de las organizaciones
Las oficinas administrativas se reducirán en tamaño, los call centers podrían desaparecer con la ayuda de la inteligencia artificial y la automatización, y las sucursales bancarias se transformarán tanto en número como en función. A medida que más transacciones se digitalicen, los empleados de las sucursales actuarán como asesores personales, respondiendo a consultas complejas y brindando asesoramiento sobre productos bancarios. Este nuevo paradigma conducirá a una experiencia bancaria más personalizada y a una organización más simplificada.
Adaptación de las habilidades de los empleados al nuevo paradigma
Los empleados de operaciones bancarias del futuro serán diferentes a los actuales, con un enfoque en las necesidades del cliente y una sólida formación en tecnología, datos y experiencia del usuario. Este personal incluirá a diseñadores digitales, expertos en servicio al cliente, ingenieros y científicos de datos y se centrará en innovar y desarrollar soluciones tecnológicas para mejorar la experiencia del cliente. Además, tendrán un entendimiento profundo de los sistemas bancarios y las habilidades de comunicación y empatía necesarias para manejar excepciones y ofrecer un servicio de alta calidad a los clientes con problemas complejos.
Diseño de una experiencia de cliente omnicanal
Para aumentar las ventas y maximizar los ingresos, los bancos deben implementar una oferta omnicanal perfecta que equilibre las interacciones humanas y digitales. Esto implica el uso de análisis de datos para mejorar la personalización del marketing, dotar a la fuerza de ventas con las herramientas para operar en entornos omnicanal y utilizar análisis avanzados para un mejor direccionamiento.
A través de la minería de datos y el análisis de comportamientos, los bancos pueden identificar y centrarse en los clientes de alto potencial, optimizando así la generación de oportunidades de venta y logrando un equilibrio entre ventas, valor generado y coste del servicio.
Uso de automatización y nuevas tecnologías que empoderan al cliente
La penetración cada vez más profunda de la automatización y la inteligencia artificial en las operaciones bancarias promete transformar no sólo la estructura de costes de los bancos, sino también la experiencia del cliente. Al digitalizar procesos como el cumplimiento y cierre de préstamos, el tiempo de espera para las aprobaciones se reduce drásticamente de días a minutos.
En los centros de llamadas, los clientes pueden beneficiarse de un servicio de atención al cliente automatizado y eficiente, alimentado por inteligencia artificial avanzada. Del mismo modo, la resolución de disputas también puede mejorar gracias a la IA y el análisis avanzado, permitiendo decisiones rápidas en tiempo real basadas en una evaluación instantánea de los datos del cliente y patrones históricos.
5 formas en que la IA ayuda a los bancos a mejorar el servicio al cliente
Los bancos deben realizar cambios organizativos significativos para adaptarse a un futuro donde los roles tradicionalmente aislados se integren en el desarrollo de productos, gestión de productos y experiencia del cliente. La Inteligencia Artificial destaca como una de las aplicaciones de mayor crecimiento en la industria bancaria, ya que ayuda a identificar y asegurar una alta calidad de servicio para retener clientes rentables. Mediante el análisis de llamadas e interacciones en diferentes canales, la IA detecta señales de posibles experiencias negativas del cliente y alerta a la empresa para tomar medidas preventivas.
Las soluciones bancarias basadas en IA aprovechan las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para ayudar a los agentes a comprender mejor a los clientes y anticipar sus necesidades, brindando asistencia durante las llamadas mediante alertas y notificaciones. Esto impulsa una experiencia superior para el cliente y proporciona un servicio más personalizado. Además, la IA brinda información valiosa que ayuda a reducir el volumen de llamadas, lograr una resolución rápida en el primer contacto (FCR) y disminuir el tiempo promedio de atención (AHT).
Soluciones de análisis de llamadas basadas en IA, como Upbe, están diseñadas para mejorar el valor y el rendimiento de las interacciones con los clientes en todo el sector bancario, proporcionando a las instituciones financieras insights comerciales más profundos a partir de las interacciones con los clientes, gracias a las siguientes características:
1. Análisis del 100% de las llamadas
La IA facilita el análisis de los clientes durante las llamadas y la predicción de su comportamiento. Mediante el uso de palabras clave relevantes, los call centers pueden detectar y abordar rápidamente las llamadas problemáticas, mejorando la experiencia del cliente, aumentando la fidelización y reduciendo la pérdida de clientes.
2. Identificación del sentimiento del cliente
La Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa para el análisis de sentimientos en las interacciones con los clientes. Permite identificar las emociones y el nivel de satisfacción expresados durante una llamada, brindando la oportunidad de comprender la mentalidad del cliente y estudiar su percepción del producto o servicio. El análisis de sentimientos es especialmente útil en el análisis profundo de productos y servicios, la gestión de la reputación y la evaluación del servicio al cliente, todo ello crucial para mejorar la calidad del servicio y la experiencia del cliente.
3. Control de calidad
Las tecnologías de análisis conversacional permiten a los supervisores de entidades bancarias evaluar si los agentes cumplen con el guion establecido y los estándares de calidad. Este seguimiento de calidad mejora el servicio al cliente y optimiza la experiencia del usuario. Además, no solo el seguimiento del guion, sino también la reducción de largos períodos de silencio, que pueden esconder problemas que generen costes adicionales y brechas en la calidad del servicio y la experiencia del cliente.
4. Capacitación de agentes
La Inteligencia Artificial brinda a los supervisores la información necesaria para capacitar a sus agentes, identificando las mejores prácticas y técnicas de venta. Las llamadas analizadas por la IA se convierten en ejemplos formativos para agentes nuevos y experimentados, permitiéndoles desarrollar guiones basados en experiencias reales y mejorar el éxito de sus futuras interacciones. Es especialmente útil para agentes con bajo rendimiento o que se desvían del guión, ya que ayuda a identificar y gestionar eficazmente los problemas operativos y de rendimiento en toda la organización bancaria, mejorando de manera integral la calidad del servicio al cliente.
5. Cumplimiento y seguridad
El cumplimiento normativo es crucial en la industria bancaria y la Inteligencia Artificial es fundamental para impulsar el cumplimiento de los procesos y mejorar el rendimiento general de los agentes. Al calificar y analizar automáticamente todas las llamadas, reduce el riesgo de sanciones y litigios relacionados con el incumplimiento. Además, optimiza los procesos de identificación, mejorando la experiencia del cliente y garantizando al mismo tiempo el cumplimiento normativo y la seguridad mediante la verificación de los registros de consentimiento y la detección de fraudes por suplantación de identidad.
En definitiva, la Inteligencia Artificial ofrece a los bancos la oportunidad de comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes, proporcionando un servicio eficiente y personalizado en un mercado altamente competitivo. El siguiente ejemplo de uno de nuestros clientes lo avala:
Caso de éxito: Predicción automática del riesgo y la rentabilidad de los clientes de +30.000 préstamos bancarios
El objetivo de este servicio era prever de manera precisa y eficiente el riesgo de morosidad y estimar el Retorno de Inversión (ROI) de cada cliente a lo largo de su ciclo de vida, con el fin de tomar decisiones informadas sobre la concesión de préstamos.
Se desarrolló un modelo de machine learning basado en múltiples factores que analizaba en tiempo casi real el riesgo de morosidad de más de 30.000 préstamos. Se tuvieron en cuenta variables como el historial crediticio, los ingresos, la estabilidad laboral y otros factores relevantes. Además, se consideró el ciclo de vida del cliente para evaluar su potencial rentabilidad a largo plazo.
El modelo fue alimentado con datos actualizados y se entrenó utilizando algoritmos de aprendizaje automático avanzados. Esto permitió realizar un análisis en tiempo real del riesgo de mora de cada cliente y hacer predicciones instantáneas sobre la cantidad de préstamo que se podía conceder de manera segura.
Gracias a este enfoque, se logró una reducción significativa en la tasa de morosidad. Al automatizar el proceso de evaluación del riesgo, se optimizó la toma de decisiones en la concesión de préstamos, evitando la asignación de cantidades excesivas a clientes de alto riesgo.
Además, al considerar la rentabilidad a largo plazo de cada cliente, se pudo asignar adecuadamente los recursos y enfocar las estrategias de fidelización en aquellos clientes con mayor potencial de generar un retorno positivo para el banco.
En general, este enfoque basado en la inteligencia artificial y el análisis de datos ha mejorado la salud financiera de nuestro cliente, al garantizar una mayor precisión en la evaluación del riesgo y una gestión más eficiente de los préstamos concedidos.
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Para mejorar la calidad del servicio, es vital diseñar procesos centrados en el cliente, implementar la automatización en las operaciones transaccionales, utilizar análisis de voz y datos para un enfoque proactivo, y crear productos y servicios personalizados. Es igualmente importante adoptar una estrategia omnicanal para mejorar la experiencia del cliente, y desarrollar las habilidades de los empleados para adaptarse a los cambios tecnológicos. Finalmente, el uso de inteligencia artificial y tecnologías de automatización puede mejorar la eficiencia del servicio al cliente y empoderar a los usuarios, lo que en última instancia puede llevar a una mayor satisfacción del cliente y a la competitividad en un entorno financiero en evolución.
Para mejorar el nivel de servicio en un call center, es necesario adoptar un enfoque centrado en el cliente, donde los procesos y protocolos se diseñan teniendo en cuenta sus necesidades. La formación del personal es clave para asegurar que cuenten con habilidades técnicas, de resolución de problemas y de empatía. Se debe hacer uso de tecnologías como el análisis de voz, sistemas de inteligencia artificial y automatización para optimizar la eficiencia y calidad del servicio. La implementación de análisis predictivos puede permitir un enfoque más personalizado hacia la gestión de las relaciones con los clientes. La experiencia del cliente debe ser omnicanal, permitiendo a los clientes alternar sin problemas entre distintos canales de comunicación. Finalmente, es fundamental establecer KPIs y métricas de seguimiento para monitorear y mejorar constantemente el rendimiento del call center.
La evaluación de la calidad de un call center implica medir factores como la eficiencia y eficacia del servicio, la empatía y satisfacción del cliente, la resolución de problemas, la adaptabilidad a los canales omnicanal, el uso de tecnología y automatización, la capacitación y desarrollo del personal, y el cumplimiento de los KPIs establecidos. Estas métricas no deben ser consideradas de forma aislada, sino en conjunto para obtener una visión completa de la calidad del servicio. La utilización de tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y el análisis predictivo, puede mejorar la eficiencia, la personalización y la anticipación de problemas, optimizando la experiencia del cliente y la productividad del call center.
