La IA está transformando la industria de los centros de llamadas al utilizar tecnologías como el reconocimiento de voz en tiempo real, el análisis de intenciones, la gestión de conversaciones y el análisis conversacional. Los Call Center están utilizando el NLP (“Natural Language Processing”) para hacer que los procesos sean más eficientes y crear una experiencia de cliente más accesible. En este artículo, hablaremos sobre cómo el NLP puede mejorar la atención al cliente y la resolución de problemas utilizar en el Call Center.
¿Qué es el NLP?
Como ya te contamos en este artículo, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés) es un campo de estudio dentro de la Inteligencia Artificial que se enfoca en examinar la interacción entre las computadoras y el lenguaje utilizado por los seres humanos.
En los primeros sistemas de tecnologías de habla, solo se reconocía un pequeño conjunto de palabras (generalmente, números aislados). Posteriormente, se desarrollaron sistemas capaces de transcribir automáticamente mensajes de voz, lo que llevó a la creación de asistentes conversacionales como Siri, Cortana o Google Assistant.
¿Cómo funciona el NLP en Call Center?
Los centros de llamadas están utilizando tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para mejorar la eficiencia y reducir los costes de capital humano. A continuación, veremos cuáles son sus aplicaciones más comunes.
Asistentes automáticos
Los asistentes virtuales impulsados por PNL permiten a los clientes expresarse en su propio vocabulario y dirigirlos hacia la opción correcta, mejorando así la experiencia del usuario. Los chatbots y otros medios pueden responder preguntas frecuentes en tiempo real, reducir los tiempos de espera y aumentar la satisfacción del cliente. De esta manera, la tecnología de NLP puede reducir costes operativos y mejorar la eficiencia de los agentes de atención al cliente, lo que ha llevado a su adopción por parte de más empresas.
Sistemas de salida telefónica
Los centros de llamadas salientes son más complicados de gestionar que los entrantes, al tener que iniciar una conversación en lugar de procesar y responder a una información recibida. Estos se pueden dividir en servicios de cobro de deudas y servicios de promoción de mensajes.
En el caso de los servicios de cobro de deudas, la experiencia psicológica del cliente no es tan importante siempre que se exprese una intención y un propósito claros en la conversación. Por otro lado, los servicios de promoción de información requieren un mejor diseño de experiencia de usuario debido a la tendencia de las personas a sospechar o molestarse con las llamadas automáticas, lo que presenta desafíos para la integración de la inteligencia artificial y la PNL.
Análisis de datos de registros de llamadas
El NLP es utilizada para analizar los datos de registro de llamadas y evaluar las emociones, intenciones y pensamientos de los usuarios, proporcionando servicios personalizados y mejorando la experiencia del cliente. En general, el uso de NLP en los centros de llamadas permite a las empresas prever tendencias y posibles insatisfacciones, reducir las tasas de quejas, y crear experiencias más personalizadas y satisfactorias para los clientes. Esto es especialmente útil para los centros de llamadas en la nube, que pueden revisar sus servicios de manera más eficiente gracias a la tecnología de NLP.
Análisis de los sentimientos
El análisis de sentimientos identifica las emociones y las intenciones de los clientes, permitiendo a los centros de llamadas mejorar el servicio al cliente al identificar áreas problemáticas y estudiar las tasas de abandono de los clientes. Cuando los agentes entienden el sentimiento, pueden estar mejor preparados para igualar el tono del consumidor y tratar con eficacia a las personas que llaman.
El análisis de sentimientos en el software NLP también puede discernir la intención de los comentarios de los clientes, ya sea grabados o escritos. Esta información se convierte en datos para ayudar al software a aprender qué acciones conducen a experiencias positivas del cliente. Se puede usar para predecir el comportamiento del consumidor, adaptar la capacitación y las mejores prácticas, y evaluar el desempeño de los agentes.
Soporte de agentes
El NLP no solo beneficia a los clientes, sino que también es útil para apoyar a los agentes durante sus horas de trabajo. El software NLP puede proporcionar rápidamente soluciones a las preocupaciones de los clientes, reduciendo el tiempo que los agentes dedicarían a buscar respuestas y permitiendo un servicio más rápido y eficiente. Permite que los miembros del equipo vean en tiempo real las consultas de los clientes y que el software del centro de contacto proporcione información relevante para mejorar la resolución de las llamadas, mientras que durante las llamadas, la tecnología NLP puede ayudar a sugerir recursos adecuados para ayudar a los agentes y generar oportunidades de ventas adicionales o cruzadas.
Aplicaciones de voz a texto
La tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural está siendo utilizada en centros de llamadas para ofrecer aplicaciones de voz a texto que permiten a los clientes acceder a sus cuentas mediante su voz, traducir llamadas en diferentes idiomas y crear documentos a través del dictado. La funcionalidad de voz a texto crea un registro escrito de las interacciones entre clientes y agentes para mejorar la atención al cliente y simplificar los procesos de contacto, proporcionando una experiencia uniforme al cliente y resolviendo consultas de manera más eficiente.
Beneficios de implementar NLP y PLN en Call Center
Para un centro de contacto, existen múltiples beneficios que sirven tanto a los clientes como a los agentes en una variedad de formas.
Servicio al cliente
El NLP se utiliza en los centros de contacto para mejorar la atención al cliente. Un asistente automático interpreta el discurso de los clientes y determina la mejor manera de manejar sus consultas, ya sea mediante soluciones automatizadas o mediante la intervención de un agente del centro de contacto. El enrutamiento inteligente también utiliza la tecnología de NLP para asignar las llamadas a los agentes más adecuados para manejar las consultas. Ambas funciones ayudan a resolver las consultas de manera más rápida y efectiva, reduciendo la frustración de los clientes al minimizar los tiempos de espera y proporcionar respuestas precisas.
Aunque muchos clientes prefieren la atención de un agente humano, cada vez más personas adoptan opciones automatizadas y de autoservicio. La tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural proporciona una experiencia más satisfactoria al cliente al proporcionar respuestas precisas y rápidas a las consultas, lo que permite una mejor atención al cliente.
Productividad de los miembros del equipo
Las empresas que utilizan el procesamiento del lenguaje natural pueden obtener grandes mejoras en la eficiencia en un mercado laboral competitivo con alta rotación. Las opciones de autoservicio reducen la carga de trabajo de los empleados al manejar las consultas de rutina, mientras que los agentes pueden proporcionar un servicio más rápido y eficiente al tener acceso a la información que necesitan antes de responder la llamada, lo que reduce el tiempo de investigación y aumenta la productividad. El PNL también ahorra tiempo al automatizar procesos manuales, como la lectura de grandes cantidades de documentos, correos electrónicos o conversaciones, lo que facilita la toma de decisiones comerciales.
Soporte omnicanal
En la actualidad, los consumidores utilizan diversos canales para comunicarse con las empresas, lo que representa un desafío para los proveedores de soluciones omnicanal en el centro de contacto. El procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes brinden soporte omnicanal de manera eficiente y consistente, independientemente del canal utilizado por los clientes para hacer sus consultas. El 55% de los clientes esperan coherencia en todos los canales que utilizan, lo que hace necesario el uso de software adecuado y un panel de control eficiente para brindar una experiencia satisfactoria al cliente.
Eficiencia de costes
La utilización de opciones de autoservicio basadas en NLP y chatbots, que funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es una manera de resolver problemas de atención al cliente sin la necesidad de contratar más agentes. De hecho, estudios indican que estas opciones pueden ahorrar hasta un 30% de los presupuestos de atención al cliente y acelerar los tiempos de respuesta en un 80% para consultas rutinarias.
Retención de clientes
La aplicación de PNL puede contribuir a mejorar la retención de clientes de varias maneras. Uno de ellos es a través de una resolución más ágil de sus problemas, ya que las experiencias positivas se asocian con tiempos de espera reducidos.
Por otro lado, el análisis de sentimientos es útil para estudiar las razones detrás de la rotación de clientes, analizando sus interacciones con la empresa. Con esta información, se pueden identificar señales de advertencia que indiquen una posible pérdida de clientes, lo que permite a los agentes abordar los problemas de manera más efectiva, predecir la rotación de clientes y reducir los niveles de quejas.
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El NLP se aplica en cualquier faceta de la comunicación humana que pueda ser objeto de uso de herramientas computacionales. Hay tareas más factibles al tratamiento computacional, como aquellos mensajes o textos que están muy estructurados y con un estilo más uniforme y predecible, así como grandes volúmenes de información que difícilmente se pueden procesar.
Algunos ejemplos actuales de aplicaciones del NLP incluyen el procesamiento de historias clínicas, clasificación de currículos, detección de nombres de personas, entidades y lugares, clasificación de incidencias, búsqueda en internet por voz y traducción automática de comentarios en foros.
En marketing, los especialistas utilizan herramientas NLP para monitorear las tendencias en las redes sociales y sitios web y para analizar las huellas digitales de los consumidores. Además, la tecnología de análisis de sentimientos ayuda a las empresas a comprender lo que piensan los consumidores sobre su marca y a ajustar sus estrategias en consecuencia. Con la incorporación de la tecnología NLP en la gestión de la reputación online, las empresas pueden utilizar esta información para mejorar la experiencia del cliente y aumentar sus ingresos.
PLN significa Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP o Natural Language Processing en inglés). Es el campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial que se ocupa de estudiar las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano.
La diferencia entre NLU (Natural Language Understanding) y PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) radica en que NLU es un subconjunto de PNL y se enfoca en la capacidad de comprender el significado y la intención detrás del lenguaje natural, incluso si los datos contienen errores y ambigüedades. Por otro lado, PNL se refiere al proceso End-to-End que implica el procesamiento de datos en lenguaje natural, incluyendo la toma de decisiones, la toma de acciones y la respuesta del sistema.
