Cómo podemos mejorar el enrutamiento del centro de llamadas gracias a la IA
Como clientes, todos hemos llamado a algún servicio de atención al cliente en el que hemos tenido que esperar al teléfono que nos atendiera algún agente, acompañados de una música de fondo, y llegando a veces incluso a perder la llamada durante el proceso. Este proceso es lo que conocemos por enrutamiento de llamadas, y de la optimización de este desarrollo depende en buena parte nuestra satisfacción con el servicio y en gran medida nuestra predisposición positiva como cliente.
El enrutado de llamadas a call center consiste en la gestión de llamadas inteligente para mejorar la percepción de la calidad del servicio. Se trata de un servicio que aplica IA a la atención al cliente, más concretamente Machine Learning.
Un enrutamiento mal gestionado puede generar un colapso en la entrada de los contactos y un alto porcentaje de desistimiento entre los usuarios. Para ofrecer un servicio excelente, debemos ambicionar un porcentaje de satisfacción del 95% en la calificación de nuestro servicio, aunque un buen servicio se moverá en unos márgenes entre el 85% y el 90%.
Si bien hay muchos otros factores que influyen en la calificación general del servicio, es seguro que las métricas del nivel de servicio son las más importantes para indicar si los procesos están funcionando correctamente o no. Pero cuando hablamos de un call center con múltiples procesos de atención omnicanal, todo es más difícil. La tecnología y el call center van de la mano, existen soluciones de software que controlan las herramientas de enrutamiento que permiten parametrizar y establecer reglas de asignación calificadas, así como manejar la llamada con criterios de prioridad, a través del enrutamiento inteligente de contactos. Todo esto permite convertir tu call center en un centro de valor.
¿Cómo se hace un buen enrutamiento de llamadas?
La función básica de cualquier centro de contacto es dirigir las llamadas de los clientes a los agentes para su resolución. Los métodos de enrutamiento de llamadas han ido mejorando con el tiempo, a medida que las empresas han buscado formas de mejorar la eficiencia del centro de llamadas.
Veamos cuáles son algunos de los métodos más usados.
Siguiente enrutamiento de agente disponible
En este método de enrutamiento de llamadas, las empresas utilizan un sistema automatizado para enviar llamadas entrantes al agente que ha esperado más tiempo.
Como desventaja, este método de enrutamiento de llamadas puede generar problemas de ineficiencia si configuramos demasiadas colas con una pequeña cantidad de agentes.
Enrutamiento predictivo
El enrutamiento predictivo hace uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para determinar cómo se deben enrutar las llamadas a los agentes. El enrutamiento predictivo se enfoca en lograr un resultado específico de interacción con el cliente mediante el análisis de una gran cantidad de datos desde la perspectiva de la persona que llama y el agente. El enrutamiento predictivo analiza los datos y el comportamiento de los clientes.
El enrutamiento predictivo tiene una posible desventaja, que es que los agentes pueden verse sobrecargados de llamadas como resultado del servicio superior que brindan, mientras que los agentes menos efectivos permanecen inactivos.
Como puede verse, la tecnología ha aportado al call center importantes herramientas para avanzar en el servicio y la atención al cliente. La mejora en el enrutamiento de llamadas con sistemas automáticos inteligentes, unida a otras muchas alternativas de las que a día de hoy disponemos, perfecciona el servicio y aporta valor a los clientes con una mejor experiencia.
Segmentación de clientes en el enrutamiento de llamadas
Los clientes son el activo más valioso de cualquier organización, por eso las empresas usan estrategias de segmentación de clientes para ofrecerles el mejor servicio posible, y esto es aplicable también al enrutamiento de llamadas. ¿Cómo funciona?
El enrutamiento dinámico permite la distribución y priorización de las llamadas entrantes, a través de un análisis de la base de datos de clientes mediante una estrategia CRM. Podríamos tener clientes VIP que podemos enrutar de una manera prioritaria si se trata de una oportunidad de negocio para nuestro equipo de ventas, o conectar al cliente con el colaborador que le atendió la última vez que contactó con nosotros.
La solución de neuroons
neuroons ofrece servicios de reconocimiento de voz (speech-to-text) para optimizar los procesos de escucha y respuesta, identificando y monitoreando en tiempo real llamadas de clientes a través de su número de línea, segmentando si es residencial, pymes…
Características del software de enrutamiento de llamadas de neuroons
Nuestro software es un modelo de ML con histórico de incidencias, peticiones, consultas del cliente , y representación visual del caso abierto y experiencia de usuario.
Además proporciona un análisis avanzado de respuesta mediante un sistema de IA para mejorar la experiencia de usuario, que reconoce tanto el contenido del mensaje (keyword) como el sentimiento (sentiment analysis), enrutando al operador con las capacidades óptimas de respuesta.
Beneficios de nuestro software
Nuestro software proporciona una mejora en la clasificación de los clientes por problemáticas que plantean en la llamada, y en paralelo clasificar al operador/a en función de competencias y capacidad de resolución para enrutar las peticiones de solución de problemas a los que mayor potencial tienen para gestionar adecuadamente la situación.
También sirve para realizar una clasificación de los clientes y clasificación de los operadores, aportando mejor servicio y evitando la frustración del cliente. Además, consigue incorporar de manera natural un canal de interacción vía voz previamente entrenado.
