Atención al cliente

9 formas en que los call center mejoran la lealtad del usuario con la marca

Enreach 28/05/2019
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La tecnología continúa mejorando el panorama empresarial y las organizaciones necesitan innovar para mantenerse a la vanguardia de la competencia. A medida que la inteligencia artificial (IA) y otras herramientas tecnológicas se vuelven más comunes, los usuarios son conscientes del cambio, por lo que es más importante que nunca que los call center se adapten rápidamente para satisfacer las necesidades de los usuarios.

¿Por qué las empresas se esfuerzan en aprovechar los datos del call center para mejorar la participación de los usuarios?

Según los expertos, el 85% de los líderes de los contact center afirman que los datos y los análisis de llamadas son importantes para informar a los departamentos de ventas y marketing. Cuando se trata de fuentes de datos, el 39% admitió confiar sólo en:

  • Las cifras de ingresos.
  • Los datos de redes sociales.
  • Las cifras de ventas.
  • El feedback del equipo.

Estos datos son importantes, así como también lo es la información que puede extraerse de las conversaciones con los usuarios. En conjunto, todo ello podría utilizarse para impulsar el cambio organizativo, aumentar los beneficios y mejorar la experiencia del usuario en un call center.

¿Cómo las empresas pueden aprovechar los datos de los usuarios recopilados en el call center?

Las analíticas de los datos extraídos del contact center tienen acceso a la Voz del Cliente (VoC) sin filtrar, por lo que puede saberse exactamente lo que los usuarios quieren, cómo lo desean, y lo que es más importante, lo que no.

9 formas en que los call center mejoran la lealtad del usuario con la marca
1) Ayudan a los líderes de los contact center a aumentar la resolución en la primera llamada (FCR, en sus siglas en inglés)

Cuanto más felices son los usuarios, más probabilidades tienen de permanecer leales a una organización, razón por la que muchas empresas califican la retención de usuarios como una prioridad principal.

La resolución en la primera llamada es la métrica número uno del call center, ya que los estudios han demostrado que la satisfacción del usuario se reduce en un 15% cada vez que tiene que volver a llamar para resolver su problema. Los análisis permiten a los administradores, no sólo rastrear el volumen de llamadas repetidas, sino que también los llevan a las causas fundamentales para que puedan mejorar rápidamente su FCR y mantener contentos a los usuarios.

2) Aseguran que los supervisores de los call center realizan una gestión de calidad

Se puede usar el aprendizaje automático para generar evaluaciones predictivas para el 100% de las interacciones, lo que hace posible que los supervisores centren su atención en las llamadas correctas y utilicen esos conocimientos de calidad para proporcionar una formación a los agentes que más lo necesiten.

3) Identifican a los agentes que obtienen altas evaluaciones de los usuarios

El aprendizaje automático también se puede utilizar para identificar a los agentes que ofrecen constantemente experiencias de calidad a los usuarios. Esto ayuda a los supervisores a descubrir tácticas que pueden usar para capacitar a otros agentes, así como a la posibilidad de reconocer a los mejores agentes por su labor.

4) Ayudan a los líderes de los call center a mejorar el alcance proactivo

Al usar el aprendizaje automático en la generación de puntuaciones de lealtad de los usuarios para cada interacción con ellos, independientemente de si han completado una encuesta, los supervisores pueden ver el 100% de quiénes son los usuarios promotores, los detractores y los pasivos, y orientarlos con los esfuerzos apropiados.

5) Permiten que la organización detecte a usuarios con riesgo de desgaste y responda a tiempo

Cuando un usuario se siente frustrado, con frecuencia utiliza palabras que pueden ser clasificadas por una solución de análisis como un sentimiento negativo. Los datos del call center se pueden usar para identificar a esos usuarios y tomar medidas para retenerlos.

Comprender cómo se siente un usuario sobre su organización puede ser un reto, pero es una forma de obtener información crítica sobre el contact center, los productos y la empresa. Esto se debe a que el análisis de sentimientos, una nueva tecnología que forma parte del análisis del call center, que puede ayudar a comprender lo que dicen las personas que llaman y cómo se sienten. Los análisis del call center pueden ser utilizados para identificar la confianza del usuario y permitir que la organización responda rápidamente.

6) Encuentran y abordan las interacciones del call center que conducen a una experiencia negativa del usuario

Los líderes del contact center pueden segmentar las llamadas con puntuaciones de sentimiento negativo por agente, equipo o grupo y luego monitorear proactivamente las interacciones con puntuación negativa dentro de un equipo o grupo específico. Pueden usar esta segmentación de sentimientos para identificar oportunidades óptimas para la formación de agentes, decidir cómo manejar los problemas emergentes, y predecir el sentimiento de futuras interacciones.

7) Identifican oportunidades para mejorar el compromiso del usuario fuera del call center

Con los usuarios interactuando con organizaciones a través de más canales que nunca, cada vez es más difícil hacer un seguimiento de todos los factores que afectan a su experiencia. Los informes avanzados se pueden usar para desglosar esos grupos de datos combinando los datos del call center con la distribución automática de llamadas (ACD), el reconocimiento de voz interactivo (IVR), el monitoreo de la calidad, la administración de la fuerza laboral, el CRM, los recursos humanos, las aplicaciones de software propias e incluso las redes sociales.

8) Permiten que los líderes de los contact center realicen un monitoreo de calidad en varios canales

Al añadir y analizar datos de múltiples canales utilizando herramientas visuales sofisticadas; los supervisores pueden evaluar a los agentes desde muchas perspectivas internas y externas diferentes; mejorar la formación de agentes en tiempo casi real; combinar las puntuaciones de calidad de los supervisores con los comentarios de los usuarios y del agente; y resaltar las mejores interacciones y los agentes más destacados.

9) Facilitan a la organización obtener una visión más completa del desempeño del agente

La carrera para innovar está en marcha, y está claro que para mejorar la percepción de los usuarios sobre el call center, las organizaciones deberán encontrar formas de utilizar mejor los datos que están al alcance de la mano, y tendrán que aprovechar el análisis para hacerlo.

En su esencia, el análisis automatiza las tareas que de otro modo dominarían el tiempo de un agente, supervisor u organización, al tiempo que ofrecen perspectivas significativas que se pueden usar para mejorar la experiencia del usuario.

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