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Contact center inteligente

9 formas en que los datos del call center pueden mejorar el compromiso del usuario

  29/08/2019 09:08

La tecnología continuará mejorando el panorama empresarial y las empresas deberán innovar para mantenerse por delante de la competencia. A medida que la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías se vuelven más comunes, los usuarios son conscientes del cambio, lo que hace que sea más importante que nunca que los call center se adapten rápidamente para satisfacer sus necesidades.

Si bien la experiencia del usuario sigue siendo una de las principales prioridades, el reto de crear un modelo centrado en él radica en la falta de herramientas o el acceso a las correctas y los datos aislados. Aunque los contact center utilizan más tecnologías para gestionar las interacciones con los usuarios, a muchos les resulta difícil extraer la información de la voz del cliente (VoC) oculta en sus propios datos.

¿Por qué las empresas quieren aprovechar los datos del call center para mejorar la participación del usuario?

Según un informe, el 85% de los ejecutivos estuvo de acuerdo en que los datos y las analíticas son importantes para informar sobre los cambios en ventas y marketing. Sin embargo, el 68% también admitió evitar una iniciativa de cambio importante en su negocio.

Este mismo informe también reveló que cuando se trata de fuentes de datos, el 39% de los ejecutivos admitió confiar en un conjunto limitado de números que son los más fáciles de obtener, como:

  • Cifras de ingresos.
  • Datos de redes sociales.
  • Cifras de ventas.
  • Feedback del equipo.

Si bien estos datos son importantes, carecen de los conocimientos que se pueden encontrar en las conversaciones reales con los usuarios que tienen lugar en el call center. Esto puede poner a las empresas en riesgo de perder usuarios frente a un competidor que ofrece una experiencia más atractiva. Los datos pueden utilizarse para impulsar el cambio organizacional, aumentar las ganancias y mejorar la experiencia del usuario.

¿Cómo las empresas pueden aprovechar los datos del usuario recopilados en el contact center?

Las organizacionesque utilizan los conocimientos extraídos de los datos de su call center tendrán acceso a la VoC sin filtrar, por lo que sabrán exactamente qué quieren los usuarios y, lo que es más importante, qué no quieren y cómo quieren que se lo entreguen.

Sin embargo, hay tantas formas de usar la analítica que los líderes de los contact center a menudo no saben dónde comenzar cuando quieren implementarla por primera vez, o qué hacer una vez que su primer proyecto de analítica esté en funcionamiento.

9 formas, agrupadas por tres objetivos organizacionales comunes, para que las empresas puedan usar los datos analíticos y de usuarios para mejorar sus relaciones:
Objetivo 1: Identificar lugares para mejorar la satisfacción del usuario

Mientras más felices sean los usuarios, más probable es que sigan siendo leales a una organización. Por ello, muchas empresas clasifican la retención de usuarios como una prioridad principal.

1) Ayudar a los gerentes del call center a aumentar la resolución en la primera llamada (FCR, en sus siglas en inglés)

La FCR se prioriza como la métrica número uno del call center por una buena razón: los estudios han demostrado que la satisfacción del usuario disminuye en un 15% cada vez que tiene que volver a llamar para resolver su problema. Los análisis permiten a los supervisores no sólo rastrear su volumen de llamadas repetidas, sino que los lleva a las causas raíz para que puedan mejorar rápidamente su FCR y mantener felices a los usuarios.

2) Asegurar que los supervisores del call center realicen una gestión de calidad

El aprendizaje automático se puede utilizar para generar puntuaciones de evaluación predictiva para el 100% de las interacciones, lo que hace posible que los supervisores concentren su tiempo en las llamadas correctas y usen esos conocimientos de calidad para proporcionar una formación completa a los agentes que más lo necesitan.

3) Identificar agentes que reciben altas evaluaciones de los usuarios

El aprendizaje automático también se puede usar para identificar a los agentes que ofrecen experiencias de calidad al usuario. Esto ayuda a los supervisores a descubrir tácticas que pueden usar para formar a otros agentes, así como a reconocer a los mejores por su rendimiento.

4) Ayudar a los supervisores a mejorar el alcance proactivo

Al utilizar el aprendizaje automático para generar Net Promoter Score (NPS, en sus siglas en inglés) predictivos para cada interacción con el usuario, independientemente de si completó una encuesta, los supervisores pueden ver el 100% de sus promotores, detractores y pasivos y centrar en ellos sus esfuerzos.

5) Permitir que la organización detecte a los usuarios en riesgo de desgaste y responda rápidamente

Cuando un usuario se siente frustrado, con frecuencia usa palabras que una solución analítica puede clasificar como que tiene un sentimiento negativo. Los datos del call center se pueden usar para identificarlos y tomar medidas para retenerlos, aumentando el valor de vida útil total para los usuarios.

Objetivo 2: Responder rápidamente a los problemas que afectan negativamente el compromiso del usuario

Comprender cómo se siente un usuario en relación a una empresa puede ser un reto, pero es una buena forma de obtener información sobre el contact center, el producto y la organización. Esto se debe a que el análisis de sentimientos, una nueva tecnología que forma parte del análisis de los call center, ayuda a comprender lo que dicen las personas que llaman y cómo se sienten.

Entonces, ¿cómo se pueden usar los análisis del call center para identificar los sentimientos de los usuarios y permitir que la organización responda rápidamente?

6) Encontrar las interacciones del call center que conducen a una experiencia negativa del usuario

Los gerentes de los contact center pueden segmentar las llamadas con puntuaciones de sentimientos negativos por agente, equipo o grupo y luego monitorear proactivamente las interacciones con puntuaciones negativas dentro de un equipo o grupo específico. Pueden usar esta segmentación de sentimientos para identificar oportunidades óptimas para el coaching de agentes; decidir cómo manejar los problemas emergentes; y predecir el sentimiento de futuras llamadas.

7) Identificar oportunidades para mejorar la participación del usuario fuera del call center

Toda la organización puede usar el análisis de sentimientos para reconocer y rectificar problemas potenciales mucho antes de las indicaciones que puedan recibir de los KPI rezagados, como NPS o encuestas de ventas. Así, pueden detectar tendencias de sentimientos instantáneamente, luego ajustar ágilmente las funciones comerciales afectadas para replicar sentimientos positivos o selección negativa. Y pueden identificar fácilmente a los usuarios que serán participativos.

Objetivo 3: Añadir datos y perspectivas de empleados y usuarios en múltiples plataformas tecnológicas

Con los usuarios que interactúan con las empresas a través de más canales que nunca, cada vez es más difícil hacer un seguimiento de todos los factores que afectan a la experiencia del usuario. Los informes avanzados se pueden utilizar para desglosar esos datos mediante la combinación de datos del call center con distribución automática de llamadas (ACD), reconocimiento de voz interactivo (IVR), monitoreo de calidad, gestión de la fuerza laboral, CRM, recursos humanos, aplicaciones de software local e incluso redes sociales.

Al compilar sin problemas tanto la información de la voz del cliente (VoC) como la de la voz del empleado (VoE) de múltiples sistemas y mostrar visualmente los datos integrados, los análisis permiten a los call center comprender de manera integral y mejorar continuamente las experiencias de los usuarios sin tener que aumentar presupuesto o personal para hacerlo.

¿Cómo la analítica puede ayudar a mejorar la participación del usuario al recopilar datos de múltiples canales?

8) Permitir que los gerentes de los call center realicen un monitoreo de calidad entre canales

Al añadir y analizar datos de múltiples canales utilizando herramientas sofisticadas y visuales, los gerentes pueden evaluar agentes desde diferentes perspectivas internas y externas; mejorar la capacitación de agentes en tiempo casi real; combinar puntuaciones de calidad de los supervisores con los comentarios de los usuarios y el propio agente; y resaltar las mejores interacciones y los mejores agentes.

9) Facilitar a la organización obtener una comprensión más integral del rendimiento del agente

Los gerentes pueden enviar fácilmente diferentes comunicaciones a detractores versus promotores (o clientes neutrales) para maximizar el impacto de un mensaje; crear aproximaciones matemáticas del comportamiento del usuario y del agente para predecir los factores que ofrecerán los mejores resultados; y tener más tiempo para innovar en la experiencia general del usuario.

En esencia, la analítica automatiza las tareas que de otro modo dominarían el tiempo de un agente, supervisor u organización, al tiempo que ofrece información significativa que se puede utilizar para mejorar continuamente la experiencia del usuario, y que de otra manera podría quedar completamente sin descubrir.

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