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2 Funcionalidades que tu sistema de gestión de Contact Centers te debe permitir aplicar para optimizar tu política de calidad.

En un panorama en el que garantizar la excelencia en la atención al cliente es prácticamente algo estándar, se hace necesario la implementación de una serie de “checklists” o políticas de calidad para tu Contact Center.  Para ello es necesario que tu sistema de gestión de Contact Centers te permita:

    1. Reducir el tiempo de espera que tus clientes pasan en la línea telefónica antes de ser atendidos,
    2. A la vez que mejoras la calidad del servicio que ofreces.
    1. Minimiza el tiempo de espera de tus clientes

    Es la primera sensación de calidad que obtiene el cliente, y, por tanto, el primer factor sobre el que debes enfocar tus esfuerzos. Para ello, es necesario establecer un proceso cíclico:

    • Medir el tiempo de espera.
    • Realizar acciones para minimizar el tiempo de espera.
    Medir el tiempo de espera

    Se considera tiempo de espera al tiempo que transcurre desde que el cliente llama hasta que una persona o bien un sistema automático – un Callbot -recibe y atiende su llamada.

    El tiempo de espera se puede clasificar en dos fases:

    • Fase de locuciones: todas las locuciones que se le muestran al cliente, IVRs que solicitan datos cómo confirmaciones de identidad, etc.
    • Fase de búsqueda de un agente: tiempo desde que finalizan las locuciones hasta que un agente está disponible y atiende la llamada.

    Lograr medir estos tiempos de espera de manera precisa es fundamental para proponer y realizar acciones que busquen mejorarlos, generando así una mejor experiencia para el cliente.

    Realizar acciones para minimizar el tiempo de espera

    Una vez identificados los tiempos de espera, es momento de poner en marcha acciones que los minimicen. Estas son algunas de nuestras recomendaciones:

    Minimizar la fase de locuciones

    ¿Realmente son imprescindibles tantas locuciones y tan largas? Es la primera pregunta que es necesario que te plantees.

    Si bien es cierto que algunas son necesarias por no disponer de una tecnología que permita minimizarlas, te sugerimos que implementes las siguientes recomendaciones para mejorar la experiencia del usuario en esta fase:

      • Evitar locuciones repetitivas: Por ejemplo, si el sistema ya sabe que has llamado al cliente otras veces y ya se ha mostrado la cláusula de protección de datos, no se la vuelvas a mostrar.
      • Optimizar el tiempo de gestión: Por el número de teléfono se podría identificar al cliente, por tanto, no le preguntes por datos que ya conoces, por ejemplo, el código de provincia, el DNI, etc.
      • Adaptar tu respuesta: Si ya sabes que hay agentes disponibles en ese momento, muéstrale la versión corta de las locuciones, en cambio, si no hay agentes disponibles en ese momento, puedes mostrarle las versiones largas.
    Minimizar la fase de búsqueda de un agente: Productividad

    La solución salomónica para ello es contratar más agentes, pero obviamente no es la solución óptima para mejorar tu eficiencia. Para optimizar esta fase, es necesario disponer de datos que nos permitan obtener la información adecuada a la hora de tomar decisiones:

      • Tiempo medio de las conversaciones de los agentes por tipología de consultas (sin incluir los tiempos de espera).
      • Tiempo medio de afterwork (tiempo que transcurre desde que el agente acaba una llamada hasta que inicia la siguiente) por tipología de consultas.
      • Llamadas abandonadas por los clientes por tramo horario.
      • Duración de los tiempos de espera de los clientes que han abandonado la llamada.
      • Ratios de llamadas contestadas por agente y comparados con el resto de agentes.
      • Tiempos muertos o cuando hay más agentes que llamadas que atender.
      • Tiempos de desconexión de los agentes y control por agente.
      • Tiempos de inactividad por agente, es decir, no está usando el sistema y tampoco está hablando con un cliente cuando hay otras personas esperando a ser atendidas.
    Minimizar la fase de búsqueda de un agente: Automatización

    ¿Tus agentes están haciendo manualmente tareas que se podrían automatizar? Si invierten mucho tiempo en hacer tareas repetitivas que no deberían hacer (porque no se hayan automatizado), tardarán más en estar disponibles para atender otras llamadas de mayor valor añadido para el cliente.

    Algunas automatizaciones requieren la intervención del personal de IT, pero no todas. Tu plataforma de gestión de Contact Centers debería permitirte de forma autónoma:

      • Generar plantillas de respuestas: email, WhatsApp, SMS, etc.
      • Crear y enviar automáticamente respuestas basadas en los datos del cliente (CRM) y las plantillas disponibles.
      • Insertar automáticamente datos disponibles en el CRM en aplicaciones externas.
      • Realizar consultas a aplicaciones externas con los datos disponibles en el CRM para evitar tener que volver a introducirlos.
      • Etc. 

    ¿Los agentes hacen tareas repetitivas y sencillas? Las podría hacer un Callbot de forma automática:

      • Gestionar recobros y tramitar pagos (con tarjeta de crédito)
      • Resolver tickets de soporte.
      • Consultar estados de pedidos.
      • Verificar datos personales.
      • Tramitar citas.
      • Realizar encuestas y formularios.
      • Etc

    Si te preocupa la reacción de tus clientes al interactuar por primera vez con un agente virtual, hay maneras de personalizar y ajustar la atención de los Callbots para realizar una implementación gradual. Por ejemplo, puedes hacer que se active únicamente si el tiempo medio de espera de los clientes supera un determinado valor y ofrecer al cliente la opción de ser atendido por un Callbot si no desea mantenerse a la espera.

    Minimizar la fase de búsqueda de un agente: Devolución de Llamadas

    Si ya sabes que el tiempo de espera es elevado, pregúntale al cliente si desea permanecer en espera o bien desea que se le devuelva la llamada de forma automática.

    Con un buen CRM para Contact Centers, este proceso debería ser automático y cuando un agente queda disponible el sistema devuelve la llamada al cliente y se la pasa al agente. Además, te debe permitir priorizar la devolución de este tipo de llamadas por diferentes criterios, por ejemplo, la importancia o tipología del cliente.

    2. Pregunta al cliente su opinión

    Si bien es importante saber la opinión de nuestros clientes, debes ser precavido, ya que es probable que no quieran invertir demasiado tiempo en responder encuestas, por tanto, es preferible realizar menos preguntas y garantizar que responda a todas ellas.

    Pero ahora la cuestión es, ¿Cuántas preguntas son adecuadas? Desde nuestra experiencia podemos sugerir que dos preguntas garantizan una mayor tasa de respuesta.

    Por otro lado, debemos de tener en cuenta que es muy probable que los clientes que más están dispuestos a invertir su tiempo para responder una encuesta, serán aquellos con una percepción negativa, lo que provocaría un sesgo en los resultados si no se modifican las variables para este tipo de clientes.

    Nuestra recomendación es la siguiente:

    • Utilizar un método inicial poco intrusivo como un SMS, un WhatsApp o una locución telefónica a través de un Callbot.
    • Realizar sólo una pregunta inicialmente, por ejemplo: “valora de 0 a 10 la calidad de nuestra atención”
    • Procesar automáticamente la respuesta al SMS o WhatsApp a través de tu plataforma CRM, aplicar la Inteligencia Artificial y actuar en consecuencia y con agilidad.
    • Si el cliente proporciona una mala puntuación, enviar una encuesta más detallada o llamar por teléfono para preguntarle los motivos para evitar el sesgo en tus resultados.
    • Automatizar que después de cada llamada, el sistema genere una locución automática o le envíe un SMS, WhatsApp o un email al cliente para solicitar su valoración, así como procesar automáticamente su respuesta en la plataforma CRM.

    Además, tu sistema de gestión de Centros de Contactos también debería permite:

    • Realizar encuestas tabuladas mediante un email con enlace a una página web.
    • Que un Callbot realice la llamada e implemente la encuesta.
    • Generar una llamada automática para que un agente de control de calidad llame al cliente si la valoración proporcionada no es buena.
    Principales Conclusiones

    En este artículo hemos visto como aprovechar al máximo toda la capacidad de tu Centro de Atención de llamadas mediante un análisis de aquellos factores que pueden estar deteriorando la calidad del servicio que ofrecemos.

    Sin embargo, no solo basta con aplicar estas recomendaciones, en gran medida este aprovechamiento solo puede existir cuando tienes a tu disposición una plataforma CRM que te permita realizar todas estas funcionalidades de una forma óptima y eficiente.

    En Vozitel te ofrecemos (en una única plataforma) las herramientas necesarias para gestionar y optimizar la capacidad y calidad de tu Centro de Atención de Llamadas de forma fácil, eficiente e intuitiva. Más información.

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    ¿Cómo aplicar la Teoría del Valle Inquietante a los agentes virtuales o callbots?

    Teoría del Valle Inquietante: metodología e interpretaciones posteriores

    La Teoría del “Valle inquietante” o “inexplicable” fue desarrollada en el año 1970 por el experto en robótica Masahiro Mori , y básicamente sostiene que a medida que un bot comparte mayor número características con un humano, aumenta nuestra empatía, generando una reacción positiva. Sin embargo, llega un momento en el que ante esta figura humanoide, está sensación cambia drásticamente, generando rechazo – Valle inquietante – o aversión ante el grado de similitud de una entidad que no llega a considerarse “humana”. Este rechazo vuelve a tomarse positivo en el momento en el que nos acercamos a lo que podría considerarse una persona sana, tal y como se puede observar en el siguiente gráfico

    Con el fin de corroborar esta controvertida teoría, en el año 2011 un equipo de la Universidad de San Diego realizó un experimento basándose en un robot (R), un androide con apariencia humana (A) y un humano (H). Dicho experimento consistió en analizar, mediante una resonancia magnética, los efectos en el cerebro de mostrar imágenes de las tres figuras a distintos sujetos.

    La respuesta fue clara, mientras que el robot (R) y el humano (H) apenas generaron reacción alguna, el androide (A) produjo una gran alteración en varias áreas cerebrales. Por tanto, estos científicos concluyeron que, ante una apariencia humana, pero con un comportamiento robótico, se experimenta una reacción diferente, que no cuadra en nuestro cerebro.

    Esta particular reacción se puede asociar a cierta disonancia cognitiva, ya que nuestro cerebro posee unas expectativas innatas acerca de la apariencia y las características de un ser humano, que con este tipo de bots, al compartir forma una humana pero “psique” de Inteligencia Artificial, no se cumple. Por otro lado, los motivos religiosos y los estándares sobre como debería ser un ser humano también pueden contribuir enormemente a esta circunstancia.

    Aplicación de la Teoría del Valle Inquietante a la IA conversacional, los CallBots

    Según la Teoría del Valle Inquietante, llegará un límite de “humanización” para nuestra IA que suponga rechazoque en el caso particular de los CallBots o IA Conversacional podría tener su origen en el choque que supone tener al otro lado de la línea a un Inteligencia artificial capaz de gestionar solicitudes de bajo valor añadido tal y como lo haría un humano, pero con una voz notablemente “robótica”,

    Para atajar esta problemática, la mejor opción es actuar directamente sobre esta disonancia cognitiva, con el fin de modificar las propias expectativas sobre lo que “debería y no debería hacer un bot”, de forma que aplanaremos esta curva. Se proponen dos alternativas:

    1. En primer lugar, incrementar nuestra base de conocimiento sobre el funcionamiento de los CallBots, de forma que evitaremos la reacción provocada por el miedo a que una entidad desconocida, en este caso sin forma física, realice las funciones de atención al cliente que clásicamente se asociaban a un humano;
    2. Y por otro, dotar a nuestros agentes virtuales de una tecnología de voz eficiente, para evitar el “gap” producido entre atención similar a la humana, pero voz absolutamente robotizada, reduciendo el “efecto androide”.

    Respecto al primer punto, una similitud muy interesante para comprender la aversión hacia una Inteligencia Artificial cuyo funcionamiento no logramos comprender, la podemos encontrar en la aerofobia, o el miedo a volar, ya que muchas veces este miedo irracional es provocado por lo desconocido, el avión, su manejo, la fiabilidad de la técnica y el entrenamiento de los pilotos.  Pero cuando el individuo afectado por esta fobia acude a clases de educación aérea, y comprende el funcionamiento de un avión, su miedo suele remitir o incluso desaparecer.

    En el caso de los androides del experimento anterior o de nuestros CallBots, puede ocurrir una situación muy similar. Debemos comprender para que están diseñados y sus principales funciones, y perderemos el miedo a lo desconocido, desplazando o incluso aplanando la curva.

    La función de los CallBots es facilitarnos la vida en la realización de tareas de bajo valor añadido y repetitivas, contribuyendo a mejorar la gestión por parte del agente. Por ejemplo, son capaces de identificar las necesidades del cliente, y derivarlo al departamento o pila de agentes que más se corresponda con su petición. También pueden elaborar un perfil a partir de unas premisas predefinidas, del que el agente telefónico dispondrá antes de descolgar la llamada, contando con una fuente de información previa y el consecuente ahorro de tiempos y mejora de la comunicación con el cliente que ello supone. Visto así, no parece tan inquietante, ¿verdad?

    En cuanto a la minimización de la voz robótica, es necesario que nuestros agentes virtuales cuenten con voces neuronales, cuya similitud con las humanas las hace más agradables ante cualquier conversación que otros sistemas de voz más anticuados. Además, para resolver con eficacia cada fase de la conversación de forma correcta y rápida, así como para crear una perfecta experiencia de usuario, se hace casi obligatoria la integración de más de 5 proveedores de IA, aprovechando las mejores cualidades de cada uno de ellos en cada etapa de la conversación del CallBot con el cliente.

    Por último, aunque el procesamiento del lenguaje natural está mejorando considerablemente, debemos tener en cuenta que los CallBots no pueden comprender ciertas características del lenguaje humano como el sarcasmo, el doble sentido, o estados de ánimo complejos, lo que puede confundir al usuario. En este sentido, debemos asesorarnos por especialistas en la programación de estos sistemas cognitivos que puedan determinar exactamente que puede y no puede hacer un CallBot, para evitar desviaciones innecesarias de su interacción con el cliente.

    Conclusiones y expectativas de evolución de la curva

    Como hemos visto, la Teoría del Valle Inquietante puede tomarse como una guía para mejorar los mecanismos de interacción entre humanos e Inteligencia Artificial, en este caso CallBots, y no como un impedimento, incrementando así el nivel de conocimiento que tengamos sobre su funcionalidad y aplicación, a la vez que eliminamos el efecto “androide” provocado por voces absolutamente robóticas.

    Dicho esto, debemos tener en cuenta que desde el año en el que se desarrolló -1970 –hemos experimentado una notable evolución en el campo de la tecnología, y actualmente vivimos en un mundo en el que cada vez interactuamos con mayor frecuencia con la Inteligencia Artificial, y cuya tendencia es estar presente en todos los aspectos de nuestra vida, desde nuestros hogares hasta nuestros momentos de ocio, por lo que debemos considerar que existe la posibilidad de que esta curva ya se haya aplanado e incluso que tienda a desaparecer.

    En Vozitel generamos tu CallBot a medida para funciones de recobro, gestión de citas, gestiones médicas, protección de datos, etc.  Trabajamos con los principales servicios cognitivos del mercado, y de forma simultánea, todo gracias a un equipo de especialistas que te asesorará desde el principio para que le saques el máximo partido a tus agentes virtuales. Mas información.

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    Las 5 prácticas para mejorar la productividad de tu equipo de atención al cliente a distancia

    Hace poco más de un año, la pandemia nos pillaba a todos por sorpresa, nuestros agentes de atención al cliente recogieron todos sus equipos y pasaron a trabajar en remoto. Mientras nuestras mentes experimentaban una sensación de incredulidad absoluta, intentábamos adaptarnos a pasos agigantados a una realidad, que tarde o temprano, se haría palpable de todas formas. ¿Estábamos entonces suficientemente preparados? La respuesta es clara; No.

    En estos momentos, y habiendo observado los indudables beneficios del trabajo en remoto, debemos hacer frente a sus también carencias, evitando perder el foco e instaurando mecanismos que permitan mejorar la productividad de nuestros agentes de atención al cliente, en tiempo real y a distancia. Porque sí, la tecnología ya estaba ahí, esperándonos.

    En este artículo, te dejamos 5 buenas prácticas para mejorar la productividad de tu equipo, a distancia y que puedes implantar desde hoy mismo.

    Practica el Speech analytics como base para incrementar la productividad

    Una práctica habitual de cualquier buen responsable de Contact Center que se precie, es hacer sus clásicas “rondas” por los escritorios de sus agentes para escuchar parte de sus conversaciones. Hoy en día, es más que evidente que esto es muy difícil. Por fortuna, gracias a un buen CRM y en nuestros propios domicilios, podremos hacer un seguimiento del grado de cumplimiento de los argumentarios o guiones de los agentes.

    Pero lo que es aún más interesante, es que debido a la tecnología del Speech Analytivs, podremos hacer un análisis de la conversación transcrita, identificando palabras concretas y evaluando las inflexiones del lenguaje y la voz para cuantificar las actitudes, opiniones y emociones relacionadas con la conversación, y, en definitiva, apoyarnos en la IA para ayudar a mejorar todas nuestras interacciones con los clientes.

    Crea encuestas y preguntas NPS que sirvan de apoyo a tu Speech Analytics

    Aunque actualmente el grado de desarrollo del Speech Analytics es alto y cada vez es mayor la precisión en la determinación del estado de ánimo de nuestro interlocutor, siempre es recomendable acompañar este análisis de un cuestionario rápido o de una pregunta NPS (Net Promoter Score).

    Respecto al cuestionario rápido, se recomienda realizar no más de 5 preguntas, de respuesta acotada, y con un tiempo inferior a 1:00 min. El tiempo de nuestros clientes es muy valioso y debemos procurar solicitar la información más indispensable para realizar nuestros análisis. Algunos ejemplos de preguntas podrían ser:Del 1 al 5, ¿Cómo valoraría la calidad de la atención recibida

    • Del 1 al 5, ¿En qué grado considera que se ha resuelto su consulta?
    • Del 1 al 5, ¿Considera que la persona que le atendió tenía los conocimientos necesarios para atender su consulta?
    • Del 1 al 5, ¿Recomendaría nuestro servicio de atención al cliente a otro usuario?

    En cuanto a la pregunta NPS, si bien se puede formular de muchas maneras, el objetivo es puntuar, en una escala que suele ser de 1 a 10, la probabilidad de ser recomendados a otros usuarios por parte de nuestro cliente. Por ejemplo, está el clásico:

    “¿Con qué probabilidad recomendarías nuestra empresa a un amigo/o?»

    Todos aquellos que puntúan de 9 a 10 se consideran promotores de la marca, mientras que los que se puntúan de 0 a 5 son detractores; en el punto medio, de 7 a 8 estarían los neutros o “pasivos”. Después se calcula la fórmula NPS, restando el porcentaje de promotores de los detractores. Cualquier puntuación por encima de 50 se consideraría buena, mientras que, si nuestra puntuación es negativa, tendríamos un claro margen de mejora.

    Respecto al mejor canal para enviar las encuestas, podemos utilizar los métodos habituales como el correo electrónico, pero también realizar estas encuestas a través de los CallBots telefónicos, sin intervención de ningún agente y tras la finalización de la llamada, para garantizar el mayor número de respuestas de nuestros clientes.

    Utiliza una plataforma CRM que sea intuitiva y omnicanal

    Hasta hace relativamente pocos años, eran escasas las empresas de software dedicadas al desarrollo de plataformas de CRM, y mucho más si hablamos de aquellas especializadas en el sector CCaaS (Contac Center as a Service).

    Esta escasez de soluciones en el mercado, llevó a las propias empresas a desarrollar su propio software in-house. Dichos sistemas requieren una gran inversión inicial, tienden a ser muy complejos, el nivel de mantenimiento es muy alto, y es necesario espacio para alojar servidores propios.

    Hoy en día, y más si cabe con el teletrabajo, se hace indispensable el uso de una herramienta CRM ágil, versátil, intuitiva y omnicanal, que permita reducir la curva de aprendizaje del agente y optimizar los procesos en cualquiera que sea el canal seleccionado por el cliente para ponerse en contacto con nosotros.

    La mejor elección siempre será una solución Cloud, que permita escalabilidad, sin inversiones iniciales, y con modalidad de pago por uso. De esta forma, tendremos una plataforma que se adaptará con gran facilidad a cualquier cambio que podamos experimentar en nuestras metodologías de trabajo y volumen de negocio.

    Forma constantemente a tu equipo de atención al cliente para que puedan optimizar su trabajo

    En un mundo hiperconectado y omnicanal, son constantes las innovaciones y las nuevas herramientas que aparecen en el mercado, y que impactan directamente sobre nuestro servicio de atención al cliente: una nueva red social, un elemento de domótica que se conecte directamente con nuestro servicio de atención al cliente, un nuevo tipo de wereable desde el que realizar una interacción, etc.

    Con este panorama, y con el fin de garantizar un servicio óptimo de atención al cliente, nuestro personal debe estar en formación constante. Para ello, debemos contar con un proveedor de CRM que ofrezca formación inicial y continua, así como un equipo humano formado por consultores especializados que escuchen al cliente, conozcan el mercado, y sugieran soluciones especializadas que cubran sus necesidades y le permitan adaptarse a este nuevo entorno cada vez más competitivo.

    Deja las tareas sistemáticas y repetitivas a los agentes virtuales

    Hoy en día, nuestros clientes reclaman una atención más personalizada y acorde con sus necesidades específicas, y no podemos permitirnos el error de descuidar nuestras valiosas interacciones con ellos. Debemos garantizar la resolución de sus llamadas en tiempo y forma, y esto no debería de ser un impedimento cuando éstas muchas veces sólo precisan pequeñas gestiones fácilmente automatizables.

    La tecnología de agentes virtuales, o CallBots, se apoya en la Inteligencia Artificial y está precisamente indicada para esto último, mejorar la rentabilidad y el valor de nuestro servicio telefónico. Esta tecnología optimiza los costes de las operaciones repetitivas, e incluso de determinada complejidad, y garantiza la atención las 24 horas del día.

    Por ejemplo, los CallBots son capaces de gestionar citas médicas o cualquier tipo de agenda, recobro de deuda, gestión de pago por TPV, recopilación de datos acorde a la RGPD, etc. De hecho, pueden realizar una gran variedad de interacciones, por lo que es recomendable consultar nuestro caso específico con alguno de los pocos proveedores capaces de desplegar esta tecnología con éxito.

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      0.4 -¿Cuántos agentes telefónicos tiene la empresa? 
      0.5 -¿Número de minutos en llamadas salientes al mes? * 
      0.6 -¿Estás interesado en usar CallBots en tu negocio? *