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Por Redacción - 8 Noviembre 2016
Con la llegada de la tecnología cloud y la capacidad de gestionar terabytes y terabytes de datos, los centros de contacto están evolucionando hacia florecientes centros de conocimiento del cliente. En este momento tienen la capacidad de analizar enormes volúmenes de datos para mejorar la experiencia del cliente. Como resultado, la oportunidad comercial está creciendo de manera significativa.
De hecho, un reciente informe indica que el mercado del análisis de contenidos de voz alcanzará un valor de 1.600 millones de dólares en 2020 debido a la creciente demanda de descubrir conocimientos ocultos en las interacciones de los clientes. La capacidad de los negocios de dar respuesta a las necesidades de los clientes es resultado directo de la calidad de los análisis de su contact center, el cual integra la información de las llamadas telefónicas, los sistemas de facturación, las encuestas a los clientes, las consultas de soporte y muchas otras fuentes.
Según Gartner, las modernas herramientas que hacen posible la democratización de datos se están generalizando rápidamente en el sector debido a su capacidad de generar conocimientos únicos entre los distintos departamentos. Gartner expone que el 89% de los agentes del mercado compiten principalmente sobre la base de la experiencia del cliente: una serie de momentos específicos que, unidos, fortalecen o debilitan la preferencia del cliente, su fidelidad y su defensa de una empresa o marca. ¿Qué tipo de análisis de datos puede potenciarse para mejorar la experiencia integral del cliente? Según Wendy Mikkelsen, directora de marketing de soluciones de Interactive Intelligence, hay cinco formas de maximizar el uso de los análisis de datos.
1. Análisis de las conversaciones y análisis en tiempo real
Casi todas las organizaciones de servicios de atención al cliente graban las interacciones telefónicas con sus clientes. El análisis de las conversaciones permite a las empresas tomar medidas según datos obtenidos de interacciones telefónicas con clientes y es útil para mejorar la experiencia de la llamada. El análisis en tiempo real que se realiza mientras se está produciendo la llamada (tal como detección de palabras clave o frases o reconocimiento de emociones), y los análisis offline de las grabaciones para su indexación, permiten a los negocios identificar tendencias, garantizar la adhesión, detectar anomalías, etc.
Muchos análisis de clientes se centran en uno de estos tres principales mecanismos funcionales, incluyendo:
-Alertas. Tanto a través de la detección de palabras, frases o sentimientos, el sistema de análisis de conversaciones puede notificar a un supervisor sobre contenidos específicos en una llamada entre un agente y un cliente
-Asesoramiento a los agentes. Los análisis en tiempo real, junto con las herramientas de orientación, pueden recomendar a los agentes el mejor momento para hacer la mejor oferta de venta, o la óptima acción de servicio para proponer al cliente.
-Automatización. Si un sistema de análisis de conversación detecta que el cliente ha dado su dirección en un momento de la interacción en el que el agente está mirando al campo vacío de la dirección del cliente en su pantalla, el sistema puede pegar esa dirección en el campo automáticamente.
2. Respuesta de voz interactiva
En una reciente encuesta de Ovum, el 75% de los clientes indicaba que habían resuelto sus problemas con éxito por vía telefónica, en comparación con el 11% de clientes que lo había hecho a través de la web y el 5% en las redes sociales. La eclosión de los canales digitales es importante, pero el teléfono sigue siendo claramente el canal preferido cuando los clientes necesitan resolver problemas. Los sistemas de respuesta automática son fuente habitual de frustraciones para clientes que tienen que esperar a hablar con un agente y navegar a través de largos menús antes de conseguir una solución. Para resolver este problema, las organizaciones tienen que priorizar la modernización de sus sistemas de respuesta de voz interactiva, o IVR, incorporándolos en su estrategia de experiencia del cliente omnicanal.
Usando análisis de datos de IVR, las compañías pueden optimizar los flujos de IVR, identificar los embotellamientos y determinar áreas de mejora. Tanto los clientes como los agentes se beneficiarán de un sistema IVR actualizado que relacione los datos del cliente a través de los distintos canales. Los clientes obtendrán opciones de menú simplificadas, a medida y autoservicio, y, si fuera necesario, podrán ser redirigidos al agente adecuado para que se ocupe de su consulta. Además, cuando el sistema IVR está integrado con los datos del CRM, los agentes se benefician al tener un conocimiento totalmente actualizado de los clientes y su histórico de interacciones.
3. Analítica a través de canales
Con los clientes contactando con las compañías a través de un creciente número de canales de interacción, como llamadas, chat, e-mail, redes sociales y aplicaciones de móvil, es crítico incorporar el análisis a cada uno de estos canales, asignando las interacciones a los clientes para tener una visión completa de su historial. Potenciar los análisis a través de los distintos canales ayuda a configurar las interacciones con el cliente en tiempo real. Cuando los centros de contacto obtienen datos en tiempo real, son capaces de categorizar las interacciones, encontrando tendencias en los intereses y el comportamiento de los clientes. En última instancia, esto ayuda a proporcionar una mejor experiencia de cliente. Además, las interacciones a través de distintos canales pueden ayudar a obtener importantes datos de inteligencia empresarial. Con la ampliación a varios canales de las interacciones, el contact center tiene la oportunidad de ejercer una mayor influencia en la experiencia del cliente.
4. Análisis predictivo
El análisis predictivo puede ayudar de dos maneras. En primer lugar, se usa como base para soluciones de planificación estratégica que permiten a los contact centers a hacer planes y presupuestos más inteligentes. Una precisa predicción del rendimiento operativo en el largo plazo, teniendo en cuenta el verdadero impacto del volumen de interacciones, la tasa de abandono, los niveles de servicio y otros factores clave, ayuda a desarrollar planes de servicio y una planificación del personal eficaz y eficiente. En segundo lugar, al análisis predictivo puede usarse para mejorar el servicio al cliente. A través del análisis de datos de sistemas que tienen en cuenta información de transacciones, así como datos de diferentes fuentes para realizar un análisis histórico, las compañías son capaces de identificar información sobre el comportamiento y las preferencias de sus clientes a la hora de interactuar, permitiéndoles ofrecer un servicio más proactivo y personalizado.
5. Análisis del rendimiento
El análisis del rendimiento ofrece tanto paneles de control en tiempo real como históricos para que los gestores puedan beneficiarse de una visión detallada de las métricas del contact center. Entender qué está ocurriendo, detectar nuevas tendencias y gestionar la satisfacción del cliente teniendo en cuenta los costes requiere conectar distintos informes de muchas fuentes distintas. El análisis del rendimiento permite conectar todos los datos para entender plenamente qué está ocurriendo en un contact center. Por ejemplo, el análisis del rendimiento puede identificar rápidamente las principales tendencias del servicio de los agentes del contact center a los clientes en un sólo vistazo, identificando aquellos agentes que están proporcionando un servicio de alta calidad y aquellos que necesitan formación o ayuda.
Estas cinco propuestas son óptimas para obtener el máximo beneficio de los datos y convertir los centros de contacto en auténticos centros de conocimiento del cliente, de forma que puedan ofrecer el servicio más inteligente en cada caso y la atención más personal a cada usuario.
