Reducir el trabajo posterior a la llamada (ACW) con inteligencia artificial

Escrito por Diabolocom

Inteligencia Artificial
¿Cómo reducir el trabajo posterior a la llamada con IA?

El trabajo posterior a la llamada (ACW) en el sector de la telefonía hace referencia a todas las tareas administrativas y actividades adicionales que un agente de un Contact Center realiza inmediatamente después de finalizar una conversación telefónica con un cliente. Estas tareas pueden incluir la actualización de bases de datos, la documentación de los detalles de la llamada, el envío de correos electrónicos de seguimiento o la finalización de transacciones. El objetivo principal del procesamiento posterior a la llamada es garantizar que toda la información relevante se registra correctamente y que se inician todas las acciones necesarias para responder a las consultas o preocupaciones de los clientes.

El tiempo de gestión posterior a la llamada es un componente crucial de la gestión de operaciones del Contact Center , ya que influye directamente en la productividad y eficiencia de los agentes. Aunque el tiempo de gestión posterior a la llamada varía de un sector a otro, la regla general es que no debe exceder de un minuto. Para optimizar este tiempo de procesamiento, Diabolocom ha desarrollado sistemas de inteligencia artificial que automatizan las tareas y se centran en la calidad de la interacción asesor-cliente.

Transcripción para una mayor eficacia tras la llamada

Una vez finalizada la llamada, un asesor tradicional equipado con un CRM estándar registrará el motivo de la llamada, describirá las acciones realizadas, definirá las acciones a realizar a continuación y actualizará la ficha del cliente y el CRM. 

Realizar todas estas acciones en menos de un minuto significa que la llamada no se atiende de la mejor manera posible, se olvida información y se reduce la satisfacción del cliente. 

Gracias a la integración de la funcionalidad de transcripción de llamadas de Diabolocom, el agente se beneficia de la inteligencia artificial para transcribir la conversación en tiempo real o después de la llamada. Esta funcionalidad de transcripción reduce el tiempo perdido en la documentación manual, lo que permite al agente centrarse en satisfacer las necesidades del cliente de la forma más eficaz posible. 

Además de mejorar los tiempos de procesamiento posteriores a la llamada, la transcripción también mejora la precisión, ya que utiliza las palabras exactas del cliente gracias al reconocimiento de voz. Esta precisión es crucial para comprender mejor las peticiones del cliente y proponerle el seguimiento adecuado.

Cómo calcular el tiempo medio de atención en los centros de llamadas

Análisis de la satisfacción durante la llamada y su evolución

Una llamada al servicio de atención al cliente nunca es un camino de rosas. La satisfacción del cliente, prioridad absoluta del asesor, fluctúa a medida que avanza la conversación. El objetivo es convertir en pocos minutos a un cliente descontento en uno satisfecho.

La integración de una solución de inteligencia artificial  permite evaluar las fluctuaciones de la satisfacción del cliente en distintos momentos de la conversación, para poder tomar medidas preventivas, por ejemplo. Al final de la llamada, no sólo se registra cada respuesta del cliente con su hora y fecha, sino que también se mide la satisfacción asociada a cada intervención. Esta riqueza de datos permite a las empresas adoptar diversos enfoques analíticos, ya sea una media global, una media ponderada centrada en el final de la llamada, por ejemplo, o un análisis comparativo entre el principio y el final de la conversación. 

Detección y seguimiento de temas

En el marco del tratamiento posterior a la llamada, la inteligencia artificial (IA) se revela como una potente herramienta para identificar los temas planteados durante la conversación, gracias a su capacidad avanzada de comprensión del lenguaje natural. Estos datos generan un conjunto de indicadores pertinentes que revelan tendencias y preferencias claras de los clientes. Estos conocimientos nos permiten comprender mejor y anticipar las necesidades y expectativas de los clientes, optimizando nuestra estrategia de servicio al cliente.

Detección de señales débiles

Al mismo tiempo, la IA desempeña un papel crucial en la detección de señales débiles durante las conversaciones telefónicas. Estas señales, a menudo sutiles y fáciles de pasar por alto cuando se analizan manualmente, son pistas valiosas que reflejan las expectativas o insatisfacciones latentes de los clientes. Gracias a su finura de análisis y velocidad de procesamiento, la inteligencia artificial es capaz de identificar estos matices sutiles en la comunicación, proporcionando información profunda y relevante sobre la experiencia y los sentimientos del cliente.

Mejorar el rendimiento de los agentes de atención post llamada gracias a la IA

  1. Preparación optimizada: al proporcionar análisis detallados de las tendencias de los clientes y detectar señales débiles, la IA prepara eficazmente a los agentes antes de cada llamada, aumentando su confianza y eficacia durante las interacciones.
  2. Formación personalizada: Los conocimientos generados por la IA pueden utilizarse para desarrollar programas de formación a medida. Estos programas pueden centrarse en áreas en las que los agentes necesitan mejorar, basándose en retos y tendencias identificados en llamadas anteriores.
  3. Asistencia en tiempo real: La IA puede proporcionar apoyo en tiempo real a los agentes durante las llamadas, sugiriendo respuestas y soluciones basadas en datos analizados. Este apoyo instantáneo ayuda a los agentes a hacer frente a situaciones difíciles o inesperadas, mejorando su rendimiento y la satisfacción del cliente.
  4. Asignación de recursos: Al anticiparse a las necesidades de los clientes y comprender qué temas es probable que se traten, la IA permite una mejor asignación de recursos. Los agentes con experiencia en áreas específicas pueden ser asignados a llamadas que coincidan con su área de especialización, maximizando la probabilidad de resolver eficazmente los problemas de los clientes.

¿Cómo puede la IA mejorar el rendimiento de los agentes en la fase de trabajo posterior a la llamada?

Generación de informes de llamadas

Los informes de llamadas basados en IA transforman la forma en que los Contact Center documentan y gestionan la información de las interacciones con los clientes. 

Envío automático

Tras una llamada, un sistema basado en IA puede generar y enviar automáticamente un correo electrónico al cliente, sin intervención humana. Este correo puede contener un resumen de la conversación, los puntos clave tratados y los pasos siguientes. Los correos electrónicos generados automáticamente pueden personalizarse en función de las características específicas de cada cliente e interacción, proporcionando una comunicación específica y relevante. Los agentes ahorran un tiempo valioso al no tener que redactar manualmente estos correos electrónicos, lo que les permite centrarse en otras tareas importantes.

Resumen de las principales cuestiones planteadas

Algoritmos avanzados de IA analizan la transcripción de la llamada para extraer y priorizar la información clave y los principales puntos tratados durante la interacción. Este resumen sirve como documentación concisa y precisa, facilitando la consulta rápida y la comprensión de los aspectos más destacados de la conversación sin tener que escuchar o leer toda la llamada. También proporciona una base estructurada para el seguimiento de la llamada, ayudando a los agentes y supervisores a comprender rápidamente las necesidades y expectativas del cliente para futuras interacciones.

Detección de las próximas mejores acciones

Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los datos extraídos de las llamadas para predecir las mejores acciones a realizar para maximizar la satisfacción del cliente y alcanzar los objetivos empresariales. Los agentes reciben recomendaciones sobre los siguientes pasos que deben dar tras la llamada, basadas en el análisis de interacciones anteriores y tendencias observadas, lo que les orienta hacia acciones más eficaces y resultados positivos. La detección de las próximas y mejores acciones favorece la toma de decisiones en tiempo real, lo que permite ajustar y optimizar las estrategias de atención al cliente de forma proactiva e informada.

La IA mejora significativamente la productividad, precisión y eficiencia de los agentes de los Contact Center en la gestión posterior a la llamada. También contribuye a una experiencia del cliente más coherente y satisfactoria, reforzando la relación entre la empresa y sus clientes. Para obtener más información sobre nuestra solución de IA, solicita una demostración.

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