1. Enrutamiento de Llamadas y Automatización de Flujo de Trabajo

En los centros de contacto tradicionales, una parte sustancial del tiempo de los agentes se dedica a tareas mundanas como buscar información del cliente o dirigir llamadas a los departamentos adecuados. Según un estudio de IBM, estas tareas podrían consumir hasta el 75% del día de un agente. Esto no solo lleva a tiempos de espera prolongados, causando frustración para los clientes y agotando recursos para las empresas, sino que también contribuye al agotamiento de los agentes, lo que resulta en una mayor rotación de personal. Esto, a su vez, implica inversiones significativas de tiempo y recursos en la contratación y capacitación de nuevo personal.

La implementación de la automatización del flujo de trabajo aborda estos desafíos, agilizando procesos y aumentando la productividad. La herramienta de software de centro de contacto adecuada puede automatizar tareas que desvían a los agentes de centrarse en el servicio al cliente esencial. Herramientas específicas de Automatización AI pueden agilizar varias tareas, desde el ordenamiento y enrutamiento de llamadas hasta la transferencia de información desde bases de datos directamente a las pantallas de los agentes.

Nuestra herramienta de software de automatización del servicio al cliente, Flow, simplifica el diseño y la implementación de mapas de viaje del cliente personalizados con tecnología de Automatización de la Experiencia del Cliente de última generación. A través de una interfaz intuitiva y sin necesidad de código, puedes definir cada paso del viaje del cliente, incorporando canales de comunicación y vinculando puntos de contacto para alinearse con las necesidades de tu negocio y de los clientes. Flow, junto con nuestra avanzada Athena AI, clasifica y dirige eficientemente las consultas según las habilidades requeridas, temas o prioridad, utilizando funciones como el Análisis de Frases Clave y Reconocimiento Automático de Voz (ASR). Las consultas rutinarias se pueden dirigir a nuestro Agente de AI de Conversación, permitiendo que los agentes se concentren en interacciones de alto valor.

Una vez que hayas diseñado tu viaje del cliente, la implementación es muy sencilla. Todos los pasos se automatizan completamente, reduciendo significativamente los tiempos de espera y empoderando a tu personal para una eficiencia sin igual. Puedes leer más sobre cómo opera Flow y sus beneficios para tu negocio aquí.

2. Reconocimiento Automático de Voz IVR

Los sistemas interactivos de respuesta de voz (IVR), impulsados por inteligencia artificial, utilizan tecnologías como Analítica de Voz y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para entender las consultas de los clientes y proporcionar información precisa. Estos sistemas avanzados permiten que los clientes interactúen con las empresas mediante comandos de voz, eliminando la necesidad de sistemas tradicionales de IVR basados en menús.

A través de la integración AI, los IVRs dirigen inteligentemente las llamadas al departamento o agente más adecuado, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la experiencia del cliente en general. Además, los IVRs impulsados por IA gestionan de forma eficiente las consultas rutinarias y realizan tareas básicas, como pagos de facturas o seguimiento de pedidos, sin requerir intervención humana.

Esta automatización optimiza los procesos operativos, permitiendo que los agentes humanos encaminen su experiencia a interacciones más intrincadas y de alto valor. Las respuestas rápidas, precisas y personalizadas proporcionadas por los IVRs de AI los convierten en una herramienta de Experiencia del Cliente AI de enorme valor y contribuyen significativamente a aumentar la satisfacción del cliente, fomentando una mayor lealtad y mejorando los resultados generales del negocio.

3. Marcador Automático

Los marcadores juegan un papel crucial en la arquitectura de los sistemas de automatización de centros de llamadas, especialmente en el caso de centros de llamadas salientes. Los marcadores actúan como herramientas automatizadas diseñadas para agilizar los procesos de llamadas salientes. Estos sistemas aumentan significativamente la eficiencia del centro de llamadas al automatizar el marcado de números de las listas de contactos y conectar sin problemas las llamadas establecidas con agentes disponibles.

Un ejemplo notable es el Marcador Predictivo, que se distingue por el uso de complejos algoritmos estadísticos e inteligencia artificial. Los marcadores predictivos anticipan cuándo es probable que los agentes estén disponibles, iniciando múltiples llamadas simultáneamente para alinearse con la disponibilidad esperada del agente. Esta capacidad predictiva minimiza el tiempo de inactividad, asegurando que los agentes estén constantemente comprometidos con llamadas, lo que lleva a una mayor productividad y operaciones optimizadas del centro de llamadas.

Más allá de los marcadores predictivos, otros tipos incluyen Marcador Progresivo, Marcador de Vista Previa o Marcador Automático. En general, los marcadores agilizan las operaciones de llamadas salientes, ofreciendo una herramienta valiosa para gestionar eficazmente grandes volúmenes de llamadas y mantener un entorno de compromiso con el cliente dinámico y receptivo.

4. Agente de AI de Conversación

Los Chatbots de AI para Servicio al Cliente se han convertido en una fuerza transformadora en la industria de centros de contacto, remodelando fundamentalmente cómo las empresas manejan las consultas de los clientes. Incrustar AI de Conversación dentro de una solución de CCaaS mejora la eficiencia operativa y mejora las interacciones con los clientes. Los chatbots inteligentes o modelos de AI de Conversación pueden manejar efectivamente consultas rutinarias, automatizar respuestas y dirigir a los clientes hacia los recursos apropiados. Esto los convierte en una de las características de Automatización de la Experiencia del Cliente más ingeniosas.

Al confiar tareas repetitivas a un chatbot AI, los centros de llamadas pueden acortar los tiempos de respuesta, reducir los gastos operativos y elevar el recorrido general del cliente. Esto empodera a los agentes humanos para que se concentren en tareas estratégicas, agregando valor y demostrando ser indispensables para las empresas que buscan soporte al cliente rentable o que se esfuerzan por aumentar la eficiencia y el compromiso del cliente. El informe de Tendencias de Servicio al Cliente de Intercom 2024 revela que el 45% de los equipos de soporte ya utilizan soluciones de AI. Entre estos, la mayoría informa que AI resuelve del 11% al 30% de sus solicitudes de soporte, destacando su creciente papel en la agilización de operaciones, reduciendo los tiempos de respuesta y permitiendo que los agentes humanos se concentren en interacciones más estratégicas y de alto valor. Esta tendencia refleja la creciente dependencia de la AI para satisfacer las expectativas en constante evolución de los clientes actuales. 

Los avances recientes en AI de Conversación han sido notables, con un progreso significativo en el entendimiento del lenguaje natural, la conciencia contextual y la personalización. Estos desarrollos han empoderado a las herramientas de Software de Servicio al Cliente AI para abordar consultas complejas que una vez requirieron experiencia humana. El rápido ritmo de la innovación en este campo sigue acelerándose, con expertos pronosticando incluso avances más innovadores en un futuro próximo.

Los chatbots modernos de servicio al cliente AI han evolucionado hasta convertirse en agentes impulsados por AI generativa que manejan conversaciones complejas, se integran con sistemas de backend, se adaptan continuamente y resuelven de manera autónoma más del 80% de las consultas mientras escalan sin problemas los problemas complejos a agentes humanos. Por ejemplo, los Agentes de AI de Conversación modernos están diseñados para abordar consultas específicas de dominio con niveles incomparables de detalle y sofisticación.

Especialmente, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) como el Agente AI de ConnexAI pueden ser entrenados con conocimientos específicos de la industria y adaptarse al tono de cada marca, con la capacidad de afinarse y entrenarse para alcanzar niveles inigualables de experiencia en cualquier empresa o sector. Para ver cómo el LLM Athena empoderó a Exact Medicare para ofrecer asistencia personalizada 24/7, puedes leer nuestro testimonio o ver este vídeo:

5. Analítica de AI

Las herramientas de analítica AI en el contexto de la automatización de centros de llamadas pueden ser un gran activo para mejorar tanto la eficiencia operativa como la experiencia del cliente. Esencialmente, la analítica AI utiliza algoritmos avanzados para procesar y analizar continuamente grandes cantidades de datos, automatizando tareas que normalmente requerirían un esfuerzo significativo de un analista de datos.

Las herramientas clave de analítica de AI para la Experiencia del Cliente, como la analítica de voz y la analítica conversacional, proporcionan ideas más profundas sobre las interacciones con los clientes. La analítica de voz utiliza tecnología de Texto a Voz (STT) para transcribir conversaciones en tiempo real, permitiendo un análisis detallado de las llamadas con respecto a patrones, sentimientos y palabras clave. Esto ayuda a identificar preocupaciones comunes de los clientes, seguir el rendimiento de los agentes y garantizar el cumplimiento. La analítica conversacional, impulsada por Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), va un paso más allá al interpretar el significado detrás de las consultas de los clientes, permitiendo que los centros de llamadas automaticen la categorización y priorización de llamadas según su urgencia o complejidad. Entre estas herramientas, el Análisis de Sentimientos destaca como particularmente valioso para los Centros de Llamadas. Al examinar factores como el tono, el vocabulario, el ritmo del habla y la inflexión, la AI evalúa con precisión las emociones de los llamantes. Esto permite a los gerentes de los centros de contacto ofrecer coaching específico para mejorar las habilidades de servicio al cliente. Otros ejemplos de Analítica de Interacción con el Cliente AI son el Análisis de Frases Clave y el Reconocimiento de Entidades, que pueden reconocer qué elementos, conceptos o palabras se mencionan con más frecuencia por los clientes en sus conversaciones con los agentes.

Además, las herramientas de analítica predictiva usan datos históricos y algoritmos de aprendizaje automático para prever volúmenes de llamadas, identificar posibles riesgos de abandono y optimizar la dotación de agentes. Estas herramientas ayudan a predecir el comportamiento del cliente, permitiendo que los centros de llamadas aborden proactivamente los problemas antes de que escalen. La analítica de la fuerza laboral también desempeña un papel crucial, ofreciendo datos en tiempo real sobre el rendimiento de los agentes, los tiempos de resolución de llamadas y los niveles de servicio, permitiendo ajustes y mejoras oportunas. Al integrar estas herramientas de analítica AI, los centros de llamadas pueden impulsar la mejora continua, optimizar las operaciones y proporcionar un servicio más personalizado y eficiente a los clientes.

6. Transcripción Automática de Llamadas

La transcripción automática de llamadas y la analítica también pueden ser herramientas invaluables para llevar un registro de las conversaciones y profundizar en lo que los clientes quieren, les gusta y no les gusta. 

Utilizando características como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y la analítica de voz, las interacciones del servicio al cliente pueden ser grabadas y transcritas para una revisión fácil. Las transcripciones facilitan evaluaciones rápidas por parte de supervisores, permitiéndoles identificar áreas para el coaching de agentes y extraer detalles cruciales. 

Otras herramientas de AI para el Servicio al Cliente, incluyendo el Análisis de Frases Clave y el Reconocimiento de Entidades, contribuyen a la analítica de la interacción con el cliente del centro de contacto, revelando tendencias dentro de extensos conjuntos de datos de clientes y proporcionando ideas sobre las emociones de los clientes. Esto empodera a los supervisores para adaptar estrategias para mejorar las interacciones con el cliente y los servicios mejorados.