Una de las tendencias que vemos más claras en el sector de la Experiencia de Cliente, es la de analizar de forma automatizada los motivos de las llamadas que las empresas tienen con sus clientes. Esto es posible gracias a la implementación de tecnología basada en Inteligencia Artificial, que analiza las llamadas de un Call Center de forma masiva, escalable y automática. En Predictiva hemos desarrollado un producto, AI Powered Call Reason, que pone en evidencia los beneficios y valor adicional de automatizar este proceso de identificación de motivos de llamada.
Es algo innovador, que abre nuevos caminos de eficiencia en la toma de decisiones sobre Experiencia de Cliente. Porque hablamos de la detección de estructura del lenguaje teniendo en cuenta el significado, la función y el orden de las palabras. Esto nos permite identificar de forma automática elementos con patrones recurrentes en las llamadas telefónicas.
Es importante resaltar que con AI Powered Call Reason no hablamos de identificar el motivo de llamada a través de una IVR. Eso, para nosotros, es cosa del pasado. Aquí hablamos de extraer todo el valor que hay en las conversaciones que las empresas tienen con sus clientes. Profundizar en los motivos, no solo primarios sino secundarios también, por los cuales nos llaman. Y estructurar toda esa información en cuadros de mando fáciles de gestionar e interpretar.
Lo que hace AI Powered Call Reason es reducir todas las llamadas a una oración que desgrane las cuestiones importantes. Extrae lo fundamental y lo presenta en formatos que nos permitan entender mejor a nuestros clientes. Sus necesidades y problemas concretos y mejorar, con ello, la toma de decisiones en relación a la experiencia del cliente.
Esto, básicamente, es un producto para los que quieren profundizar en los motivos de las llamadas que tienen con clientes. Comprender bien el contexto de cada una y entender mejor quién compra tu producto y servicio y cómo mejorar su experiencia. Empecemos por lo más sencillo. Entendamos cómo funciona.
¿Cómo funciona AI Powered Call Reason?
AI Powered Call Reason es un modelo de aprendizaje automático que utiliza elementos del procesamiento y comprensión del lenguaje natural para identificar la intención del hablante. Como se ve en la imagen de abajo, en la columna de significados aparecen varias posibles acciones. Estas acciones son habituales en esta tipología de llamadas inbound de atención al cliente. Por ejemplo:
- La etiqueta WANT, por ejemplo, puede ocurrir cuando un cliente nos llama porque quieres saber cuál es su consumo o porque quiere contratar un seguro. Aquí habría una acción de intención clara por parte del cliente de querer algo.
- Otro ejemplo es el de NOT WORK. Aquí se muestra cuando algo no funciona, como puede ser cuando se pone en contacto porque no tiene Internet o algún servicio de la compañía en cuestión.
- Otra muy evidente es ASK. Por ejemplo, cuando el cliente llama porque quiere saber el importe de su factura.
Existen multitud de acciones e intenciones dentro de lo que los clientes pueden solicitar y desde Predictiva hemos entrenado y desarrollado AI Powered Call Reason como un modelo capaz de reconocer multitud de intenciones y deducir de ellas el significado de la llamada.
El otro componente de esta ecuación sería la función. Este es un elemento importante porque necesitamos entender y saber cuándo empieza y termina la acción en una misma conversación. En cada llamada puede haber múltiples intenciones y acciones, y tenemos delimitar cada una de ellas para luego interpretar el contenido de la conversación. Esto es lo que luego ayuda a la tecnología a deducir el resultado de cada llamada y todas estos significados dentro del contexto de las llamadas.
Y, por último, para entender cómo funciona AI Powered Call Reason, está la sintaxis. Las conversaciones están compuestas de una sucesión de oraciones que tienen una lógica sintáctica. Esta función nos ayuda a ubicar los dos elementos anteriores. Por una parte a entender dónde empieza y acaba la acción. Y, por otra, a reconocer esa intención o acción.
¿Cómo identifica AI Powered Call Reason los elementos importantes de cada llamada?
El ejemplo de abajo es muy ilustrativo sobre conversaciones típicas que pueden darse en un Call Center. Como se ve, hay diferentes ejemplos de cómo AI Powered Call Reason deduce de forma automática las diferentes acciones que pueden concurrir en una conversación.
Se ve si el cliente pide una portabilidad o quiere darse de baja. La razón o motivo de la llamada que identifica la tecnología es la portabilidad, en este caso. La solicitud de la etiqueta WANT que veíamos antes, como intención de darse de baja. Esta identificación también ocurre con el resto de etiquetas:
- NOT_WORK: rayadura del chasis. Algo no está correcto. No funciona como debe, etc.
- WAIT: debido a un problema o mal servicio, se ha tenido que esperar por algo.
- PAY: se habla de problemas con un pago, en concreto.
- CALLBACK: ya habló con una compañera antes. Se cortó y no acabó la llamada, etc.
Para entendernos: el sistema trabaja sobre estructuras del lenguaje que son abstractas (querer, esperar) pero muy importantes. Porque las utilizamos como unidades de pensamiento para razonar y dar forma a un diálogo.
¿Cuál es el resultado que ofrece AI Powered Call Reason?
Los sistemas basados en Inteligencia Artificial nos ayudan a extraer y sintetizar la información más importante de cada llamada, en una frase. Localiza lo relevante y lo que nos abre caminos para mejorar en la toma de decisiones. Se puede ver en este ejemplo de más abajo, que es el caso de una conversación estándar entre un agente (A) y un cliente (C).
Se pueden ver determinadas acciones en amarillo (CALLBACK), que hacen referencia a que ha habido una interacción previa con el servicio de atención al cliente. Reconocer esto es importante porque nos permite detectar si el cliente ha llamado antes o no. Esto, lógicamente, ya nos va a dar pistas sobre mejoras en torno al First Call Resolution.
Como la herramienta lo detecta, se puede analizar bajo qué tipologías de motivo de llamada ocurren estas re-llamadas de clientes. Es un indicador importante dentro del call center, como sabéis. El número de llamadas tiene mucha relevancia, mucho impacto, y medir las razones de re-llamada es fundamental para mejorar la productividad.
Esta identificación ocurre de forma automática con el resto de las etiquetas. AI Powered Call Reason lo que hace es identificar todo lo que debemos sustanciar en la llamada. O bien algo que el quiere (WANT), algo relacionado con pagos (PAY) o sobre algo que no funciona (NOT_WORK). Lo que tiene valor lo identificamos como una acción y la herramienta lo traduce a una frase-resumen con todo lo importante. En este caso resumimos una llamada de varios minutos a saber que:
El cliente nos llama por un problema con su fibra óptica y su conexión y quiere una solución o cambiará de compañía. Menciona penalización.
Al final de todo, la tecnología lo que nos permite es reducir una llamada de varios minutos a una oración con los elementos que le importan a los equipos para analizar, decidir y ejecutar. En definitiva: aquí se ve una serie de acciones adicionales que unidas nos ayudan a que la tecnología sea capaz de reconocer por qué nos llaman y todo el detalle asociado a estos motivos.
En resumen: ¿qué beneficios tiene la identificación de motivo de llamada con IA para grandes empresas y el Call Center?
AI Powered Call Reason identifica los motivos de llamada automáticamente y combina con indicadores para mejorar productividad y eficiencia en el Call Center. Te permitirá tener un análisis detallado de lo que ocurre en cada llamada, asociando motivos de llamada a otros indicadores claves del negocio, como el AHT o TMO (tiempo medio de operación), la rellamada (FCR) o la satisfacción del cliente.
Como beneficios colaterales a esta profundidad en el análisis, con esta automatización del motivo de llamada te ahorras la configuración de ítems previa. Y no es necesario hacer calibraciones tan extensas.
En grandes empresas, esta tecnología mejora el conocimiento sobre lo que necesitan tus clientes. El motivo de llamada primario y secundario se identifican de forma automática sin configuración previa. Ganas en eficiencia y productividad y obtienes de forma estructurada el valor de cada conversación con tus clientes.
Aquí tenéis la parte del webinar del pasado 14 de abril en las que respondemos a estas cuestiones qué es y cómo funciona.
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