El primer beneficio de la automatización del centro de contacto no es lo que piensas.

Octubre 16, 2024

El contacto con el cliente es un componente crítico de cualquier negocio. Un enfoque exitoso minimizará la rotación, aumentará las ventas y reducirá costos.

La automatización puede y hará todas estas cosas si se implementa correctamente. Pero estos grandes beneficios no son el primer beneficio que verás. Recopilar y analizar datos es un requisito previo para la automatización, y contará la historia de tu centro de contacto y proporcionará una hoja de ruta para mejoras inmediatas.

No sabes lo que no sabes, como dice el viejo refrán. Implementar sistemas de datos en tus centros de contacto revelará exactamente lo que no sabes.

Los datos son la clave para tomar mejores decisiones para tu centro de contacto, y la automatización puede impulsar la adquisición de datos de maneras más completas y oportunas. Es tentador simplemente implementar herramientas de IA de inmediato, pero obtendrás mucho más valor de estas actualizaciones si te detienes y entiendes los fundamentos de los datos. También evitarás implementaciones deficientes que resultarán costosas más adelante.

Incluso antes de implementar la automatización, hay un valor real e inmediato en analizar los datos existentes. Aquí te mostramos cómo el análisis de datos de tu centro de contacto abrirá un montón de valor y conocimientos para aumentar tu ROI en poco tiempo.

Los datos de CX reducen la rotación

Mantener a tus clientes felices asegura que sigan siendo tus clientes. Cuando utilizas tecnologías de automatización para recopilar datos, obtendrás una comprensión mucho mejor de por qué tu empresa podría estar experimentando rotación y qué puedes hacer para reducirla.

El análisis de datos de procesos automatizados traduce conocimientos en acciones. Si, por ejemplo, un cliente dice palabras clave como "no me estás ayudando" o "quiero cancelar mi servicio", las herramientas de IA pueden recopilar esos datos de inmediato y alertar a los supervisores o proporcionar a los agentes en vivo información casi instantánea para abordar las necesidades del cliente.

Ejemplos de análisis de datos que pueden tener un impacto inmediato para reducir la rotación incluyen:

• Análisis de voz y texto

• Métricas de rendimiento e informes

• Análisis de causa raíz

En lugar de hacer un análisis postmortem de una llamada con un cliente insatisfecho, los sistemas automatizados realizan el análisis en tiempo real para ayudar a los agentes en vivo o bots a pivotar de inmediato para proporcionar un mejor servicio. Puedes analizar llamadas de clientes, transcripciones, correos electrónicos y más para identificar problemas y oportunidades.

Los informes de rendimiento y métricas, así como el análisis de causa raíz, pueden ayudar a tu equipo a desarrollar pautas para mejoras después de una llamada. Un análisis de todas las llamadas de los clientes puede iluminar lo que tus clientes realmente quieren y necesitan de tus centros de llamadas. A partir de ahí, puedes analizar tu CX actual y hacer ajustes relevantes. Para una estrategia a largo plazo, todos esos datos pueden ayudar a definir un plan específico y una hoja de ruta para futuras implementaciones de automatización.

Tus clientes quieren personalización y quieren que sus necesidades sean atendidas de inmediato. Si te mantienes al tanto de esas preocupaciones, estás garantizado a reducir la rotación, y el análisis de datos obtenido de procesos automatizados te ayudará a llegar allí.

Los datos de CX aumentan las ventas

Una mejor experiencia del cliente equivale a mayores ingresos. Un cliente feliz es más propenso a gastar más dinero, y los datos lo demuestran. Los clientes que informaron las experiencias pasadas más positivas con el servicio al cliente de una marca gastaron un 140% más en comparación con aquellos que informaron interacciones negativas, según un estudio publicado en Harvard Business Review.

Pero ya sabes que los clientes felices gastan más. Aún necesitas identificar qué partes de tu CX mejorar para mantenerlos felices. Ahí es donde entran los análisis de datos.

Los análisis omnicanal revelan información sobre todas las interacciones de tus clientes a través del negocio. Correos electrónicos, mensajes de texto, chatbots y llamadas en vivo son factores en el éxito omnicanal, particularmente porque la mayoría de los clientes utilizarán más de un método de comunicación dependiendo de cuál sea su problema particular. Los datos de análisis omnicanal pueden revelar dónde tus agentes en vivo tienen éxito y dónde necesitan mejorar.

Los análisis predictivos utilizan el aprendizaje automático para anticipar y planificar eventos futuros. Basado en esas predicciones, podrás tomar mejores decisiones sobre presupuestos y asignaciones de personal u otras estrategias de mejora. Si, por ejemplo, el aprendizaje automático anticipa un mayor volumen de llamadas alrededor de ciertas festividades, puedes crear un plan de CX antes de esa afluencia para involucrar a los clientes de manera más eficiente, lo que lleva a un aumento en la satisfacción del cliente y, a su vez, en las ventas.

Esos datos ayudarán enormemente cuando realices un análisis del viaje del cliente, que te brinda una comprensión completa de de dónde vienen tus clientes, qué puntos de contacto utilizaron para contactar a un agente, posibles puntos de dolor y cuellos de botella, y oportunidades para mejorar ese flujo.

Eso significa que hay un valor real e inmediato en analizar los datos existentes, incluso si aún no has implementado tu nueva automatización. El análisis de datos también impulsará tus decisiones sobre qué automatizaciones tienen más sentido para tu negocio.

Los datos de CX reducen costos

Los equipos de aseguramiento de calidad (QA) que analizan llamadas requieren recursos significativos para clasificar información que puede o no ser relevante para tu CX. Un agente de QA humano necesita escuchar una grabación de llamada, completar una tarjeta de puntuación y hacer un seguimiento con los agentes de servicio al cliente sobre la capacitación.

La automatización y las herramientas de IA hacen posible analizar todas las llamadas y completar tarjetas de puntuación automáticamente. El análisis ocurre mucho más rápido, y tus agentes de QA pueden analizar datos en lugar de escuchar llamadas para buscar información valiosa en un mar de información no vital.

A partir de ahí, los agentes de QA pueden dedicar más tiempo a impulsar la capacitación para mejorar el viaje de CX. Los plazos más cortos te ahorran dinero y aumentan drásticamente la eficiencia.

Analizar datos existentes también puede proporcionar una hoja de ruta para reducir el tiempo de manejo. Examinar tus datos existentes para averiguar por qué tu tiempo de manejo es alto, qué obstáculos encontraron tanto los clientes como los agentes durante una llamada, e incluso cuándo una llamada que llegó a un agente en vivo podría haber sido manejada por un chatbot, te ayudará a entender qué automatizaciones serán útiles en el futuro.

Por ejemplo, utilizar chatbots de IA que pueden responder a las preguntas de un cliente sin la intervención de un agente en vivo ya reduce costos. Pero cuando un cliente necesita hablar con un agente en vivo, los procesos automatizados pueden entregar información crucial a tus agentes en vivo más rápidamente y darles información más personalizada sobre el cliente.

Esto significa que el agente en vivo pasa menos tiempo buscando soluciones, lo que reduce el tiempo de manejo y, en consecuencia, mejora la experiencia general del cliente. Estos dos resultados combinados reducirán los costos operativos al simplificar el viaje de CX y permitir que tu empresa asigne recursos de manera más eficiente.

También puedes simplificar los procesos de capacitación utilizando análisis de datos de llamadas de clientes e interacciones con bots de IA. Con una gran cantidad de información sobre las necesidades, hábitos, interacciones y puntos de dolor de tus clientes a tu disposición, puedes crear planes de capacitación que preparen a los agentes en vivo para las llamadas de manera más rápida y eficiente.

Esto también te ahorra dinero al simplificar la capacitación, reducir la cantidad de tiempo necesario para crear procesos de capacitación e incluso reducir la cantidad de capacitación necesaria en general.

Cómo comenzar a capitalizar el análisis de datos

Una vez que decidas que este es el enfoque correcto para optimizar tu centro de contacto, el siguiente paso es determinar qué datos recopilar y analizar, incluso antes de comenzar a implementar automatizaciones. Dada la gran cantidad de datos que genera tu centro de contacto, clasificar todo puede ser abrumador. Y eso simplemente no es un buen uso de recursos.

Elegir los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes para las necesidades de tu centro de contacto comienza con elaborar un plan estratégico y un plan detallado para la implementación de nuevas automatizaciones. En ese momento, los datos relevantes se harán evidentes.

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