Tecnología

5 tecnologías que se usan en un contact center

Innovación y diferenciación. Dos axiomas que deben tener muy presentes las empresas de la era digital. Descubre las 5 tecnologías que se usan en los nuevos contact centers.

Por Redacción España, el 21/08/2020

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Desde hace tiempo, se están desarrollado tecnologías específicas que contribuyen al cambio de mentalidad de las grandes corporaciones. En el caso de los contact centers, dicha implementación está centrada en ofrecer una gran experiencia de cliente.

Este aspecto dota a la compañía de dos axiomas claves en la era digital: la innovación y la diferenciación. Todo ello sin olvidar los valores sobre los que se sustenta. Te contamos a qué tipo de tecnología nos referimos.

Cloud computing

La tecnología en la nube o cloud computing aplicado al mundo del contact center permite unificar las comunicaciones. Además, CRM, telefonía en la nube y herramientas específicas de administración facilitan el trabajo a distancia.

Gracias a la tecnología en la nube, los agentes de un contact center podrán acceder desde un ordenador personal a las bases de datos de su compañía y efectuar, atender o recibir llamadas. Todo esto es posible gracias a los servicios de una centralita virtual.

El beneficio principal de adoptar el cloud computing como parte de la estrategia operacional de la compañía es, por un lado, la posibilidad de trabajar a distancia.

Por otro, el considerable ahorro de costes, ya que elimina la obligación de contratar un espacio físico para el desarrollo de la actividad laboral de los agentes. Asimismo, este tipo de tecnología supone una reducción de la inversión en hardware, estructura y costes operativos. Además, no es exclusiva para las grandes empresas, cualquier compañía puede hacer uso de este tipo de herramientas.


Asistentes de respuesta de voz interactiva

Los asistentes de respuesta de voz interactiva, también conocidos como voicebots, son una nueva tecnología que tiene su base en los sistemas IVR, los cuales permiten al usuario navegar a través de una serie de menús para solventar un problema.

El IVR tiene dos cometidos principales:

  1. Comprender el motivo de la llamada del usuario para derivarla al mejor agente.
  2. Permitir al usuario gestionar consultas automatizadas directamente con el teclado de su smartphone o a través de un software de reconocimiento de voz.

Sin embargo, esta nueva herramienta al servicio de los contact center va más allá. Ésta se basa en algoritmos de Inteligencia Artificial conversacional, síntesis de voz y análisis del sentimiento de usuario.

Con todo ello, los voicebots son capaces de comprender al detalle las necesidades del cliente y ofrecer la respuesta más acorde a su demanda, ejecutar tareas e incluso proponer recomendaciones, así como responder de igual forma que lo haría un agente real.

En este sentido, si el problema subsistiese y el voicebot en cuestión no tuviese las herramientas precisas para finalizar la consulta del cliente de forma satisfactoria, derivaría a un agente personalizado con toda la información relativa al usuario.

Esto significa que el cliente no tendrá que repetir el proceso desde cero, sino que comenzaría desde el último punto donde se han quedado, mejorando la satisfacción del usuario.


Chatbots

La búsqueda por diferenciarse frente a los competidores lleva inmersa en nuestra sociedad muchos años. Esto se vuelve especialmente importante para aquellas empresas dedicadas al customer experience.

Además, conforme entramos de lleno en la era digital, los usuarios buscan la automatización de las consultas más estandarizadas, es decir, quieren resolver su problema rápida y eficazmente.

Pero, ¿y si el problema surge en plena madrugada? Muy sencillo, la respuesta son los bots conversacionales o chatbots integrados en las plataformas de la compañía, como, por ejemplo, el sitio web.

Por su parte, los chatbots tienen la capacidad de integrarse en las compañías para cubrir todas las necesidades del cliente y convertirse en aliados tecnológicos de valor.

Como ya hemos visto en anteriores entradas, los beneficios de los chatbots son de sobra conocidos. Sin embargo, para que los chatbots cumplan todos los requisitos de calidad y satisfacción del cliente y sean aliados tecnológicos en los contact centers, deberían contar con un servicio ininterrumpido y de gestión en tiempo real, que se disponga en todo momento de poder intercambiar la solicitud entre bot y agente si es necesario.

Por eso, es importante transferir en tiempo real todos los datos existentes para mantener el contexto de la consulta y ofrecer una experiencia personalizada a cada cliente.

Además, también es importante albergar en una BBDD todos los datos para futuras ocasiones en las que el problema sea similar o simplemente para mejoras de calidad internas.


PLN: Procesamiento del Lenguaje Natural

El procesamiento del lenguaje natural es otro de los grandes aliados de los contact centers. Se trata de un área de la Inteligencia Artificial que efectúa análisis en las interacciones del lenguaje hablado con los usuarios.

Este tipo de tecnología está centrada en el procesamiento de las comunicaciones humanas, analizando la conversación e identificando las claves del mensaje. Por tanto, es una tecnología al servicio del cliente centrada en la comprensión y generación de lenguaje natural que busca que las máquinas consigan entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.

El PLN es muy recurrente para los voicebots y los chatbots, de los cuales hemos hablado en los puntos anteriores. Sin embargo, esta no es la única herramienta a integrar, ya que no dota de inteligencia, únicamente procesamiento de datos.

Para conseguir que el chatbot o voicebot adquiera esa inteligencia que promueva la satisfacción del cliente deben automatizarse otros sistemas como, por ejemplo, las redes neuronales.


Machine Learning

La tecnología Machine Learning permite automatizar el análisis de datos masivos, identificar tendencias y descubrir qué es lo que necesitan los clientes. 

Por su parte, el Machine Learning permite conocer mejor a los clientes, identificar con precisión sus necesidades y preferencias y, consecuentemente, ofrecerles un tratamiento más personalizado.

Además, ofrece la oportunidad de generar respuestas rápidas a las consultas antes de que pudiese ser procesado por el personal del contact center.

Esta técnica, unida al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), tiene múltiples beneficios, por ejemplo en el análisis de correos electrónicos.

En base a los algoritmos internos basados en IA, esta tecnología clasifica automáticamente los emails en función de su urgencia o importancia, pudiendo atender los de mayor necesidad.

En definitiva, un sistema de Machine Learning bien integrando en los procesos operacionales de la compañía contribuye a una mejora continua a través de la analítica de datos.

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