Fin CEO: mayor recurso sin explotar, personas

El ex ejecutivo de Twilio, Evan Cummack , se unió al desarrollador de la plataforma de información sobre el lugar de trabajo; Aleta como director ejecutivo el año pasado. Después de recaudar $ 20 millones en el capital, estaba claro que la empresa quería interrumpir el mercado de conocimientos de trabajo. Ha tenido la misión de hacer tanto con su software que promete medir aspectos del trabajo, incluidos los niveles de productividad de los trabajadores del conocimiento a través de las aplicaciones que utilizan.

Dichos datos se utilizan luego para ayudar a las empresas a optimizar los equipos de atención al cliente y operaciones. El proceso implica mucha interacción entre humanos y software, y Fin está apostando a que su tecnología ayude a lograr algunas hazañas importantes de servicio al cliente (CX).

Fundada en 2015 por Andrew Kortina, cofundador de Venmo, ex vicepresidente de productos de Meta y socio de Slow Ventures, Sam Lessin, el producto original de la firma CX era la tecnología de asistente de voz. En 2020, Fin cambió su enfoque al desarrollo de software de análisis del lugar de trabajo.

Me senté con Cummack para aprender cómo la tecnología Fin está ayudando a algunas de las empresas más grandes del mundo a resolver algunos de los obstáculos de CX más complejos.

Me contó sobre los orígenes de la tecnología única de experiencia del cliente de Fin, y agregó:

“Construimos una herramienta de back-end y rápidamente nos dimos cuenta de que la herramienta presentaba una oportunidad de mercado mayor que el proyecto de consumo en el que estábamos trabajando en ese momento”, compartió Cummack.

Hoy, Fin crea un complemento de navegador llave en mano que puede mostrar cómo trabajan los agentes en una cantidad (aparentemente interminable) de aplicaciones SaaS, lo que brinda a las organizaciones información única. La esperanza es permitir continuamente la capacitación, el flujo de trabajo y la mejora tecnológica, según Cummack.

Ayudar a los clientes a realizar sus ambiciones de CX

Desde que hizo el cambio al lado CX, Fin ha agregado varios clientes de renombre a su lista de clientes que pagan. Eso incluye los gustos de Airbnb, Coinbase, Flexport y OpenTable. Hoy en día, los equipos de soporte de las firmas antes mencionadas aprovechan Fin para medir la efectividad operativa y, con suerte, mejorar los procesos.

“Lanzamos Fin Experiments el año pasado, inspirados principalmente por el uso de nuestra plataforma por parte de Airbnb, que esencialmente permite a los gerentes operativos realizar pruebas A/B de las mejoras del proceso y luego usar los datos para determinar el mejor camino a seguir para implementaciones a mayor escala”.

Los clientes de Fin pueden probar diferentes respuestas a la misma consulta y medir qué respuestas resultan en resoluciones más rápidas.

“La teoría aquí es que el mayor activo de una empresa es su gente, pero el trabajo del conocimiento sigue siendo uno de los aspectos menos medidos de las empresas modernas”.

Aleta; con el lanzamiento de "Fin Experiments", esperaba cambiar la forma en que los equipos de operaciones miden los procesos y la efectividad de sus esfuerzos y su tecnología podría ayudar mejor en los entornos de los centros de contacto. Más sobre eso más adelante.

Supongamos que un centro de contacto desea introducir una nueva aplicación SaaS en el conjunto de herramientas de los agentes. ¿Quizás deseen probar una nueva plantilla para las consultas comunes de los clientes? “Podría resultar demasiado arriesgado implementar un cambio no probado en miles de agentes sin saber si resultará en una mejora sobre el status quo”.

La tecnología Fin CX incluso genera un tablero personalizado que compara el impacto de los experimentos individuales; en comparación con el statu quo.

CX Tech, no solo práctico sino innovador

La tecnología como la que construye Kin Fin no solo es práctica, sino que su forma única de recopilar datos puede resultar más que útil para la mayoría de las empresas que implementan el software. Según Cummack, cada año se desperdician cientos de horas por CX y empleados de operaciones de clientes; debido a la capacitación deficiente de la capacidad y al uso ineficiente de las herramientas SaaS.

Me dijo que las empresas tienen una gran oportunidad para mejorar la productividad, mejorar los costos y brindar mejores experiencias al cliente. El desafío sigue siendo, ¿cómo hacerlo? La tecnología es una respuesta a esa pregunta. Y una plataforma CX robusta podría ayudar a las empresas a cumplir con varias regulaciones, mejorar el tiempo de manejo; y puntajes de satisfacción del cliente, e incluso evitar la pérdida de datos.

Según los datos compilados por Fin, el empleado promedio pasa solo el 66 por ciento de su día trabajando activamente para resolver los casos o tickets de los clientes. Cummack se apresuró a señalar que las empresas podrían ganar más de 275 horas de producto por agente si pudieran aumentar el rendimiento de los agentes promedio para igualar el de los mejores.

Fin y Airbnb, un caso de estudio en CX Excellence

De vuelta en CCW (Semana de contacto con el cliente) 2021, Andy Yasutake, director de plataforma global de Airbnb, le contó a una audiencia mixta de asistentes cómo el acceso a conocimientos más profundos condujo a una mayor agilidad y mejores resultados de CX para Airbnb. En 2020, la mayoría de las empresas experimentaron incendios regulares de cinco alarmas, aparentemente apagándolos constantemente.

Experimentaron solicitudes de servicio al cliente en números récord. Airbnb no fue la excepción. De repente, millones de empleados debían trabajar de forma remota, lo que trajo consigo un conjunto completamente nuevo de desafíos para los trabajadores y la administración del centro de contacto.

“Ahora imagine manejar todo esto mientras tiene uno de los equipos de contacto con el cliente de más rápido crecimiento en la historia y administra itinerarios para viajeros; en todo el mundo.” Yasutake compartió con los miembros de la audiencia.

Es responsable de todos los productos de atención al cliente y la comunidad, incluidos los productos de autoservicio, el aprendizaje automático, los productos de plataforma de datos, las herramientas de agentes embajadores, los productos de reclamos y los productos de seguridad. Tal hazaña podría resultar ser un desafío fundamental para cualquier empresa, pero lo que experimentó Airbnb fue único, principalmente debido a la escala de sus operaciones.

Aprendí que Airbnb aprovechó los datos de procesos profundos para prosperar durante la pandemia. Antes de la pandemia, Airbnb tenía un subconjunto de empleados que realizaban estudios de tiempo/movimiento, acudían físicamente a los centros de contacto para mirar por encima del hombro de un agente y preguntarles: "¿Qué podemos hacer para mejorar estos procesos?" Como eso ya no era posible, las cosas tenían que cambiar.

Armado con un equipo sobre el terreno en China, Yasutake dijo que Airbnb estaba unas semanas por delante en la comprensión de hacia dónde se dirigían las cosas. En unas pocas semanas, el 80 por ciento de su negocio dejó de existir. Con las cosas no pareciendo tan buenas, de repente todo cambió.

La gente quería viajar, lo que llevó a Airbnb a superar sus números de 2019. “También pasamos de 4.000 a 10.000 agentes de apoyo”. Como tal, Fin diseñó una función para Airbnb para ayudar a comprender la correlación entre las velocidades de WiFi en el hogar y el rendimiento del agente.

“Descubrimos que tenían un rendimiento deficiente de la red, cómo usaban los sistemas y las herramientas para hacer los ajustes correspondientes en todo el sistema”, señaló Yasutake. Hoy, todos los embajadores de soporte de Airbnb aprovechan la tecnología de Fin para realizar cualquier cantidad de pruebas para aprovechar mejor las herramientas y los procesos que usan a diario.