¿Qué es el enrutamiento conductual predictivo y cómo mejora la experiencia del cliente?

Cualquiera que haya estado siguiendo VoIP o negocios habrá notado que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están causando sensación. Por ejemplo, muchas tecnologías de centros de contacto y VoIP utilizan análisis predictivos, y varios proveedores están lanzando sus propios asistentes de IA.

Esta revolución de la IA ha estado viniendo desde hace mucho tiempo, y aunque muchos podrían pensar que esta tecnología será fría e impersonal, ¿qué pasaría si pudiera brindar experiencias más personalizadas? Ya existen plataformas IVR AI que guiarán a un cliente a través del sistema sin la necesidad de un agente, y estas agilizarán el enrutamiento a los agentes.

Su experiencia de servicio al cliente es un aspecto de su negocio que necesita mejorar continuamente porque los clientes valoran las empresas que priorizan sus necesidades. El enrutamiento de comportamiento predictivo es una tecnología que está diseñada para utilizar la coincidencia asistida por datos para personalizar en gran medida la experiencia de contacto con el cliente. Al igual que otras herramientas predictivas, el software para el enrutamiento conductual predictivo utiliza el aprendizaje automático para mejorar los resultados del centro de contacto.

• ¿Qué es el enrutamiento conductual predictivo?
• ¿Cómo mejora el enrutamiento conductual predictivo la experiencia del cliente?
  • Clientes de contenido
  • Clientes molestos
  • Clientes con limitaciones de tiempo
  • Llamadas repetidas
• ¿Cómo agiliza las interacciones cliente-agente?
  • Disminuye el tiempo de manejo de llamadas
  • Mejora la experiencia del cliente
  • Enrutamiento de llamadas más rápido y preciso
• Enrutamiento conductual predictivo frente a otro enrutamiento de llamadas
  • Enrutamiento conductual predictivo e IVR
  • Enrutamiento conductual predictivo y enrutamiento basado en habilidades
  • Enrutamiento conductual predictivo y enrutamiento directo del centro de llamadas
• Haga coincidir a los clientes con su agente ideal para obtener mejores resultados

¿Qué es el enrutamiento conductual predictivo?

El enrutamiento conductual predictivo es una tecnología que utiliza algoritmos para unir a un cliente con el agente más calificado. A diferencia de otras tecnologías que realizan enrutamiento predictivo basado en IA, el enrutamiento conductual predictivo conecta a los agentes con los clientes en función de la personalidad y el comportamiento.

El software mide las predisposiciones naturales y los hábitos de comunicación tanto de la persona que llama como del agente para que la interacción sea orgánica y positiva para ambas partes. En primer lugar, la organización identifica las métricas del centro de contacto para cada agente que determina cosas como la disposición, el tiempo promedio de atención o qué tan informados están sobre un problema del cliente.

A continuación, el sistema utiliza datos de software de seguimiento de llamadas para hacer coincidir la llamada entrante con su base de datos para identificar el estilo de comunicación y personalidad de la persona que llama, así como su historial de llamadas. Se utilizan múltiples criterios para pintar una imagen lo más expresiva posible para el llamador. Nuestro desglose del proveedor de seguimiento de llamadas Phonewagon puede describir cómo este software de centro de llamadas mejora el alcance de las ventas.

La forma en que nos comunicamos es un indicador masivo de nuestros estados emocionales y personalidades. Algunas personas se comunican usando más expresión y tienen medios de comunicación más emocionales. Otros, en cambio, utilizan enunciados de valor a la hora de comunicar. Otros todavía quieren hechos y cifras específicos para proceder usando un estilo de hablar más lógico.

El aprendizaje automático se está volviendo cada vez más bueno para detectar estos matices de la conversación moderna y agrupar tanto a la persona que llama como al agente en las categorías correspondientes. Cuando conecta a dos personas con estilos de comunicación similares, facilita la creación de una buena relación. Esto incluso aumenta las posibilidades de que un cliente compre en una empresa si se conecta con el representante a nivel personal.

El software de comportamiento utiliza algoritmos para agrupar a las personas que llaman en función de seis perfiles de comportamiento .

• Hacedor : un hacedor suele ser muy encantador y persuasivo.
• Organizador : Este es el tipo de personalidad más organizado y lógico.
• Conector : Los conectores valoran la conversación y suelen ser cálidos y compasivos.
• Consejero : Se considera observador y concienzudo.
• Soñador : Los soñadores tienen personalidades artísticas y tienden a ser reflexivos y tranquilos.
• Original : este tipo de personalidad es original y espontáneo. Las conversaciones entre los agentes y los clientes pueden ser algo aleatorias, pero los representantes expertos pueden dirigir la conversación para reducir el tiempo de atención.

La llamada se graba en tiempo real y en estéreo, lo que facilita la identificación de las partes involucradas. Luego, a medida que avanza la llamada, el software transcribe los datos de grabación de la llamada de audio. Usando análisis de lenguaje y voz, el análisis de comportamiento predictivo desarrolla patrones predictivos sobre la persona que llama. Esto determina dónde se encuentran en la lista de rasgos de personalidad antes mencionada y también atribuye un sentimiento a su llamado. El software del centro de llamadas incluso desglosa las señales contextuales que podrían ayudar al agente, como niveles de angustia o notas personales sobre lo que está sucediendo en la vida de la persona que llama.

Mattersight fue pionera en esta tecnología en 2014 y se convirtió en su producto más importante. El enrutamiento de comportamiento predictivo de Mattersight utilizó estos aspectos de la conversación para llevar el enrutamiento de llamadas en una nueva dirección, proporcionando análisis avanzados sobre las interacciones de los clientes y el rendimiento de los agentes.

Esta tecnología no solo facilita una mejor comunicación entre los agentes y los clientes, sino que también crea conjuntos de datos impresionantes que se pueden usar para enrutar mejor a las personas que llaman. ¿La persona que llamó respondió mejor al estilo de un agente específico? ¿Es más probable que la persona que llama sea un poco habladora en la línea? Luego, el enrutamiento de comportamiento predictivo asignará la llamada a un representante que se adaptará a este tipo de personalidad en la próxima llamada. ¿La persona que llama simplemente está buscando una solución rápidamente sin mucha pelusa? Luego, el enrutamiento de comportamiento predictivo reconocerá esto y enviará la llamada a un representante más profesional.

El sistema asigna un porcentaje a cada posibilidad de enrutamiento potencial: cuanto mayor sea el porcentaje, mejor será la coincidencia. Todo el proceso comienza después, no durante, el contacto con la persona que llama, y ​​los algoritmos de aprendizaje automático agregan toda la información en una base de datos compartida que atribuye los rasgos de personalidad a cada cliente.

Cuando la persona que llama vuelve a llamar, el enrutamiento de comportamiento predictivo tarda menos de un segundo en buscar el número, determinar la personalidad de la persona que llama en función de interacciones anteriores y comparar los rasgos determinados con un agente que tiene hábitos de comunicación similares. Dado que la base de datos es compartida, los datos agregados de un cliente se pueden usar en las interacciones de otro: los números de los clientes que llaman son todo lo que se necesita para enrutar mejor las llamadas según la personalidad y el sentimiento.

¿Cómo mejora el enrutamiento conductual predictivo la experiencia del cliente?

Para retener a los clientes, necesitan tener una experiencia agradable con una marca, que es el razonamiento detrás del enrutamiento de comportamiento predictivo. Mientras que otros sistemas consideran rutas basadas en algoritmos, el enrutamiento de comportamiento predictivo envía llamadas salientes teniendo en cuenta tanto la satisfacción del cliente como la del agente.

Clientes de contenido

No todas las personas que llaman tienen un problema estresante; de hecho, algunos clientes pueden querer obtener información o hacer un cambio en su servicio y quieren hablar con alguien. Con el enrutamiento conductual predictivo, el sistema utiliza sus algoritmos, datos de opinión e historial de contactos para enrutar la llamada a un agente que esté más inclinado a coincidir con la personalidad y la disposición actual del cliente. Por ejemplo, si el cliente es detallado y tiene tendencia a salirse un poco del guión y ser más conversador, entonces el sistema seleccionará un representante que responderá a este estilo más genial.

El sistema de enrutamiento conductual predictivo funciona en conjunto con otras soluciones como sistemas IVR, software CRM y enrutamiento basado en habilidades para proporcionar al representante todos los datos pertinentes para la llamada. Con una interacción más agradable, es más probable que se garantice una experiencia positiva del cliente.

Un ejemplo de una interacción de un representante podría comenzar con “¡Hola! ¿Cómo se encuentra hoy?"

Clientes molestos

Los clientes que experimentan errores en la facturación o el servicio también desean una resolución rápida y que la empresa reconozca el problema. El enrutamiento de comportamiento utiliza señales de voz y conversaciones pasadas para reconocer cuando una persona que llama está molesta o enojada durante el enrutamiento. Cuando detecta estos estados emocionales, el empleado lo sabrá a través de indicaciones en pantalla antes de ponerse en contacto.

Con esta información, el agente estará listo para disculparse y ofrecer una solución desde el comienzo de la conversación. Esto hará que la empresa parezca más receptiva a los problemas de sus clientes. Dado que las personas que llaman enojadas o molestas requieren lógica y concisión, el sistema puede enrutar la llamada a un agente que se encuentre dentro del tipo de personalidad "organizador".

Un ejemplo de una interacción de un representante podría comenzar con “Hola. Veo que ha tenido problemas con la facturación o con nuestro (servicio). Déjame tomarme un segundo para disculparme por tener que pasar por esto. Resolvamos esto rápidamente”.

Clientes con limitaciones de tiempo

A veces, una persona que llama se comunica con un plazo muy ajustado. Los clientes que buscan resolución necesitan representantes que sean directos y directos mientras están en la línea. Las conversaciones largas y prolongadas con exceso de cháchara solo degradarán la percepción que el cliente tiene de la empresa. En función de las señales verbales y el historial de llamadas anteriores, el enrutamiento de comportamiento predictivo empareja al cliente con un representante más directo y profesional para resolver el problema lo más rápido posible.

Esta es una característica de comportamiento esencial cuando se trabaja en industrias como los servicios financieros y la industria tecnológica, donde los clientes tienen poco tiempo.

Un ejemplo de una interacción de un representante podría comenzar con “Hola. Veo que necesita que ajuste (nombre del servicio). Déjame arreglarte para que puedas continuar con tu día”.

Llamadas repetidas

El problema con algunos otros sistemas de enrutamiento es que tienden a reproducir algunas de las mismas conversaciones, lo que es molesto para las personas que llaman. Cuando una persona que llama busca una solución para un problema preexistente, el sistema tomará nota de esto, evaluará el sentimiento y el estado emocional de la persona que llama y lo enrutará correctamente a un agente que satisfaga sus necesidades. El agente estará completamente preparado con el historial de llamadas y recogerá donde terminó la última llamada. Esto ilustra una atención al detalle que es poco común en la experiencia de servicio al cliente, y el cliente lo notará.

Un ejemplo de una interacción de un representante podría comenzar con “¡Hola! ¿Cómo ha estado (el problema) desde que hablamos contigo el viernes pasado? Sé que habló con (nombre del agente) anteriormente. ¿Han mejorado las cosas desde entonces?

¿Cómo agiliza las interacciones cliente-agente?

Los clientes quieren sentir que las marcas con las que interactúan los entienden y los valoran. Los algoritmos de emparejamiento de esta tecnología están creados para crear experiencias más agradables entre el agente y el cliente. Con el enrutamiento de comportamiento predictivo, los criterios como los tipos de lenguaje que utilizan las personas que llaman ayudan a las empresas a comprender a la persona que llama y mejorar el recorrido del cliente. Esto fomentará relaciones a largo plazo. Aquí hay algunos otros beneficios de adoptar este tipo de solución en cualquier tipo de centro de contacto.

Disminuye el tiempo de manejo de llamadas

Si bien las interacciones personales más detalladas pueden parecer que aumentarían el tiempo de manejo en un centro de llamadas, pero no siempre es así. La verdad es que el enrutamiento de comportamiento predictivo aumenta la calidad de la interacción entre el cliente y el agente y, como resultado, los tiempos de manejo disminuyen gracias a que las personalidades de las dos partes son complementarias. El enrutamiento de comportamiento predictivo es un sistema diseñado para aumentar la relación entre la persona que llama y el agente, y esto generalmente hace que las conversaciones sean más ágiles y resuelve los problemas más rápido.

Por ejemplo, CVS utilizando el sistema de Mattersight, CVS pudo reducir el tiempo de atención de las llamadas con los clientes en un 8,4 %. También pudieron utilizar los datos para aumentar la eficiencia de las interacciones cliente/agente.

Mejora la experiencia del cliente

Con una relación fácil, los clientes tienden a ser mucho más positivos durante las encuestas de satisfacción del cliente. El enrutamiento inteligente impulsado por IA también hace que las interacciones con los agentes se sientan más naturales y proporciona un depósito de datos de la persona que llama que se envía al representante para que el cliente se sienta reconocido. Incluso en situaciones donde la persona que llama tiene tiempo limitado y necesita eficiencia, el sistema reconocerá esto y seleccionará un agente que satisfaga las necesidades de la persona que llama.

En general, el sistema ofrece la versatilidad que muchos centros de contacto necesitan para mantener altas sus tasas de satisfacción del cliente (CSAT): cada persona que llama recibe ayuda individualizada. Cuando se forma una relación entre el agente y la persona que llama, los clientes se sentirán más cómodos, lo que significa interacciones optimizadas y un mejor recorrido del cliente.

Enrutamiento de llamadas más rápido y preciso

Según NICE inContact, el 95% de los clientes son enrutados aleatoriamente sin un enrutamiento conductual predictivo. Esto significa que estos sistemas a veces envían clientes a los departamentos equivocados. Se garantiza que el enrutamiento impreciso reducirá la calidad de la experiencia del cliente, especialmente porque esto agregará minutos a la interacción. Las interacciones extendidas también reducirán la eficiencia de los agentes que tuvieron llamadas desviadas.

Con el enrutamiento de comportamiento predictivo, el algoritmo de aprendizaje automático es muy preciso y enrutará las llamadas de manera inteligente utilizando no solo datos de personalidad y sentimiento, sino también datos del historial de llamadas.

Enrutamiento conductual predictivo frente a otro enrutamiento de llamadas

El enrutamiento de comportamiento predictivo brinda mayor agilidad e incorpora Big Data en la experiencia del centro de contacto. Dado que utiliza toda la información recopilada sobre una persona que llama para proporcionar coincidencias orgánicas con los agentes, se integrará con los sistemas existentes con relativa facilidad. Aquí hay algunos sistemas de enrutamiento que el enrutamiento de comportamiento predictivo mejorará con su enrutamiento basado en análisis.

Enrutamiento conductual predictivo e IVR

IVR está diseñado para guiar a un cliente a través de un sistema que utiliza multifrecuencia de tono de marcación (DTMF), voz e IA. IVR brinda a los clientes funciones de programación y pago de facturas sin la necesidad de hablar con un agente.

El enrutamiento de comportamiento predictivo proporciona una solución holística que tiene en cuenta todas las interacciones con una persona que llama, incluso desde los registros de IVR. Con sus algoritmos, determinará rápidamente si un cliente se inquietó durante los contactos anteriores con un agente o durante la experiencia de autoservicio.

Los sistemas de enrutamiento de comportamiento predictivo se comunican con los sistemas IVR para dibujar una imagen de la persona que llama y conectarlos con su agente óptimo. ¿El cliente sonó conciso cuando usó la voz? ¿Presionaron “0” antes de escuchar las opciones del teléfono? ¿Cuáles fueron algunas de las señales verbales en su tono de voz? El modelado de comportamiento y el historial de llamadas pueden contribuir en gran medida a ayudar a las personas que llaman a encontrar los agentes adecuados.

Enrutamiento conductual predictivo y enrutamiento basado en habilidades

El enrutamiento basado en habilidades es una tecnología que ubica a los agentes en grupos específicos según sus habilidades. Los sistemas IVR luego enrutan a los clientes a ciertos grupos de agentes según sus necesidades. Con esta tecnología, las personas que llaman son enviadas a un especialista cuando sus problemas son complejos. Este es un sistema que brinda comodidad porque las preguntas y problemas complejos se pueden resolver rápidamente. El enrutamiento basado en habilidades reduce los tiempos de atención porque la persona que llama se rebota con menos frecuencia y a los clientes les encanta.

Pero, ¿cómo se compara con el enrutamiento conductual predictivo?

El enrutamiento de comportamiento predictivo es un sistema que utiliza Big Data para comprender las personalidades de los clientes, pero dado que la solución utiliza IA, también incorpora algunos aspectos del enrutamiento basado en habilidades. Como resultado, el enrutamiento conductual predictivo puede funcionar como una capa adicional que mejora los sistemas existentes para enviar clientes a agentes calificados. No solo se comunicarán con el agente que sabe cómo manejar su problema, sino que también podrán conectarse con ellos personalmente.

Enrutamiento conductual predictivo y enrutamiento directo del centro de llamadas

Al igual que el enrutamiento conductual predictivo, el enrutamiento directo utiliza algoritmos y datos para enrutar a los clientes al departamento correcto. Por ejemplo, si un cliente está atrasado en los pagos, este sistema de enrutamiento determinará que la persona que llama debe ser enviada al departamento de cobros. De manera similar, un nuevo cliente puede ser enviado a soporte o al departamento de marketing.

Todo se basa en la información del cliente con enrutamiento del centro de llamadas dirigido por datos, lo que lo convierte en un sistema muy útil en los centros de contacto que buscan aumentar la eficiencia. Por ejemplo, enviar un nuevo cliente al departamento de marketing hará que la venta adicional de un nuevo servicio adicional sea mucho más orgánica. Del mismo modo, enviar el mismo tipo de cliente a soporte también garantizará que no haya inconvenientes en el servicio en esos primeros meses tan importantes. El enrutamiento eficiente y, por lo tanto, una mayor retención de clientes es una de las principales razones de este sistema.

El enrutamiento directo del centro de llamadas a menudo se denomina enrutamiento inteligente, pero no funciona con inteligencia artificial como el enrutamiento de comportamiento predictivo. El enrutamiento conductual predictivo mejorará la experiencia de enrutamiento directo al enrutar también las llamadas al agente adecuado. Incluso en las interacciones con los agentes de cobro, la personalización mejorada hará que la experiencia del cliente sea más positiva. Por ejemplo, si a un cliente en cobranza se le cobró por error, el enrutamiento de comportamiento predictivo detectará la insatisfacción del cliente a través de señales verbales y enrutará la llamada a un agente que pueda corregir el problema.

Haga coincidir a los clientes con sus agentes ideales para obtener mejores resultados

En toda la industria de centros de contacto, esta tecnología se considera un cambio de paradigma debido a su uso de big data y su potencial para mejorar la experiencia del cliente. La tecnología de enrutamiento impulsada por IA está analizando activamente a los clientes y sus datos y brindándoles una experiencia de contacto más agradable.

Esto no solo beneficia al cliente, sino que también permite que los agentes hablen de manera más natural y se conecten con las personas que llaman en la otra línea, y más representantes de contenido significarán una mejor retención de agentes. Mantener contentos a los clientes también brinda amplios beneficios monetarios, ya que los clientes satisfechos con relaciones saludables con una marca se mantienen leales por más tiempo.

Esta tecnología reduce los tiempos de manejo y proporciona una mejor comprensión del viaje del cliente, lo que la convierte en un complemento vital para su otro software de centro de llamadas. El enrutamiento conductual predictivo es otro aspecto del impacto cada vez mayor que las soluciones en la nube impulsadas por IA están trayendo al centro de contacto. Las herramientas para la puntuación de clientes potenciales, la marcación predictiva y el servicio al cliente están todas aquí, y el enrutamiento conductual predictivo es quizás la tecnología que tendrá el impacto más notable en los centros de contacto.

Cualquier organización que busque mejorar la satisfacción de sus clientes debería considerar implementar una solución de enrutamiento de comportamiento predictivo porque tener clientes e interactuar más profundamente ayuda con la retención de clientes.

¿Busca más soluciones que puedan mejorar el recorrido del cliente? Consulte nuestras guías sobre la cola de prioridad de llamadas y la calificación predictiva de clientes potenciales.