La IA diseñada específicamente crea mejores experiencias para los clientes

Una vez que comienza la interacción, podemos usar datos, inteligencia artificial, para medir el sentimiento, el sentimiento del cliente. Y durante la interacción, un agente podría recibir una notificación de su supervisor que diga: “Aquí hay algunas acciones diferentes que puede tomar para mejorar esta llamada. O: «Oye, en nuestra sesión de coaching hablamos de ser más empáticos y esto es lo que eso significa para este cliente». Por lo tanto, brinda indicaciones específicas para mejorar la interacción en tiempo real.

Otro ejemplo con el que también se enfrentan los supervisores: normalmente tienen un equipo grande de hasta 20, a veces 25 agentes diferentes, todos recibiendo llamadas al mismo tiempo.

¿Y es difícil para los supervisores saber quién participa en qué interacción con qué cliente? ¿Y es importante esta escalada o cuál es el lugar más importante? Porque sólo podemos estar en un lugar a la vez. Aunque intentamos hacer muchas cosas con la tecnología moderna, sólo podemos hacer una muy bien a la vez.

De esta manera, los supervisores pueden recibir notificaciones sobre qué llamadas requieren escalamiento y dónde pueden ayudar mejor a su agente. Y también pueden ver cómo se están desempeñando sus equipos en cada momento.

Una vez que finaliza la llamada, la inteligencia artificial puede hacer cosas como resumir la interacción. Durante una interacción contextual, los agentes absorben mucha información. Y luego es difícil descifrar eso, y su próxima llamada llegará muy rápidamente. De esta forma, la inteligencia artificial puede generar un resumen de esa interacción, en lugar de que el agente tenga que escribir notas.

Y eso es una gran mejora porque mejora la experiencia del cliente. Que la próxima vez que llamen sabrán que esas notas serán transmitidas al agente, que el agente puede utilizarlas. Los agentes también lo aprecian mucho, porque les resulta difícil recrear de forma taquigráfica, lo cual es muy complicado, en el sector sanitario, por ejemplo, todos los diferentes números de codificación para diferentes tipos de intervenciones, o el proveedor, o varios proveedores, o explicaciones de los servicios. para resumir. todo esto de forma concisa antes de atender su próxima llamada.

Por lo tanto, una herramienta de resumen automático hace esto automáticamente en función de la conversación, ahorrando a los agentes hasta un minuto de notas posteriores a la llamada, pero también ahorrando a las empresas hasta $14 millones por año para 1000 agentes. Lo cual es genial, pero a los agentes les encanta porque al 85 % de ellos no les gustan todas sus aplicaciones de escritorio. Gestionan muchas aplicaciones. Entonces la inteligencia artificial ayuda con estos resúmenes de llamadas.

Esto también puede ayudar con los informes posteriores al hecho, para ver cómo progresan todas las llamadas, ¿hay un sentimiento alto o bajo? Y también en el aspecto de gestión de calidad de la gestión de un centro de contacto, cada llamada se evalúa para determinar su cumplimiento, recepción y cómo el agente resolvió la llamada. Y uno de los grandes desafíos de la gestión de la calidad sin inteligencia artificial es que es muy subjetiva.