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Sprinklr define las diez tecnologías más importantes para el ‘contact center’ del futuro

La aplicación de la Inteligencia Artificial a los chatbots y al análisis de voz, entre otras tecnologías destacadas del contact center, optimiza todos los procesos de interacción con el cliente.

El aumento del volumen de llamadas, el incremento de los tiempos de espera y la falta de coherencia en la calidad del servicio han sido durante mucho tiempo retos en el panorama de los centros de atención al cliente. Sin embargo, el enfoque proactivo de las empresas centradas en el cliente ha resuelto en gran medida estos problemas mediante la adopción de tecnologías modernas. En opinión de Sprinklr, plataforma unificada de gestión de la experiencia del cliente (Unified-CXM), estas son las diez principales tecnologías de CCaaS que las empresas están empleando para revolucionar la atención al cliente y ponerla en el siglo XXI.

1-. Respuesta de voz interactiva (IVR)

Esta tecnología permite a los clientes comunicar sus necesidades mediante la navegación y la selección de las opciones más adecuadas. El IVR es un medio de autoservicio para el cliente que no requiere intervención humana, le ayuda a encontrar respuestas a sus preguntas y le dirige al departamento adecuado. Gracias a la agilización del proceso de contacto inicial, la respuesta de voz interactiva reduce el tiempo de espera y aumenta la satisfacción del cliente, lo que la convierte en una herramienta esencial para los centros de contacto modernos.

2-. Distribución automática de llamadas (ACD)

La distribución automática de llamadas (ACD) es una tecnología fundamental en los centros de contacto modernos. Los sistemas ACD dirigen las llamadas entrantes basándose en reglas y algoritmos de asignación preconfigurados que ponen en contacto a las personas que llaman con los agentes mejor capacitados para atender sus consultas. Al optimizar la asignación de llamadas, el ACD reduce los tiempos de espera y conecta rápidamente a los clientes con el agente más adecuado. Los contact center más modernos entienden los puntos fuertes de cada agente para poder redirigir las llamadas de manera más inteligente que en el pasado.

3-. CRM

Los clientes buscan soluciones personalizadas y rápidas sin tener que repetir sus peticiones. Para satisfacer estas expectativas, los agentes necesitan una visión completa del perfil del cliente y de todas las interacciones anteriores, incluidos los datos de contacto, el historial de compras, los problemas anteriores, las resoluciones y mucho más. El acceso a los datos relevantes del CRM permite a los agentes ofrecer una asistencia personalizada, resolver los problemas con eficacia y garantizar que los clientes se sientan reconocidos.

4-. Marcadores predictivos

Un marcador predictivo es un componente clave de la tecnología de los centros de contacto diseñado para automatizar el proceso de llamadas salientes. Utiliza algoritmos para predecir la disponibilidad de agentes y clientes, lo que permite a los agentes gestionar más llamadas de forma eficaz. Los marcadores predictivos son parte integral de los centros de llamadas salientes.

5-. Colas de llamadas

Las colas de llamadas son vitales para garantizar que los clientes reciban asistencia puntual, incluso cuando el volumen de llamadas es elevado. Los centros de contacto pueden gestionar eficazmente el flujo de llamadas y minimizar la tasa de abandono de llamadas colocando a los usuarios en una cola y proporcionándoles tiempos de espera estimados, junto con la opción de permanecer en espera o solicitar una devolución de llamada. Los contact center más modernos utilizan capacidades omnicanal para poder redirigir a los clientes a los canales menos transitados en caso de que los canales estén saturados.

6-. Chatbots

Loss chatbots de IA son programas informáticos complejos diseñados para simular una conversación humana, funcionando como un agente de atención al cliente. Al principio, los chatbots eran sistemas interactivos básicos de preguntas frecuentes que ofrecían respuestas preescritas a preguntas comunes. Con el tiempo, la tecnología de los chatbots ha evolucionado significativamente, siendo totalmente conversacionales y teniendo en cuenta el sentimiento del cliente para ir iterando con diferentes opciones-

7-. Base de conocimiento

La base de conocimiento es el núcleo central de información, recursos y buenas prácticas que los agentes utilizan para resolver las consultas de los clientes. Este archivo incluye documentos técnicos, preguntas frecuentes, material de formación y políticas de la empresa, todos ellos fácilmente accesibles.

8-. Enrutamiento omnicanal

El enrutamiento omnicanal permite interacciones continuas con los clientes a través de múltiples canales del centro de contacto. Garantiza que las consultas se dirijan al agente más adecuado, independientemente del canal de comunicación utilizado por el cliente.

El enrutamiento omnicanal reduce los tiempos de espera, minimiza las escaladas y aumenta las tasas de resolución en el primer contacto al conectar a los clientes con los agentes más cualificados en tiempo real.

9-. Informes y análisis

En el entorno dinámico de la atención al cliente, el conocimiento es poder. Ahí es donde entran en juego los informes y los análisis. Al proporcionar datos valiosos sobre las métricas clave del centro de contacto, las tendencias de los clientes y la eficiencia de los agentes, los informes y análisis del centro de contacto capturan una gran cantidad de información que arroja luz sobre todos los aspectos de la experiencia del cliente.

10-. Análisis de voz

La tecnología de análisis de voz en los centros de contacto analiza los datos de voz de las conversaciones entre clientes y agentes durante las llamadas para medir la satisfacción del cliente. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para transcribir el discurso, leer el pulso del cliente y trabajar sobre conocimientos procesables para mejorar el rendimiento del agente y la eficiencia operativa.

Según Luis Miguel Alcedo, country manager de Sprinklr Iberia, “las nuevas tecnologías están cambiando el futuro de los contact centers. Por ejemplo, los chatbots modernos con IA utilizan programación compleja basada en reglas y procesamiento del lenguaje natural, lo que permite a los clientes interactuar más. Este avance ha permitido el desarrollo de chatbots contextualmente conscientes que utilizan el aprendizaje automático para mejorar continuamente su capacidad de comprender y responder a las consultas de los clientes».

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