Conversation analytics: datos en tiempo real para mejorar la CX
En los años 80, el control de calidad de los centros de llamadas tradicionales era capaz de monitorear la actividad de los agentes y comparar el desempeño en un cuadro de mando individual o a única escala. Esto generaba la imperiosa necesidad de realizar escuchas manuales, llevando a los supervisores a una evaluación limitada: podían analizarse entre 3 y 5 llamadas por agente al mes, lo que equivale a mucho menos del 1% del total de conversaciones con los clientes.
Con la revolución tecnológica los centros de contacto han evolucionado incorporando nuevos canales digitales de atención, donde el contacto por voz viene siendo desplazado por la comunicación mediante texto. Estos cambios requirieron nuevas estrategias y maneras de analizar los contactos e interacciones con los clientes.
Desafortunadamente, muchas empresas modernas siguen implementando metodologías manuales de seguimiento y análisis de las conversaciones, lo que implica falta de una analítica adecuada que permita sacar conclusiones acertadas y, en consecuencia, tomar decisiones inteligentes basadas en datos confiables.
En este escenario, mediante la metodología de conversation analytics o análisis de conversaciones automatizada, las compañías pueden evaluar los datos de las comunicaciones y obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente.
De esta manera, la tarea -aparentemente imposible hace un tiempo atrás- de analizar el 100% de las conversaciones de los clientes hoy se ha convertido en una realidad.
Cuál es el accionar de conversation analytics
Podríamos decir que aplicar la metodología de conversation analytics en forma automatizada proporciona un «supervisor incansable» capaz de clasificar miles de interacciones por día, sin pausas y de manera automática.
Esta tecnología es capaz de capturar cada detalle de las conversaciones, inclusive el sentimiento al inicio y fin de la conversación, y cruzar esta información con otros aspectos como ser el motivo del llamado, el tipo de cliente, etc. enriqueciendo aún más las conclusiones, y facilitando la transformación de datos en insights.
Este es el punto de partida para mejorar no sólo la calidad de atención, sino también otros aspectos clave relacionados con la propuesta de valor y los indicadores de negocio. Y todo esto tiene impacto directo en la experiencia y satisfacción de los clientes.
Los 3 Beneficios clave que te aportará el análisis automático de conversaciones
1- Análisis del 100% de las conversaciones
Podrás analizar el universo completo de conversaciones, sacar conclusiones realmente contundentes y a su vez, identificar con mayor rapidez las oportunidades de mejora.
Por otro lado, las herramientas de automatización logran que esto sea posible en menos tiempo y a un costo significativamente más bajo que si se realizara en forma manual.
2- Mayor comprensión del resultado de encuestas
¿El NPS es bajo? El análisis exhaustivo y automático de las conversaciones permite identificar con precisión qué sucedió en la conversación y por qué el cliente dio una mala calificación.
La disconformidad está basada en ¿el producto? ¿en el proceso? ¿en el agente? Los insights que surgen del análisis te permitirán entenderlo con precisión y coordinar las acciones que sean necesarias para revertirlo.
3- Mejora no sólo la calidad de atención desde el agente, sino también indicadores de negocio.
¿Por qué no se pudo retener al cliente?
¿Por qué volvió a contactarse?
¿Por qué duran tanto las llamadas?
¿Por qué no logramos concretar la venta?
¿Por qué no conseguimos cerrar un acuerdo de pagos?
El entendimiento automático de conversaciones arroja información tan concreta que es posible encontrar respuestas a preguntas como estos ejemplos, y disparar acciones de mejora que impacten en los resultados.
Conclusiones
Analizar el 100% de las conversaciones en forma automática, te permitirá medir de forma ágil, exhaustiva y eficiente:
- KPIs asociados a la experiencia/resolución (NPS o satisfacción) lo cual generará insights para mejorar por ejemplo, el workflow del Bot, el producto o servicio, u aspectos de la atención del agente.
- KPIs asociadas a la eficiencia (TMO, contactos x hora, re-contactos) lo cual generará insights para identificar los canales con menor resolución que generan re-contactos, optimizar la metodología de atención, etc.
- Y KPIs asociados al rendimiento / ingresos (tasas de conversión de ventas, cobranzas o retención) lo cual te permitirá obtener insights para identificar qué hacen los mejores vendedores / cobradores y extrapolar esas buenas prácticas en pos de mejorar las tasas de venta y cobranza, identificar la causa real de la no retención, pudiendo vincularse esta con el accionar del agente o con la oferta, etc.
Si quieres conocer más sobre esta herramienta y los beneficios que puede aportar para tu empresa, no dudes en contactarnos y te mostraremos cómo Logios, nuestra solución de Conversation Analytics, puede ayudar a mejorar la experiencia de tus clientes y los resultados de tu negocio.