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La evolución del
autoservicio en el Contact Center:
del IVR a la Inteligencia Artificial
en el servicio al cliente

Escrito por
Mariana Payssé

Tiempo de lectura
20´aprox

ESTÁS LEYENDO: : La evolución del autoservicio en el Contact Center

La comodidad, conveniencia e inmediatez han sido los principales motores de las transformaciones tecnológicas del último siglo. La velocidad de las comunicaciones digitales, el consumo de contenidos de forma hiper-personalizada, la posibilidad de efectuar miles de acciones (desde las compras diarias hasta una consulta médica) sin moverse de casa…

Estos cambios han acostumbrado a los consumidores a cierto nivel de servicio y velocidad del que ya no es posible volver atrás, ya que todo está al alcance del teléfono móvil. Y las empresas que deseen mantener satisfechos a sus clientes deben acompañar estas expectativas y brindar una atención que resulte cómoda, conveniente e inmediata.

Aunque cada empresa definirá sus procesos según sus características, en gLa evolución de la calidad y agilidad del servicio esperado es posible gracias a una gran evolución tecnológica que se ha dado en el mundo del contact center. No sería rentable para una empresa que atiende miles de interacciones diarias mantener un óptimo servicio al cliente, sin esperas en líneas, apelando solamente al equipo de operadores. Hace ya varios años que los contact centers están aprovechando los beneficios de implementar sistemas de autoservicio para optimizar recursos y mejorar la experiencia del cliente.

¿Cómo ha evolucionado el autoservicio? ¿Qué tecnologías conviene implementar para obtener la máxima rentabilidad y la mejor experiencia al cliente? ¿La inteligencia artificial llegó para reemplazar otras formas de automatización?

Acompáñanos a recorrer esta historia por los hitos tecnológicos del autoservicio en el contact center.

1

IVRs:
¿cómo aportan valor
en el contact center actual?

Hoy estamos habituados a llamar a una empresa y que nos atienda una “contestadora” dándonos opciones para continuar la ruta de interacción. Este sistema hoy es básico en cualquier contact center, pero en las décadas de 1970 y 1980 fue una innovación enorme en la evolución del Call Center telefónico hacia una operación más eficiente.

IVR
Del inglés “Interactive Voice Response”: Respuesta Interactiva de Voz

Sistema que interactúa con el usuario recibiendo tonos telefónicos y brindando información y respuestas mediante mensajes pregrabados. Pueden ser entrantes o salientes, y tienen múltiples aplicaciones según sus objetivos y su integración con el backend de la empresa.

Veamos el ejemplo de un IVR simple:

Ejemplo IVR Simple

Los IVRs han evolucionado en los últimos años incorporando nuevas tecnologías y opciones de autogestión. Y han demostrado ser una herramienta crucial para la reducción de costes operativos y mejora de la experiencia en el contact center telefónico. Al punto que al día de hoy, con la proliferación de canales digitales inteligentes, aún se sigue utilizando ampliamente en las empresas.

Y es que con creatividad y una buena implementación, mediante el IVR podemos lograr casi todo lo que necesitamos para cumplir con el proceso de atención. Lo fundamental es cuidar las buenas prácticas para garantizar una excelente experiencia al cliente.

¿Para qué podemos usar el IVR?

  • Pre-atención: Atienden llamadas y las distribuyen a grupos de atención en el contact center.
  • Automatización: Automatizan procesos de atención. Además algunos resuelven transacciones, para lo cual deben estar integrados con otros sistemas y bases de datos.
  • Mejora de performance: Optimizan indicadores como TMO, FCR, niveles de servicio
  • Experiencia de Usuario: Mejoran la experiencia del cliente

Integración CTI con el contact center

Esto permite transferir los datos que se obtienen en el IVR para múltiples usos, desde dar toda la información al agente para que no deba pedirla nuevamente cuando toma la llamada; hasta completar transacciones desde el propio IVR.

Y viceversa, se puede tomar información de la base de datos para transmitir al cliente (por ejemplo, informar el saldo de cuenta).

Tecnologías de interacción del IVR:

  • Tono DTMF -A partir de un menú de opciones, se generan señales al presionar ciertas teclas. Es el sistema más tradicional. La desventaja es que si el menú tiene demasiadas opciones, puede resultar poco “user friendly”.
  • ASR (Automatic Speech Recognition - Reconocimiento Automático de Voz) - Convierte palabras habladas a texto. El usuario le habla y el sistema digitaliza e interpreta la frase (por ejemplo, en vez de digitar el número del área, dice: “Soporte”). La interacción es más breve, más humana y más intuitiva.
  • Híbridos - Combinan ambos sistemas, por lo que resultan muy recomendables. Mejoran la usabilidad mediante el ASR, pero también se brinda un menú de opciones para los casos en que necesite (por ejemplo, si el cliente está en un entorno donde no se lo escuchará bien).

Tecnologías de vocalización:

  • Mensajes vocalizados: Son archivos pregrabados.
  • Text-To-Speech:Convierte texto escrito en voz artificial. Las tecnologías actuales son muy similares a la voz hablada, amigable.

En general, los contact centers combinan ambas modalidades. Para los mensajes estandarizados (bienvenidas, menú fijo de opciones) se usan los pregrabados. Pero cuando el mensaje es personalizado, es imposible ejecutar miles de mensajes pregrabados. Por ejemplo, una campaña saliente de actualización de datos automatizada, la tecnología Text-To-Speech “lee” cada dirección de una base de datos (“Confirme que su dirección es Reforma 1234”).

Formas de validación de datos en el IVR:

  • Vía ODBC: Ejecutando procedimientos almacenados en distintas bases de datos almacenadas
  • Vía WebServices
  • Vía mensajes estándar
  • Vía Biometría de Voz: Usa voz como contraseña para autentificar la identidad de la persona.

El valor del IVR actual

Como vemos, hay múltiples tecnologías y funcionalidades con las que se puede potenciar el IVR. Siempre deben incorporarse pensando en aportar un valor agregado a la experiencia del cliente. No tiene sentido implementar una tecnología de reconocimiento de voz si solo se necesita un sistema de pre-atención. Pero tampoco tiene sentido estar cinco minutos escuchando un menú de opciones para luego tener que pasar cinco minutos más dando datos a un agente.

En este sentido, el punto crucial del IVR es la integración con los datos de la empresa. Cuanto mayor sea esa capacidad de integración, se amplían los procesos que el sistema puede solucionar de forma automatizada.

Ejemplos de aplicación de un IVR transaccional en Servicios Públicos:

  • Reserva de hora de citas
  • Consulta de horarios de atención a sucursales
  • SMS de recordatorio automático
  • Cancelación de visitas
  • Mensajes de voz notificando cortes de servicios temporales o zonales
  • Ingreso de reclamos
  • Consulta de estado de reclamo

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2

Los chatbots de ITR:
la automatización de la mensajería instantánea

El uso de canales digitales (email, SMS, chats en línea, redes sociales, WhatsApp y videollamadas) transformó al Call Center telefónico, convirtiéndolo en un Contact Center Omnicanal que brinda al usuario múltiples vías de contacto. Con la expansión de la mensajería instantánea en la comunicación interpersonal, muchos usuarios prefieren este tipo de canales para hablar con las empresas, antes que el teléfono.

Para dar una buena atención a través de estos canales, los contact centers debieron reestructurar sus equipos. Ahora también necesitan agentes que puedan dar una buena atención por canales de texto. Pero a la vez, aquí se abre una gran oportunidad de automatización, ya que muchas de las consultas recibidas son las mismas.

De manera análoga a los sistemas de IVR, en el chat o SMS se pueden automatizar ciertos mensajes y procesos de interacción para resolver ciertas consultas sin que deba haber un agente del otro lado. Surgen así los chatbots, un nuevo paso en la evolución del autoservicio en el contact center.

Si bien los chatbots más conocidos son “inteligentes” o “cognitivos”, también existen sistemas interactivos por chat que permiten automatizar el contacto sin aplicar inteligencia artificial. Son los llamados “chatbots de ITR”, que se emplean hoy ampliamente en redes sociales, apps de mensajería y chats en línea de la empresa.

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¿Qué son los chatbots de ITR?

Los chatbots de ITR (del inglés “Interactive Text Response”, Respuesta de Texto Interactiva) o “dumb chatbots” (“chatbots tontos”) son interfaces conversacionales que funcionan mediante menús de opciones prefiguradas.

Desarrollan sus funciones en base a comandos o botones predefinidos, siguiendo una lógica secuencial. Se manejan de forma similar a un IVR telefónico, pero en el entorno de un chat.

Ejemplo CHATBOT

Las funciones del chatbot de ITR son análogas a las que mencionamos para el IVR:

  • Brindar información de forma automatizada, respondiendo consultas frecuentes
  • Pre-atender interacciones y asignarlas a los agentes en línea disponibles
  • Resolver operaciones en el propio entorno de la conversación (“chatbots transaccionales”), para lo cual deben estar integrados con bases de datos y sistemas de información de la empresa.

Ventajas de implementar un chatbot de ITR:

  • Se brinda un nuevo canal de atención al usuario, favoreciendo a aquellos que prefieren el chat.
  • Se incorporan capacidades propias del canal de chat, como el envío de archivos o enlaces.
Ejemplo Chat celular

Un tipo de bot híbrido: el Chatbot de “Word-Spotting”

Este tipo de bot podría definirse como una tecnología “intermedia” entre los de ITR y los cognitivos. Funcionan mediante el reconocimiento de palabras clave, en función de las cuales dan una respuesta pre-configurada.

ejemplo, si el usuario escribe la palabra “precio”, el chatbot le responde con un listado de precios. Esto da un carácter mucho más conversacional que el bot de ITR, pero sin necesidad de aplicar inteligencia artificial. Por eso es uno de los bots más usados hoy en día.

Ejemplo  precio de la mensualidad

La limitación es que solo interpreta keywords, sin tomar en cuenta el contexto o la intención del usuario. Para lograr un mayor nivel de precisión y una mejor experiencia conversacional, lo más recomendable es implementar chatbots con inteligencia artificial.

3

Chatbots inteligentes:
interpretan, atienden y aprenden

Cuando el caso de uso es más complejo, con un nivel de conversación más sofisticado y similar al humano, las capacidades de los chatbots de ITR o Word-Spotting no resultan suficientes.

Aquí llegamos a un nuevo nivel en la evolución del autoservicio en el contact center: los “Chatbots Cognitivos” o “Chatbots Inteligentes”, basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning.

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¿Qué significa que el chatbot tiene Inteligencia Artificial?

Significa que tiene la capacidad de comprender y procesar el lenguaje natural; lo que se conoce como NLU, Natural Language Understanding.

Los chatbots cognitivos son “contextuales”, capaces de interpretar la intención del usuario a partir de las frases que este escribe, y formular respuestas desde cero, dando a la conversación una impronta mucho más dinámica y natural, casi como si se estuviera interactuando con un agente.

Al basarse en Machine Learning, los chatbots cognitivos van “aprendiendo”, por lo que cuanto más interactúan, mejor es la capacidad de interpretación. Esto no solo porque la empresa les puede “enseñar” (por ejemplo, darles nueva información sobre productos), sino porque ellos mismos aprenden en base a las interacciones pasadas.

Los bots inteligentes también pueden aprender de la interacción con usuarios específicos, para darles respuestas y propuestas personalizadas en base a sus preferencias o comportamientos anteriores. Cuando son bots transaccionales, pueden resolver operaciones en el momento, dando soluciones de manera automática (por ejemplo, una transferencia bancaria o la reserva de un pasaje).

Ejemplo chatbot cognitivos

Cuando se implementa correctamente, esta tecnología lleva a un nuevo nivel la experiencia del cliente y permite una significativa reducción de costes operativos.

¿Qué tipo de chatbot elegir?
¿Siempre conviene un bot inteligente?

Un error frecuente al planificar una estrategia de automatización del servicio es pensar que únicamente los bots cognitivos tienen la capacidad de mejorar la experiencia del usuario.

La realidad es que cuando las funciones que desempeña el chatbot son simples, se pueden resolver usando un sistema de ITR, que es menos costoso y más rápido de implementar que un chatbot inteligente.

Otros casos, como la reserva de un vuelo o la solicitud de un crédito, resultaría imposible con un ITR, ya que implicaría numerosos pasos que empobrecerían la experiencia de usuario. Aquí resulta más eficiente implementar un bot inteligente que sea capaz de dar una atención humanizada, de manera inmediata y 24/7.

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4

Portales Cognitivos de Voz:
un IVR que habla y escucha

Los Voicebots, Portales Cognitivos de Voz o Asistentes Virtuales de Voz están entre las tecnologías más avanzadas en lo que refiere a la evolución del autoservicio en el contact center.

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¿Cómo funciona un Portal Cognitivo de Voz?

Básicamente, podemos definirlo como un IVR inteligente, capaz de “conversar” con el cliente y resolver la gestión, de forma automatizada. Interpreta la voz hablada y usa la tecnología de Text-To-Speech para dar respuestas al usuario.

Combinan la cercanía de la comunicación telefónica (que, más allá del avance de los canales digitales, sigue siendo el más utilizado) con el poder de la automatización inteligente.

Ventajas del Portal Cognitivo de Voz:

  • Amplía las capacidades del IVR, que pueden verse limitadas con el uso de duros menús de opciones
  • Apela a una interfaz conversacional para brindar servicios e información 24/7 y sin tiempo de espera en línea
  • Mantiene la naturalidad de la atención telefónica, que para muchos usuarios aún es preferida ante el chat o las redes sociales
  • Logra todo esto sin necesidad de incrementar los puestos dentro del contact center

En la evolución de brindar una experiencia telefónica automatizada pero de calidad, el ASR (tecnologías de reconocimiento de voz) y la biometría de voz, han sido pasos fundamentales en este proceso. Los IVRs basados en comandos de voz seguían careciendo de la naturalidad de la experiencia conversacional, ya que no contaban con una tecnología de comprensión del lenguaje natural.

Gracias al avance del machine learning , hoy es posible implementar verdaderos Asistentes Virtuales de Voz con capacidades de NLU (Natural Language Understanding). ¿Qué significa esto? Que podemos transformar y ampliar los servicios brindados típicamente por un IVR, mediante el desarrollo de agentes virtuales capaces de comprender el lenguaje natural, interpretar la intención del usuario detrás de sus palabras y accionar en base a lo interpretado, integrándose a las bases de datos y sistemas de la empresa.


Ejemplo en una embotelladora:

Ejemplo embotelladora

El bot interpreta que “medio” refiere a “medio litro”. Chequea en el sistema que hay stock disponible, confirma la dirección del cliente y prepara el pedido.

Ejemplo embotelladora 2

5

Omnicanalidad y autoservicio:
dos conceptos que se complementan

Si bien la omnicanalidad no es lo mismo que el autoservicio, este concepto marca un punto de inflexión en la evolución hacia un contact center centrado en el buen servicio al cliente.

Es cierto que puede haber un contact Center omnicanal sin autoservicio, donde la atención es brindada en su totalidad por agentes humanos.

También puede existir atención automatizada sin que haya una integración omnicanal. Por ejemplo, una empresa puede habilitar un portal autogestionado de conocimiento para brindar soporte automatizado, sin necesidad de implementar un nuevo canal. (De hecho, esta es una buena práctica y se utiliza mucho en el Help Desk de productos que requieren un soporte complejo).

Desde la perspectiva de inConcert, consideramos que el camino para un autoservicio potente es que los canales automatizados estén combinados e integrados en una misma plataforma omnicanal.

El foco nunca debe ser incorporar tecnologías “novedosas” por el solo hecho de incorporarlas. Deben brindarse más opciones de servicio al cliente para facilitar su experiencia, sea cual sea el canal que elija.

De nada sirve implementar un portal de autoservicio para reducir costes operativos, si no se educa a los clientes para que utilicen esta herramienta. O crear un chatbot que recoja datos del cliente si luego el agente debe pedirle de nuevo al cliente que se identifique. Lo que se concibió para facilitar la experiencia, termina agregando pasos que son desgastantes para el cliente.

La clave en la evolución hacia un contact center inteligente es justamente lograr un “mix” de canales integrados, donde el autoservicio y la atención humana se complementen.

Ejemplo CONTACT CENTER OMNICANAL

Cómo garantizar un excelente autoservicio omnicanal

En todos los casos, para asegurar una óptima experiencia omnicanal, el sistema automatizado debe dejar abierta la vía para interactuar con un humano en caso de que el cliente lo requiera o la consulta sea demasiado compleja.

La conversación debería poder continuar por cualquier canal, lo que añade dos características a la implementación de un bot:

  • La transferencia de la conversación y todo su contexto, para que el agente ofrezca una experiencia continua al cliente
  • La omnicanalidad para integrar esos canales en un entorno unificado

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Los beneficios
de invertir en autoservicio

Cuando se logra este tipo de implementación, se obtienen importantes beneficios en la operación de servicio al cliente:

— Ahorro de costes operativos

El primer gran beneficio de implementar estrategias de autoservicio es la reducción de costes operativos, ya que es posible gestionar una gran cantidad de interacciones en menor tiempo y sin necesidad de aumentar turnos ni el número de posiciones del contact center.

— Se evita la espera en línea

Se brinda una respuesta inmediata al cliente, que no debe esperar a que haya un agente disponible, incluso en los momentos de mayor demanda. El resultado: menos frustración para los usuarios, menos tasa de abandono de las llamadas.

— Más rapidez en la resolución

Los asistentes virtuales transaccionales son capaces de procesar datos de manera muy rápida, resolviendo problemas rutinarios al primer contacto. Esto tiene impacto positivo en uno de los indicadores clave para el Contact Center: el FCR (resolución en la primera llamada). Menos tiempo en resolver consultas es sinónimo de más eficiencia, más rentabilidad de las operaciones y más agilidad en la experiencia del usuario.

— Agentes más especializados

Los agentes humanos intervienen cuando verdaderamente es necesario. Esto hace sean más productivos y puedan aportar más valor en cada interacción. Cuando el agente toma la conversación, ya puede ver todo el historial y enfocarse 100% en la consulta puntual del cliente. La eliminación de tareas repetitivas permite desarrollar habilidades especializadas y enfocarse en gestiones que impliquen mayor motivación y crecimiento profesional.

Además, algunos bots cognitivos son capaces de distribuir la interacción de forma inteligente, analizando cuál es el agente más capacitado para atender esa consulta.

— Mejora continua del servicio

Los asistentes virtuales tienen capacidad de aprender de cada interacción para interpretar mejor futuras consultas y resolver nuevos problemas. Además, captan y procesan los datos de cada conversación, transformándolos en inteligencia de negocio para seguir mejorando la estrategia de atención. Esto trae como resultado mayores ingresos al mantener una excelente estrategia de relacionamiento.