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Cómo optimizar el enrutamiento de llamadas

El objetivo de una estrategia de enrutamiento óptima es muy sencillo: garantizar que cada llamada de los clientes se dirija al agente, o agentes, que pueda responder de la manera más rápida y apropiada posible. Lógicamente, esto implica dos cosas: en primer lugar, saber quién llama y por qué; y, en segundo lugar, quién es competente y está disponible en ese momento para atender la llamada. Si una compañía no tiene respuestas, en tiempo real, a estas dos preguntas, lo más probable es que la tasa de llamadas dirigidas a la persona correcta disminuya, y con ello la tasa de satisfacción del cliente. Por ello presentamos una breve descripción de las técnicas para optimizar el enrutamiento de llamadas y, como resultado, mejorar tanto el entorno de trabajo de los agentes como la satisfacción del cliente.

 

La técnica de la "vieja escuela", aunque no desactualizada

La técnica más utilizada por los centros de llamadas consiste en configurar una Respuesta de Voz Interactiva (IVR) que enumera las opciones del cliente y asigna un grupo de agentes a cada opción. Este método ha sido ampliamente criticado, incluso caricaturizado. Sin embargo, no le falta eficiencia si sabes cómo limitar a 1 o 2 los menús de voz, cada uno presentando tres o cuatro opciones posibles. Más allá de eso, el cliente se siente perdido o atrapado, especialmente si tiene la impresión de que ninguna de las opciones ofrecidas se corresponde con su solicitud.

Desde nuestro punto de vista, este tipo de enrutamiento tiene una doble ventaja: primero, permite al cliente elegir durante cada llamada, lo que evita encasillarlo en un estado que puede no corresponder a su caso. Por ejemplo, esto evita que las llamadas de un cliente previamente identificado como "en riesgo" sean dirigidas sistemáticamente al departamento de "lealtad", teniendo en cuenta que este cliente puede tener otra razón para llamar: ya sea un problema técnico con el equipo adquirido, que desea informar sobre un cambio de dirección o cambiar la fecha de la cita con un técnico. La segunda ventaja, si las opciones propuestas son explícitas y relevantes, es, por supuesto, la clasificación previa de la gran mayoría de las llamadas. Por un lado, esto permite tener grupos de agentes especializados y, por otro lado, la capacidad de analizar el tráfico entrante a posteriori para descubrir las razones de las llamadas con el fin de fortalecer ciertos grupos o abordar la raíz del problema que motiva cierto tipo de llamadas.

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Si se usa correctamente, la IVR sigue siendo una buena estrategia, especialmente si cuentas con una solución de telefonía que permita modificar los escenarios y menús de forma independiente, es decir, sin tener que recurrir a un perfil técnico cada vez que quieras realizar algún cambio o reestructurar el recorrido del cliente.

La técnica que está recuperando terreno

Se trata del reconocimiento de voz: en lugar de tomar decisiones presionando las teclas de su teléfono, el servidor de voz le pide al cliente que exprese oralmente su necesidad y dirige la llamada al grupo de agentes correspondiente. En la década de 1990, hubo un cierto entusiasmo en las grandes empresas de servicios por este método, que se consideró a priori menos tedioso para los clientes que los IVR tradicionales. El problema es que entonces las técnicas de reconocimiento de voz no eran muy efectivas, por lo que las indicaciones de los clientes a menudo no se entendían, incluso cuando estaban restringidas a una lista de palabras previamente enumeradas por el IVR (para pagar su factura, decir "pagar", etc.)

Con las tecnologías más antiguas, para que este dispositivo funcionara, era necesario limitar drásticamente el número de elementos posibles o construir vastas bibliotecas fonéticas teniendo en cuenta los acentos y las múltiples deformaciones posibles de los elementos. Por ejemplo, en la industria de viajes, si se pedía al cliente que indicara el nombre de su aerolínea para dirigir su llamada al centro de reservas de la aerolínea, se estaba expuesto a una alta tasa de error, ya que los clientes podían no saber el nombre exacto de la compañía o pronunciar el mismo con un acento que no estaba recogido por el programa. El resultado: frustración para el cliente cuando una voz robótica le decía que "no entendía" su indicación, dificultades para integrar nuevas variables y variaciones en la biblioteca y, en última instancia, un enrutamiento deficiente.

Desde entonces, el reconocimiento de voz ha progresado enormemente y esta técnica de enrutamiento basada en voz, que pensamos que desaparecería, ha experimentado un verdadero auge en el último año o dos con los voicebots. Teóricamente, los voicebots se basan en un motor de inteligencia artificial que "entiende" el lenguaje natural. Pero no nos engañemos con los mecanismos reales: la mayoría de los actores que logran entender un amplio espectro de expresiones y formulaciones de lenguaje natural pasan por el texto, simplemente porque el texto es más fácil de analizar que la voz y hay corpus textuales más amplios. Por lo tanto, la tecnología del reconocimiento de voz es más parecida a "voz a texto" para el análisis de solicitudes y a "texto a voz" para los pasos de confirmación de la comprensión correcta de estas solicitudes.

La velocidad de los motores hace que el proceso sea transparente para el usuario, siempre que se tenga en cuenta la curva de aprendizaje de un robot de este tipo: es necesario educarlo, alimentarlo, analizar sus errores, mostrar donde ha fallado para que no cometa los mismos errores, etc. En resumen, se necesita mucho trabajo y recursos humanos antes de alcanzar un nivel satisfactorio de eficiencia desde un punto de vista operativo.

¿Servicios completamente automatizados de nivel 1?

Si nos fijamos en las empresas que están recurriendo a este tipo de solución, vemos que están menos interesadas en utilizar el voicebot para dirigir las llamadas a los agentes que en la automatización total de ciertos servicios en los que la contribución humana es baja. Por ejemplo, si el cliente desea pagar una factura por teléfono, una vez que el robot entienda su solicitud, la llamada será redirigida a un centro de pago seguro en lugar de a un agente. Si la llamada se refiere a la devolución de un producto, el voicebot puede responder "Le enviaré un SMS con el procedimiento a seguir".

En otras palabras, se trata de crear un primer nivel de servicio mediante "autoservicio multicanal" para preguntas estándar y repetitivas, que alivian la congestión de la atención al cliente. Las solicitudes no incluidas o no satisfechas a través del bot se distribuyen a los agentes, que proporcionan un segundo nivel de servicio. No todos los clientes pueden apreciar este tipo de organización "humana". Es por eso que recomendamos que los usuarios de nuestras soluciones siempre permitan que sus clientes puedan conectarse con una persona, ya sea a través de un voicebot o de una clásica IVR.

 

El camino del futuro: enrutamiento inteligente basado en el conocimiento del cliente

Las nuevas estrategias permiten omitir el paso de la IVR utilizando el número de la persona que llama y el conocimiento del cliente para canalizar de manera inteligente cada llamada a la persona correcta. La implantación de una estrategia de enrutamiento inteligente se basa en la comunicación entre la solución de telefonía y los sistemas de terceros que almacenan el conocimiento del cliente, principalmente los sistemas de CRM. El número de la persona que llama generalmente es la clave para buscar automáticamente en la base de datos del CRM información relacionada con este cliente y dirigir la llamada directamente al asesor más adecuado debido a su estado, ubicación geográfica, idioma utilizado, historial o cualquier otro criterio incluido en el CRM.

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La primera ventaja de esta técnica de enrutamiento es que no se obliga al cliente a realizar ninguna acción. La segunda es que el agente que atiende la llamada tiene toda la información necesaria para reconocer al cliente y ofrecerle un servicio mucho más personalizado. La tercera ventaja es la posibilidad de utilizar los diversos campos de CRM para priorizar las llamadas entrantes según la importancia del cliente para la empresa o la urgencia de su solicitud. Por ejemplo, en B2C, un operador dentro de la industria del turismo puede decidir que cualquier cliente con una salida en las próximas 24 horas tenga prioridad en las colas y más aún si su salida es en las próximas 12 horas, ya que el motivo de la llamada tiene una alta probabilidad de ser urgente. En B2B, el enrutamiento estará dirigido principalmente a la persona de contacto dedicada del cliente, para, en caso de que dicha persona no esté disponible, facilitar el contacto con agentes de otra plataforma o centro de contacto con las habilidades requeridas.

La cuarta ventaja, al menos para los usuarios de la solución Diabolocom interconectada con un CRM, es poder implantar y desarrollar distintos escenarios de enrutamiento, combinando el conocimiento del cliente y las habilidades de los agentes, de forma muy rápida, de acuerdo con las necesidades de la actividad, todo ello sin necesidad de contar con un técnico para implantar la solución o escribir una línea de código. Aquellas empresas que aún trabajan con sistemas de telefonía más antiguos, en los que cualquier cambio implica días o incluso semanas de retraso, entienden de inmediato que esta autonomía y la capacidad de respuesta resultante no son ventajas desdeñables. ¡Una razón adicional para que las empresas den el paso a un sistema de telefonía abierto (CRM, voicebot, cambio a otros canales de contacto), que proporcione los medios concretos para alcanzar las mayores tasas de procesamiento, personalizar la experiencia en el canal de voz y obtener un alto nivel de satisfacción del cliente!