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Resultados empresariales específicos para la migración de un centro de contacto a Nube de AWS
La migración de un centro de contacto a Nube de AWS
Autoservicio basado en IA
La inteligencia artificial (IA), en forma de plataformas de conversación que utilizan bots de voz (especialmente IVRs), permite a las personas que llaman autoatenderse. La IA también puede ayudar a los agentes humanos a proporcionar información relevante en tiempo real y ofrecer recomendaciones para las próximas acciones. La implementación de capacidades de IA que entiendan el lenguaje natural implica detectar la intención, clasificando con precisión el objetivo del cliente, enrutando la llamada en función de esa intención y, a continuación, proporcionando la información relevante al agente humano.
Cada organización tiene objetivos y resultados clave (OKRs) que implican aumentar los ingresos o disminuir los costos. El autoservicio basado en la IA puede ayudarlo a alcanzar objetivos y resultados empresariales importantes mediante el uso de bots para generar clientes potenciales, mejorar la experiencia, aumentar la velocidad de procesamiento de pedidos y generar información sobre los clientes. Además, el autoservicio puede reducir los costes, proporcionar un enrutamiento inteligente, reducir el tiempo medio de atención del agente (lo que reduce los costes de telecomunicaciones) y aumentar la resolución en el primer contacto.
Centro de contacto basado en inteligencia artificial
Además de proporcionar autoservicio, la IA puede mejorar el rendimiento de los centros de contacto. Puede adaptarse a las preferencias de los clientes y proporcionar a los agentes las siguientes acciones. Los chatbots pueden ayudar a captar nuevos clientes y a predecir qué clientes es probable que se registren y cuáles solo soliciten información.
Los centros de contacto basados en la IA también pueden ayudar a reducir la rotación de clientes y mejorar la retención de clientes. La transcripción de las llamadas puede predecir qué clientes abandonarán la empresa, en función de diferentes atributos de comportamiento. La transcripción de las llamadas también puede preparar una campaña saliente para ayudar a retener a esos clientes. Para obtener más información, consulte Analizar la probabilidad de abandono de clientes mediante la transcripción de llamadas y los perfiles de los clientes con Amazon SageMaker AI
Al utilizar la segmentación de clientes, puede mejorar la experiencia de los clientes ofreciéndoles autoservicio o servicio de agente. Por ejemplo, si un cliente es experto en tecnología, ofrézcale más opciones de autoservicio. También puede mejorar la eficacia del marketing analizando los patrones de los datos de los clientes para determinar qué iniciativas de marketing deben mejorarse.
En algunos casos, es posible que las llamadas se clasifiquen incorrectamente y se dirijan al agente incorrecto. En este caso, el agente debe transferir la llamada. Las llamadas mal enrutadas no solo frustran a los clientes, sino que también aumentan los costos. Al utilizar el aprendizaje automático (ML) para analizar los comentarios de los agentes sobre las llamadas transferidas, puede mejorar los modelos de enrutamiento.
Cobros de pagos basados en inteligencia artificial para centros de contacto
El cobro de pagos es la función empresarial más importante porque tiene un efecto directo en el rendimiento de la empresa. La recaudación de ingresos a tiempo ayuda a una empresa a crecer más rápido al utilizar esos ingresos para realizar inversiones adicionales. Por lo tanto, las tasas de contacto más altas son esenciales para cobrar los pagos de los clientes. Sin embargo, cada cliente individual tiene un momento ideal para responder a las llamadas. La IA puede ayudar a su empresa a predecir el mejor momento para llamar a cada cliente a fin de aumentar la probabilidad de que el cliente responda a la llamada.
