Introducciรณn
Todos los centros de atenciรณn al cliente funcionan segรบn la misma ecuaciรณn: cada contratiempo que se suma a una llamada โuna pregunta que se repite una y otra vez, un traspaso entre agentes sin contexto, un cliente que se ve obligado a dar explicaciones por tercera vezโ se acumula a lo largo de miles de llamadas al dรญa.
Muchos centros de atenciรณn al cliente de las empresas siguen desviando las llamadas principalmente en funciรณn de la especializaciรณn del agente y la disponibilidad de la cola, sin tener en cuenta quiรฉn es realmente la persona que llama. Cuando se trata de miles de llamadas al dรญa, esos minutos y esos costes se acumulan rรกpidamente, y la brecha entre las empresas que desvรญan las llamadas teniendo en cuenta el contexto y las que no lo hacen no hace mรกs que aumentar.
CommBox es una plataforma de interacciรณn con el cliente basada en IA para empresas, que integra las interacciones de voz y digitales en una รบnica capa de inteligencia. A lo largo de este artรญculo analizaremos cรณmo funciona el enrutamiento inteligente de llamadas basado en el historial del cliente, por quรฉ los mรฉtodos tradicionales dejan de aprovechar todo el potencial y cรณmo se puede implementar sin necesidad de modificar vuestra infraestructura de telefonรญa actual.
En resumen: el enrutamiento inteligente de llamadas con historial del cliente significa que cada llamada entrante se deriva al agente o a la cola adecuada en funciรณn de la identidad del cliente y de su historial de interacciones, y no solo segรบn su selecciรณn en el menรบ telefรณnico. CommBox lo consigue gracias a su capa de inteligencia unificada, que extrae informaciรณn contextual en tiempo real de los registros de CRM, consultas anteriores, indicadores emocionales y el historial de canales digitales, y la utiliza para enrutar y transferir llamadas en tiempo real. El resultado: los agentes comienzan cada llamada sabiendo ya quiรฉn es el cliente, y los clientes ya no tienen que volver a explicarse.
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ยฟQuรฉ es el enrutamiento inteligente de llamadas en la era de la IA?
El enrutamiento inteligente de llamadas basado en el historial del cliente es un proceso en el que las llamadas entrantes se desvรญan en funciรณn del perfil actualizado de la persona que llama en tiempo real, y no segรบn una selecciรณn general en un menรบ automรกtico.
Cuando un cliente llama, el sistema comprueba su ficha del CRM, sus รบltimas solicitudes de atenciรณn al cliente, su historial de compras, su canal de comunicaciรณn preferido y sus patrones de escalado anteriores. A continuaciรณn, asigna este perfil a la persona que se encuentra en la mejor posiciรณn para resolver la consulta rรกpidamente: un agente humano, un equipo de expertos o, en casos bien definidos, un agente de IA capaz de resolver la consulta en el acto.
Esto difiere sustancialmente del enrutamiento basado en competencias, en el que las llamadas se asignan a los agentes segรบn รกreas de especializaciรณn predefinidas โpor ejemplo, el equipo de facturaciรณn, el servicio de asistencia tรฉcnica o los agentes que atienden a clientes de habla hispanaโ. El enrutamiento basado en competencias es una herramienta para la gestiรณn y la asignaciรณn de colas. El enrutamiento basado en el historial del cliente es una herramienta diseรฑada para ofrecer soluciones.
Esta diferencia es significativa: el enrutamiento basado en competencias dirige la llamada al departamento adecuado; el enrutamiento inteligente la dirige a la persona mรกs adecuada โya sea un agente humano o una IAโ, junto con el contexto adecuado y en el momento oportuno.
Plataformas como Zendesk y Genesys ofrecen el enrutamiento basado en colas como una funciรณn estรกndar. El enrutamiento basado en el historial del cliente va un paso mรกs allรก y requiere una capa de informaciรณn integrada que conserve el contexto de todos los canales que haya utilizado el cliente, y sobre la que los agentes de IA puedan actuar directamente.
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ยฟPor quรฉ la orientaciรณn profesional tradicional basada en las competencias ya no es suficiente?
Enrutamiento basado en competencias frente a enrutamiento basado en el historial del cliente
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Base de enrutamiento
Fuente de la informaciรณn
La informaciรณn de que dispone el agente al inicio de la conversaciรณn
El resultado mรกs frecuente
Enrutamiento basado en competencias
ย Las habilidades del agente y la disponibilidad de citas
ย Sistema de gestiรณn de personal
ย ยฟDe quรฉ cola procedรญa la llamada?
Es el departamento correcto, pero has empezado la conversaciรณn desde cero.
Enrutamiento basado en el historial del cliente
La identidad del cliente, su historial, sus intenciones y sus emociones
ย CRM, sistema de gestiรณn de consultas e historial de interacciones de todos los canales
ย Historial completo de interacciones, consultas pendientes y orientaciรณn identificada
El representante adecuado, con una transiciรณn fluida y el contexto ya presentado de antemano
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ยฟQuรฉ datos de los clientes ayudan realmente a gestionar las llamadas de forma mรกs inteligente?
ยฟCรณmo permite la capa de inteligencia unificada de CommBox el enrutamiento basado en el contexto?
La capa de inteligencia unificada de CommBox conecta los sistemas de CRM, las consultas y los canales digitales con la lรณgica de enrutamiento, y unifica las llamadas de voz y digitales, de modo que lo que ocurre en un canal influye inmediatamente en lo que ocurre en otro.
En pocas palabras: si un cliente se comunica con un agente de IA en WhatsApp un lunes, resuelve parte del problema y luego llama por telรฉfono un miรฉrcoles, todo el historial de esa conversaciรณn ya estรก disponible como parte de la decisiรณn de enrutamiento y tambiรฉn en el entorno de trabajo del agente. El agente no parte de cero, y el sistema no trata la conversaciรณn del miรฉrcoles como si se tratara de una interacciรณn completamente nueva.
Asรญ es como funciona, paso a paso:
- Entra una llamada y el sistema identifica al cliente: en cuanto se establece la conexiรณn, la capa de inteligencia unificada asocia el nรบmero de telรฉfono entrante con el registro del cliente en el CRM, el historial de consultas y la informaciรณn procedente de los canales digitales.
- El sistema centraliza el historial de todos los canales: las interacciones anteriores por voz, chat y CRM se recopilan en tiempo real en un รบnico perfil de cliente, independientemente del canal en el que hayan tenido lugar.
- El contexto va tomando forma hasta ofrecer una visiรณn completa: el sistema combina la intenciรณn del cliente, los indicios emocionales, las consultas pendientes, los patrones de agravamiento anteriores y los problemas aรบn sin resolver, para determinar el grado de urgencia de la consulta y quiรฉn es la persona mรกs adecuada para atenderla.
- La llamada se gestiona junto con todo el contexto: si la consulta se ajusta a un proceso definido que puede resolverse mediante IA, el agente de IA se encarga de ella de principio a fin utilizando esa misma informaciรณn. Si se requiere la intervenciรณn de un agente humano, este recibe de antemano un resumen del contexto antes incluso de responder a la llamada. En ambos casos, no se parte de cero.
En CommBox lo consideramos una comunicaciรณn basada en el contexto. El agente que atiende la llamada ve un resumen completo del historial del cliente, el motivo de la consulta actual y todos los asuntos pendientes de interacciones anteriores. El cliente no tiene que volver a identificarse, explicar de nuevo el problema ni volver a pasar por los menรบs por los que ya ha pasado.
Todo esto se lleva a cabo sobre vuestra infraestructura de telefonรญa existente. La capa de inteligencia unificada funciona sobre vuestra infraestructura de telefonรญa existente โincluidas Avaya, Cisco, Genesys y Amazon Connectโ sin necesidad de sustituir el sistema actual. CommBox aรฑade capacidades de enrutamiento basadas en el contexto a la pila que ya existe en la organizaciรณn. El motor Era Voice AI se encarga de la automatizaciรณn de la parte de voz, mientras queUnified Agent Workspace muestra al agente humano todo lo que necesita en un solo lugar: historial de llamadas, indicaciones emocionales, incidencias pendientes y recomendaciones sobre el siguiente paso.
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ยฟCรณmo se ve a gran escala?
Imagina una organizaciรณn de atenciรณn al cliente que opera en decenas o cientos de sucursales, gestiona un gran volumen de llamadas y atiende a clientes que se ponen en contacto con ella a travรฉs de varios puntos de contacto antes de que se resuelva su problema. En estos casos, el problema principal no es necesariamente la capacidad, sino la calidad del enrutamiento. Las llamadas se atienden con rapidez, pero cada vez el agente tiene que empezar prรกcticamente desde cero, y las consultas recurrentes se convierten en traspasos repetidos entre equipos.
Cuando se aรฑade un sistema de enrutamiento basado en el historial del cliente sobre la infraestructura de telefonรญa existente, el panorama cambia. Las consultas rutinarias y bien definidas โcomo el estado de un pedido, la actualizaciรณn de los datos de la cuenta o preguntas sencillas sobre la facturaciรณnโ pueden resolverse automรกticamente, sin que sea necesario la intervenciรณn de un agente humano. El resto de consultas se derivan a un agente humano que recibe de antemano todo el contexto relevante: interacciones anteriores, indicios emocionales e intenciones del cliente.
Cuantas mรกs sucursales y canales tenga una organizaciรณn, mayor serรก el valor de la gestiรณn inteligente y la automatizaciรณn. La automatizaciรณn se encarga de una mayor parte de las consultas rutinarias, lo que permite a los agentes humanos centrarse en los casos mรกs complejos y delicados, aquellos que realmente requieren criterio y conocimiento del contexto.
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ยฟCรณmo se puede llevar esto a la prรกctica sin cambiar las infraestructuras existentes?
La implementaciรณn del enrutamiento basado en el historial del cliente es un proceso gradual, no una medida puntual.
Paso 1: Se mapean las conexiones existentes entre el CRM y el sistema de telefonรญa.
En la mayorรญa de los centros de atenciรณn al cliente existen conexiones parciales: los datos de las llamadas se encuentran en un sistema, los de las consultas en otro y los de los canales digitales en un tercero. Antes de definir la lรณgica de enrutamiento, es importante identificar dรณnde se encuentran las lagunas.
Etapa 2: se definen las reglas de enrutamiento basรกndose en datos histรณricos.
Se parte del resultado deseado y se trabaja hacia atrรกs: ยฟquรฉ agentes logran resolver determinados tipos de consultas ya en la primera llamada? ยฟQuรฉ tipos de clientes presentan un mayor riesgo de que la situaciรณn se agrave? A partir de esta informaciรณn, es posible elaborar las reglas de enrutamiento.
Paso 3: Empezamos con un tipo de llamadas.
Se elige un tipo de llamadas โpor ejemplo, devoluciones, disputas de facturaciรณn o modificaciones en la cuentaโ y se activa el enrutamiento basado en el historial del cliente, junto con las reglas de enrutamiento existentes. A continuaciรณn, se comparan indicadores como la tasa de consultas resueltas en la primera llamada, el tiempo de gestiรณn y la satisfacciรณn del cliente con respecto al grupo de control.
Etapa 4: Capacita a los agentes para que trabajen con el nuevo contexto.
El enrutamiento basado en el historial del cliente tambiรฉn modifica la forma de trabajar de los agentes. Es importante que los agentes sepan quรฉ informaciรณn ya se les muestra de antemano, cรณmo interpretar el resumen de la transferencia y cรณmo actuar en los casos en que el contexto sea parcial.
Etapa 5: Ampliaciรณn y mejora a lo largo del tiempo.
A medida que se acumulan mรกs datos sobre los resultados del tratamiento, es posible afinar las reglas de enrutamiento y ampliarlas a otros tipos de consultas. De este modo, el sistema mejora con el tiempo, basรกndose en cada conversaciรณn que gestiona.
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ยฟQuerรฉis ver cรณmo funciona?
La gestiรณn de llamadas basada en el historial y el contexto del cliente no es un objetivo de futuro: ya se puede implementar hoy mismo en vuestra infraestructura actual.
Descubre cรณmo CommBox gestiona las llamadas con un contexto completo: solicita una demostraciรณn.
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Fuentes
- Salesforce, ยซState of the Connected Customerยป, sexta ediciรณn: el 79 % de los clientes espera que las interacciones sean coherentes entre los distintos departamentos; por otra parte, alrededor del 70 % espera que todos los agentes dispongan de la misma informaciรณn sobre ellos. https://www.salesforce.com/content/dam/web/en_us/www/documents/research/State-of-the-Connected-Customer.pdf
- Casi el 70 % de los clientes se sienten frustrados cuando les pasan de un departamento a otro y se ven obligados a volver a explicar el problema. https://www.helpscout.com/75-customer-service-facts-quotes-statistics/
- Un estudio de McKinsey revelรณ que los agentes basados en IA generativa redujeron el tiempo de atenciรณn en un 9 %. https://www.cmswire.com/contact-center/16-important-call-center-statistics-to-know-about/
