Implementación de Machine Learning en un Customer Service Center

¡Optimiza tu servicio al cliente con Machine Learning!

Customer Service tiene dos objetivos claros:

  • Reducir los costes de las operaciones.
  • Mejorar la experiencia del cliente y aumentar su satisfacción.

El funcionamiento tradicional de los centros de atención al cliente se ha quedado obsoleto con la incorporación de la inteligencia artificial. Así, a través de mecanismos como Machine Learning (más información aquí) es posible ejecutar una optimización del servicio y obtener ventajosas funcionalidades y previsiones de negocio.

machine learning microsoft

¿Qué puede hacer Machine Learning?

En primer lugar, automatizar tareas. Muchas tediosas o rutinarias tareas manuales pueden ser reemplazadas por la automatización.

  1. Por ejemplo, la clasificación de las solicitudes entrantes.
  2. El enrutamiento inteligente de los agentes. Es decir, dirigir la petición al agente más adecuado o capacitado para la misma basándose en casos del pasado y otros factores.
  3. Asignación automática de casos. Los call centers tienen supervisores que asignan los casos. Con Machine Learning esta tarea se puede hacer de forma automática en base a experiencias previas.
  4. Captura automática de datos. Después de cada interacción, los agentes deben recopilar y rellenar toda la información de caso. Con el procesamiento natural del lenguaje se ahorrarán ese tiempo.
  5. Además, respuesta automática a emails. Utilizando text analytics, Machine Learning puede conocer la duda del cliente y responder con una plantilla de email mapeada.

Por otro lado, beneficia a la orientación y productividad del agente.

  1. A través de sugerencias de casos similares obtenidas con text analytics. De esta forma, los agentes tendrán ayuda para resolver un caso conociendo el procedimiento seguido en casos previos. Machine Learning es capaz de determinar similitudes semánticas entre la duda actual y otros casos y, así, sugerir una solución.
  2. Sugerencias de artículos Microsoft Knowledge Base. También de utilidad para resolver incidencias en base a los contenidos similares.
  3. Asimismo, ofrece sugerencias con los mejores «siguientes pasos». Es decir, compara la situación actual con cómo se abordó un tema similar en el pasado.

Otro beneficio es la disminución del esfuerzo de los clientes. 

  1. Autodetección de la intención del cliente. Machine Learning puede ayudar a encontrar trayectos similares. Así, se puede predecir la intención del cliente.
  2. Notificaciones proactivas para fidelizar al cliente. Basadas también en su trayectoria.
  3. Sugerencia del canal preferida por el cliente.
  4. Y sugerencia del tiempo preferido por el cliente.

Y, por último, cabe mencionar la predicción KPI que ofrece ventaja a la hora de resolver los casos y conocer el sentimiento del cliente.

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