Claves de mejora en un call center con machine learning

El machine learning es indispensable para mejorar los procesos del call center e incorporar valor para el cliente.

El machine learning en los call center

Aprendemos de nuestros aciertos y aún más de los errores. Del análisis de estos dos conjuntos de datos es desde donde surge cualquier proceso de mejora u optimización de cualquier cosa en nuestras vidas. Por tanto, datos y análisis son conceptos clave.

Sin embargo, la capacidad de extraer estos datos en cantidad suficiente y con una calidad significativa era, hasta hace muy poco, algo muy complejo y lento. Cuando conseguíamos disponer ya de unos datos que pudiesen aportarnos valores significativos, entonces nos enfrentábamos a la imposibilidad de procesarlos o a su lentitud.

Todo esto arrojaba como resultado que, cuando ya disponíamos de datos de valor importantes para introducir correcciones que mejorasen los procesos establecidos, a menudo ya habíamos completado el círculo del mismo. O cuando queríamos implementar las modificaciones teníamos otros nuevos resultados que las alteraban.

Esta situación no era exclusiva, ni mucho menos, del call center. Pero es cierto que la superación de la misma gracias al machine learning o autoaprendizaje automático de los sistemas, la capacidad de procesamiento del big data y la inteligencia artificial, han supuesto un avance definitivo que ha permitido optimizar en tiempo real los procedimientos de los mismos.

El machine learning es la utilidad con una aplicación más poderosa de todas, ya que se nutre continuamente de la propia experiencia que arroja cada proceso para aprender, detectando errores y descubriendo aciertos que marcan una nueva dirección. Esta es introducida automáticamente en todo el procedimiento que estemos aplicando y a la gestión global del call center.

Pero, si bien el machine learning tiene todo este potencial, no deja de ser el último interviniente en todo el proceso de mejora. En realidad el autoaprendizaje solo es útil, efectivo y de aplicación si tiene algo de lo que aprender y un cerebro entrenado.

Por ello, las claves para su correcto funcionamiento están en apoyarse en unas fuentes que proporcionen datos de alto valor al sistema, la definición de métricas e indicadores de seguimiento perfectamente ajustados a unos objetivos de optimización y la correcta selección de las variables y algoritmos que nos llevan a extraer de esos datos conclusiones para tomar decisiones acertadas.

Solo con estos recursos el machine learning puede llegar a definir y establecer nuevas reglas o modificar las existentes para que cumplan mejor con los objetivos en un proceso de perfeccionamiento continuo. En definitiva, esta utilidad es un ejecutor.

PLN

Así, todo el potencial del autoaprendizaje automático no podría aprovecharse plenamente sin la colaboración de los necesarios avances en el procesamiento del lenguaje natural que hemos experimentado en los últimos años y que nos han llevado a la capacidad de analizar cada conversación palabra por palabra y con relación a un contexto.

La cantidad de datos que nos aporta la capacidad de convertir texto a voz y analizar cada conversación y la facilidad de extraer conclusiones de alto valor que nos aporta el speech analytics, posibilitan que podamos llevar un control de calidad constante sobre tus acciones.

Pero, además, el gran valor de estas técnicas está en la calidad de los datos. Provienen directamente de la experiencia personalizada. Se extraen de los cientos o miles de interacciones que los agentes realizan con los clientes.

Inteligencia Artificial en call center

La inteligencia artificial es el gran concepto que se superpone a todo y es clave en el correcto funcionamiento del conjunto. Call center y AI forman un tándem perfecto orientado a optimizar todo el funcionamiento y perfeccionar todos los recursos aplicados a la consecución de metas y objetivos.

Gracias a las conclusiones que nos aportan las herramientas de análisis inteligente podemos establecer proyecciones de directa aplicación a la organización de tu estrategia. 

Desde un modelo predictivo de bajas laborales que nos permite una perfecta asignación de los recursos humanos necesarios hasta evaluar continuamente la cualificación óptima de los agentes que gestionan tus acciones en base a lo que nos están indicando los resultados.

La IA es el auténtico cerebro de toda la mejora operativa y es un cerebro automático. Desde el mismo momento en que los datos le llegan los convierte en utilidades. 

De esta forma, cuando las conversaciones analizadas en tiempo real le indican que hay un punto en el que los interlocutores se están fugando en un porcentaje que no está dentro de los márgenes de tolerancia, nos lo va a señalar inequívocamente, permitiendo su inmediata corrección y dando opción a aprender de este dato y aplicarlo a estimaciones futuras.

Para que el machine learning pueda dejar huella significativa en la mejora de todos los procesos del call center es imprescindible que las herramientas de procesamiento del lenguaje natural estén perfeccionadas y todo el sistema de AI establezca unos algoritmos capaces de analizar y extraer conclusiones de KPI y métricas de un valor directo aplicable. Conoce cómo lo aplicamos nosotros