La industria en Latinoamérica de contact center y BPO está invirtiendo en modelos basados en analítica de datos, inteligencia artificial y machine learning, con un enfoque en los clientes. Así lo definió Mauricio Chamorro, director de desarrollo de negocios de VOC Analytics de Sixbell, quien reconoce que este tipo de compañías ahora dedican más atención a las áreas de experiencia de clientes, operaciones y/o personas.
Y es que los centros de contacto, ya sean proveedores especializados en este tipo de servicios, o las áreas internas de servicio al cliente de las compañías, ahora se apoyan no solo en tecnología para agilizar su interacción con el usuario, sino en entregar mejores experiencias, basadas en analítica de datos y modelos predictivos.
Para conocer sobre las tendencias del sector y las soluciones disponibles, TintaTIC conversó con Mauricio Chamorro.
1.- Si la analítica es la base fundamental, ¿Cómo lograr que antes de lanzar una campaña a través de los contact center, tengan mejor perfilado a los clientes?
Respuesta: Es importante contar con sistemas de gestión de clientes que permitan recopilar y almacenar información relevante sobre los clientes, como datos demográficos, historial de compras, preferencias y comportamiento.
Para ello es clave contar con una solución que explote la información de la voz del cliente en los Contact Center, en nuestro caso a través de VOC Analytics, en donde potenciamos algunos de los siguientes puntos:
- Integración de datos: integra y consolida la información de diferentes fuentes, como CRM, sistemas de ventas y bases de datos de marketing, para obtener una visión completa de cada cliente.
- Análisis de datos: usar técnicas de análisis de datos, como minería de datos y segmentación, para identificar patrones y tendencias en los datos recopilados. Esto ayudará a categorizar y perfilar a los clientes en grupos o segmentos específicos.
- Uso de herramientas de inteligencia artificial: implementar soluciones de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, para automatizar y agilizar el proceso de perfilado de clientes. Estas herramientas pueden analizar grandes volúmenes de datos y generar perfiles más precisos y detallados.
- Colaboración entre departamentos (Cultura de datos): fomentar la colaboración entre los equipos de marketing, ventas y atención al cliente para compartir información y conocimientos sobre los clientes. Esto permitirá una visión más completa y precisa de cada cliente y facilitará la personalización de las campañas.
- Consultoría de mejora continua: Mantener los datos de los clientes actualizados y enriquecer la información con cada interacción. Esto permitirá ajustar y mejorar los perfiles de los clientes a medida que evolucionan sus preferencias y comportamientos.
Al implementar estas estrategias, los contact centers podrán contar con perfiles más precisos y detallados de los clientes, lo que facilitará lanzar campañas más efectivas y personalizadas, aumentando así las posibilidades de éxito en sus acciones de marketing.
2.- ¿Cómo lograr que ese análisis de la data se integre con las acciones de redes sociales, donde los cliente suelen también hacer sus comentarios?
Respuesta: Para lograr esa integración del análisis de datos con las acciones en redes sociales, en Sixbell impulsamos el uso de la solución VOC Text Analytics, la cual -entre alguna de sus funcione-s realiza los siguientes pasos:
- Monitoreo de redes sociales: Utiliza herramientas de monitoreo de redes sociales para rastrear y recopilar comentarios y menciones sobre la marca, productos o servicios. Esto incluye tanto los comentarios directos como las menciones indirectas o etiquetas relacionadas. A través de categorización se obtiene de manera muy asertiva, información de mucho valor respecto a tendencias, motivos e intenciones de los clientes.
- Análisis de sentimiento: Aplicando técnicas de análisis de sentimiento a los comentarios y menciones recopilados en las redes sociales. Esto permite determinar si los clientes expresan emociones positivas, negativas o neutras hacia la marca.
- Integración de datos: Combinando los datos de las redes sociales con la información de los perfiles de clientes y otras fuentes de datos internas. Esto proporcionará una visión más completa de cada cliente y permitirá un análisis más profundo del comportamiento y preferencias.
- Identificación de patrones y tendencias: Utilizando herramientas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en los comentarios y menciones de las redes sociales. Esto ayudará a descubrir insights valiosos sobre las opiniones, necesidades y expectativas de tus clientes.
- Personalización de las acciones: Utilizando los insights obtenidos del análisis de datos en las redes sociales para personalizar las acciones y mensajes dirigidos a tus clientes en estas plataformas. Puedes adaptar sus publicaciones, anuncios o respuestas a los comentarios específicos de cada cliente, brindando una experiencia más relevante y personalizada.
- Mejora continua: Realizando un seguimiento constante de los resultados de las acciones en redes sociales y ajustando las estrategias en función de los insights obtenidos. Esto permitirá mejorar continuamente las interacciones y adaptar campañas para satisfacer mejor las necesidades de los clientes.
En resumen, la integración del análisis de datos con las acciones en redes sociales brinda la oportunidad de comprender mejor a los clientes, interactuar de manera más efectiva con ellos y brindar experiencias personalizadas. Esto puede generar un mayor compromiso, fidelidad y satisfacción por parte de los clientes en el entorno de las redes sociales.
3.- ¿Cómo mejorar la atención del cliente a través de la analítica?
Respuesta: VOC Analytics es una aplicación esencial para potenciar la atención al cliente y optimizar los procesos de atención de los agentes para aumentar la eficiencia, la productividad y la empatía en todos los canales.
Utiliza tecnologías avanzadas para detectar la voz del cliente en todas las interacciones y ofrecer una consultoría de mejora continua basada en hallazgos y conclusiones relevantes enfocadas en la organización y su negocio; su base tecnológica está construida con motores de inteligencia artificial y machine learning, esto sumado a la potencialidad que entrega nuestra consultoría basada en data mining y ciencias de datos, permite mejorar de sobremanera la atención al cliente.
4.- Machine learning e IA están revolucionando la manera como se recolecta la información. ¿Qué tanto están tomando esos parámetros para hacer respuestas predictivas y ayudar a resolver problemas rutinarios del cliente?
Respuesta: La Inteligencia artificial y el machine learning forman parte crucial de nuestras soluciones VOC Analytics, las cuales permiten mejorar aspectos de eficiencia y experiencia del cliente, calidad automatizada para agentes, aumento de ingresos en modelos de venta y/o cobranza, así como una amplia mejora en la retención, fidelización y disminución de la fuga de clientes, esto a través del análisis de datos, los cuales –con el entrenamiento automatizado- nos permite detectar patrones de comportamiento reiterativo en clientes, lo que nos permite extrapolar información que termina prediciendo mejoras en indicadores de atención, como de cumplimiento aventajado de KPI’s.
6.- ¿Cómo ha evolucionado el uso de los chatbots?
Respuesta: En Sixbell, a través de nuestra vertical de negocios de “Automatización & IA”, hemos evolucionado las soluciones de chat desde el diseño hasta la implementación. Nos basamos en la analítica de datos y la extrapolación de comportamientos para construir soluciones capaces de empatizar con el cliente. En otras palabras, el cliente logra percibir una solución que entiende sus requerimientos y no solo como una que toma sus pedidos, o una alternativa a los canales de voz.
