Comúnmente se cree que los centros de llamadas son salas enormes donde los operadores responden a las solicitudes de los clientes. Rara vez pensamos en el hecho de que las personas que trabajan en los centros de atención telefónica se enfrentan a una gran cantidad de información, para cuyo procesamiento se involucran ingentes recursos. Esto incluye el trabajo de los operadores, equipos, costos de electricidad, alquiler de locales, depreciación, etc. las estadísticas que se mencionan a continuación se derivan de estudios e investigaciones originales realizados por nuestra empresa. Descargo de responsabilidad: todas Las modernas tecnologías de aprendizaje automático ayudan a reducir significativamente el costo de la prestación de servicios, así como a aumentar la eficiencia de los centros. La práctica muestra que alrededor del 70% de las solicitudes que llegan a la línea directa son del mismo tipo. Actualmente, los servicios robóticos del llamado soporte de “primera línea” asignan efectivamente estas solicitudes. Para brindar servicios de alta calidad, basta con que reconozcan el objeto de la solicitud y hagan algunas preguntas aclaratorias al cliente. Esto permite a la empresa satisfacer la solicitud del cliente de forma clara, rápida e inequívoca. Vale la pena señalar que una solicitud de un cliente puede venir de varias formas y a través de varios canales de comunicación: mensajeros, chatbots, un asistente de voz o un operador que trabaja de acuerdo con un algoritmo definitivamente verificado. Y en todos estos casos, las tecnologías de aprendizaje automático vienen al rescate. Le permiten determinar la "máscara" de preguntas más adecuada y dar una respuesta más precisa a los clientes. Los sistemas robóticos más primitivos son los chatbots lineales Los encontramos en mensajeros, redes sociales, aplicaciones móviles y sitios web. Los chatbots enumerados no están capacitados y funcionan de acuerdo con un escenario determinado. Pero son útiles: con su ayuda, puede pedir una pizza o una mesa en un restaurante, especificar el costo de enviar un paquete u obtener un boleto para ver a un médico. Al mismo tiempo, el tiempo promedio de procesamiento de solicitudes se reducirá aproximadamente 3 veces. Estos bots le permiten mantener la lealtad del cliente: se sabe que más del 50 % de las personas preferirían resolver problemas sin comunicarse con la gente. Y una información rápida y más detallada sin duda conduce a un aumento de las ventas. : Entrega internacional Ejemplo 1 Como ejemplo, describamos el escenario de trabajar con un chatbot de una empresa dedicada a la entrega internacional. No hace mucho tiempo, existía la necesidad de enviar una carga del país N al país K. Fuimos al sitio web de la empresa y conversamos con un chatbot. Al mismo tiempo, resultó que debido a las dimensiones no estándar de la carga, es necesario aclarar los parámetros: longitud, ancho, altura de la carga. Al final resultó que, la cantidad de lugares en el contenedor que había que pagar dependía significativamente de un par de centímetros. Después de hacer un par de llamadas más, 20 minutos después, respondimos con éxito todas las preguntas. Después de eso, nos cambiaron al operador. Hemos confirmado con éxito todos los parámetros transmitidos de la carga, y realizó un pedido de entrega en 5 minutos. Por lo tanto, los costos de tiempo fueron los siguientes: se gastaron alrededor de 30 minutos en un chatbot y 5 minutos en comunicación en vivo con el operador. La efectividad de dicho chatbot resultó ser igual al 85%. Ejemplo 2:Seguro Analicemos otro ejemplo de un chatbot de primera línea, en cuyo desarrollo participé. La empresa se dedicaba a los seguros y quería crear su propio chatbot con IA. La peculiaridad de este proyecto fue la ausencia total de chat, y el punto de entrada de la solicitud estaba en el canal de voz. La pandemia empeoró la situación y provocó una severa sobrecarga del canal de voz. Como resultado, se decidió configurar un bot de soporte de primera línea para mejorar la calidad del servicio y descargar el call center. En la primera etapa, solo lanzamos un chat y en un mes intentamos convertirlo en un único punto de entrada para la mayoría de las solicitudes. Luego analizamos y configuramos un sistema de widgets rápidos del siguiente tipo: información sobre la póliza, una cita con un médico, un caso de seguro, etc. El cliente podía elegir uno de estos widgets y seguir comunicándose con un operador en vivo en un charlar. Al mismo tiempo, el operador marcó el diálogo con el cliente con etiquetas. De hecho, en la primera etapa, los operadores realizaron el marcado de datos. Luego, el sistema colocó las etiquetas automáticamente y, al final de la conversación, el operador tuvo que confirmarlas. Este procedimiento no tomó más de 10 segundos. Por cierto, esta opción sigue siendo válida. Cada dos semanas, realizamos capacitaciones adicionales para reconocer el tema de la comunicación. En la etapa final del proyecto, el chatbot cerró por completo el 30 % de las solicitudes en modo automático sin la participación del operador, otro 35 % de las solicitudes solo requería la confirmación del operador, debido a las especificidades del negocio de seguros. Del 35% restante, alrededor del 80% de los clientes de chatbot redirigieron correctamente al operador, cometiendo errores solo en el 20% de los casos. Como resultado, el tiempo promedio para resolver una solicitud en la que se requiere la participación del operador se ha reducido de varias horas a 10 a 15 minutos. Actualmente, se han desarrollado bastantes programas que le permiten crear, implementar y configurar rápidamente un chatbot lineal simple. El bajo costo y la facilidad de desarrollo permitieron implementarlos en casi todas partes. Ahora este servicio es utilizado activamente por clientes de operadores de telecomunicaciones, bancos, compañías de seguros, entrega, servicios públicos, turismo. Los sistemas robóticos lineales no solo responden a las solicitudes de los clientes, sino que también envían las ofertas más relevantes. También se pueden proporcionar archivos multimedia como respuesta a la solicitud. Además, dichos chatbots forman fácilmente una base de datos de solicitudes, lo que le permite responder rápidamente a las necesidades cambiantes de los clientes. Pero, ¿las tecnologías modernas basadas en el aprendizaje automático podrán reemplazar completamente a los operadores de centros de llamadas? Ya ahora podemos decir definitivamente que la respuesta es no. Solo una persona puede responder preguntas complejas no estándar, brindar el apoyo psicológico necesario y dar un color emocional a una conversación. No obstante, la información recibida inicialmente sobre el tema de la conversación, los datos recopilados del cliente y las respuestas recibidas pueden permitir que el cliente transfiera trabajo con él de la máquina a la persona sin que el cliente lo note. Vale la pena señalar que ninguna tecnología moderna está lista para resolver situaciones de conflicto. Autor: Ilya Smirnov, director de ciencia de datos de Usetech
