Herramientas para reducir el Tiempo Promedio de Gestión en el Contact Center

Cuando hablamos de los Contact Center, el Tiempo Promedio de Gestión (AHT) se refiere al tiempo promedio que un agente dedica a manejar una interacción con un cliente, desde el inicio de la llamada hasta su conclusión. Este indicador incorpora la duración total de la interacción, abarcando el tiempo que el agente pasa interactuando directamente con el cliente y cualquier actividad relacionada después de la llamada, como la documentación de la conversación.

La relevancia del AHT radica en su capacidad para medir la eficiencia operativa del centro de contacto. Un AHT bien gestionado no solo implica resolver consultas de manera efectiva, sino hacerlo en un tiempo que optimice los recursos y mejore la satisfacción del cliente.

Reducir el AHT de manera estratégica implica la implementación de procesos eficientes, la capacitación efectiva del personal y el uso inteligente de la tecnología, todo con el objetivo de proporcionar un servicio al cliente ágil y de calidad.

En un artículo anterior abordamos en profundidad la importancia del AHT y los factores que afectan al AHT así cómo las estrategias para reducirlo. Hoy complementamos ese artículo con las herramientas disponibles para optimizar el AHT en un call center.

Métricas Relacionadas con el Tiempo Promedio de Gestión

El AHT no existe en un vacío. Otras métricas, como el First Call Resolution (FCR) y el Customer Satisfaction Score (CSAT), están intrínsecamente vinculadas. Comprender cómo estas métricas interactúan proporciona una visión más completa del rendimiento de los call y contact centers.

Por eso, antes de abordar las herramientas de las que se dispone en los call center para reducir el AHT vemos con un poco de detalles las métricas fundamentales relacionadas :

Resolución en la Primera Llamada (FCR): Mide la capacidad de resolver la consulta del cliente en la primera interacción. Una alta FCR indica eficiencia y satisfacción del cliente, influyendo en el AHT.

Puntuación de Satisfacción del Cliente (CSAT): Evalúa la satisfacción general del cliente después de una interacción. Una puntuación alta en CSAT está vinculada a interacciones efectivas y puede influir positivamente en el AHT.

Tiempo Promedio de Respuesta (ASA): Calcula el tiempo promedio que los clientes esperan antes de ser atendidos. Un ASA bajo puede estar asociado a un AHT más eficiente y una mejor experiencia del cliente.

Tasa de Abandono: Mide la proporción de clientes que abandonan la llamada antes de ser atendidos. Un alto abandono puede estar relacionado con tiempos de espera prolongados y afectar negativamente al AHT.

Tasa de Transferencia: Calcula la frecuencia con la que las llamadas se transfieren entre agentes o departamentos. Un alto índice de transferencias puede indicar procesos ineficientes y afectar el AHT.

Tiempo de Espera en Retención: Mide el tiempo que los clientes pasan en espera durante una llamada. Reducir el tiempo de espera en retención contribuye a un AHT más eficiente.

Tasa de Ocupación: Calcula el porcentaje de tiempo que los agentes están ocupados durante su jornada laboral. Una alta tasa de ocupación puede mejorar la eficiencia y reducir el AHT.

Adherencia al Horario: Mide qué tan bien los agentes siguen su programación asignada. Una alta adherencia puede influir en la eficiencia y la distribución adecuada del tiempo.

Métricas de Calidad de Llamadas: Evalúa la calidad de la interacción, incluyendo el tono de voz, la empatía y la resolución efectiva. Una alta calidad de llamada puede contribuir a interacciones más rápidas y eficientes.

Costo por Contacto: Calcula el costo asociado con cada interacción con el cliente. Reducir el costo por contacto puede ir de la mano con la optimización del AHT.

Herramientas tecnológicas para reducir el AHT en un Call Center

Muy relacionado con el punto anterior, las herramientas tecnológicas desempeñan un papel fundamental en la gestión efectiva del AHT en un centro de contacto. Estas son algunas de estas herramientas y su impacto en la optimización del tiempo durante las interacciones:

Sistemas de CRM (Customer Relationship Management): Un CRM eficiente centraliza la información del cliente, permitiendo a los agentes acceder rápidamente a datos relevantes. Esto reduce el tiempo dedicado a buscar información, agilizando el proceso de resolución de consultas.

Software de Marcación Predictiva: La marcación predictiva utiliza algoritmos para predecir cuándo los agentes estarán disponibles. Esto reduce el tiempo de espera entre llamadas, maximizando la eficiencia y reduciendo el AHT. En general, los software para contact centers son herramientas fundamentales en el funcionamiento del call center.

Herramientas de Chat en Vivo: Las plataformas de chat en vivo permiten una comunicación instantánea. Los agentes pueden manejar múltiples conversaciones simultáneamente, reduciendo el tiempo total dedicado a cada cliente.

Sistemas de Respuesta de Voz Interactiva (IVR): Un IVR bien diseñado puede direccionar las llamadas de manera eficiente, proporcionando a los clientes la información necesaria antes de hablar con un agente. Esto puede acelerar la resolución y disminuir el AHT.

Analítica Avanzada: Herramientas analíticas permiten monitorear y analizar datos en tiempo real. Identificar patrones y tendencias puede ayudar a tomar decisiones informadas para mejorar procesos y reducir el tiempo de gestión.

Automatización de Procesos Robóticos (RPA): La RPA puede encargarse de tareas repetitivas y manuales, liberando a los agentes para abordar consultas más complejas. Esto optimiza el tiempo y mejora la eficiencia operativa.

Sistemas de Gestión de Tickets: Estos sistemas organizan y priorizan las solicitudes de los clientes. Al asignar automáticamente tickets y seguimientos, los agentes pueden centrarse directamente en resolver problemas, reduciendo el tiempo total.

Integración de Canales de Comunicación: La integración de canales como correo electrónico, chat y teléfono permite una transición fluida entre ellos. Los agentes pueden cambiar entre canales sin perder tiempo, mejorando la eficiencia y reduciendo el AHT.

Análisis de Sentimientos en Tiempo Real: Herramientas que analizan el tono de voz o las expresiones en tiempo real pueden ayudar a los agentes a adaptar su enfoque. Comprender las emociones del cliente puede acelerar la resolución.

Herramientas de Asistencia Virtual: Chatbots y asistentes virtuales pueden resolver consultas simples sin intervención humana. Esto reduce la carga de trabajo de los agentes y disminuye el AHT para interacciones básicas.

La implementación estratégica de estas herramientas tecnológicas no solo optimiza el AHT, sino que también mejora la experiencia del cliente al proporcionar respuestas rápidas y eficientes.

¿Qué ofrece el Software para Contact Center de VOZ?

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¿Qué es una herramienta de Análisis de Sentimientos en Tiempo Real?

Una herramienta de Análisis de Sentimientos en Tiempo Real es una aplicación tecnológica diseñada para evaluar y comprender las emociones expresadas por los usuarios o clientes durante interacciones en tiempo real, como llamadas telefónicas, chats en línea o redes sociales.

Esta herramienta utiliza algoritmos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar el contenido verbal y escrito con el objetivo de identificar la tonalidad emocional, ya sea positiva, negativa o neutra.

Características clave de una herramienta de Análisis de Sentimientos en Tiempo Real:

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Utiliza algoritmos avanzados de NLP para comprender y interpretar el significado contextual de las palabras y frases utilizadas por los usuarios.

Tiempo Real: Proporciona resultados de análisis de sentimientos de manera instantánea, permitiendo a las empresas responder de manera proactiva a las emociones expresadas por los clientes durante una interacción en curso.

Detección de Emociones: Identifica y clasifica las emociones presentes en el texto o el habla, como felicidad, enojo, tristeza, sorpresa, entre otras.

Contextualización: Considera el contexto de la conversación para una interpretación más precisa de las emociones. Esto implica entender ironías, sarcasmo o ambigüedades en el lenguaje.

Integración con Plataformas: Puede integrarse con diversas plataformas de interacción, como sistemas de atención al cliente, redes sociales, chats en línea y sistemas telefónicos.

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