Aprendiendo de datos y patrones. Cuando la analítica es tu aliada para mejorar la CX

¿Te imaginas que cada interacción que llega a tu Contact Center te ayudara a mejorar tu servicio? La IA, el análisis de datos y el análisis de patrones vienen al rescate para ayudarte a lograrlo.

IA: el aprendiz interminable 

Actualmente, la IA está a la vanguardia de las tendencias tecnológicas, principalmente en referencia al aprendizaje automático (ML). ML implica modelos computacionales que aprenden de forma autónoma. Pero, ¿cómo funciona exactamente un modelo de aprendizaje automático?

Para simplificar, los modelos de ML (como las redes neuronales) pueden verse como cajas negras en las etapas iniciales, donde nos centramos en cómo utilizarlos en lugar de en su mecánica interna. Una vez que se construye un modelo de ML, el paso fundamental es su entrenamiento. Muchos enfatizan que la calidad del entrenamiento que recibe su modelo de IA puede ser incluso más crucial que la calidad inherente del modelo.

El entrenamiento eficaz del modelo ML requiere una recopilación de datos de interacción previa para proporcionar información básica. Aquí es donde cada interacción previa contribuye a mejorar su modelo.

Una vez entrenado, el modelo puede hacer su magia, resolviendo problemas y brindando las respuestas correctas a los clientes. Además, los modelos de ML aprenden continuamente de cada interacción, ya sea correcta o incorrecta, y utilizan la retroalimentación para mejorar la precisión de cada interacción.

Datos y métricas: liberar el poder de la analítica

Los datos nos rodean, y su procesamiento y cuantificación han sido una necesidad humana fundamental, como afirmó una vez Galileo: "El universo está escrito en el lenguaje de las matemáticas".

Pero, ¿cómo pueden los datos y el análisis ayudarnos a mejorar nuestra CX?

En primer lugar, distingamos datos estructurados y no estructurados. Los datos estructurados son medibles, mientras que los datos no estructurados no lo son. Por ejemplo, los resultados de NPS se incluyen en datos estructurados y son fácilmente cuantificables, mientras que el comentario de texto de un usuario es un ejemplo de datos no estructurados, compuestos de palabras, significados y matices que son difíciles de medir directamente.

Para los propósitos de este artículo, nos centraremos en los datos estructurados, ya que son más sencillos y objetivamente utilizables. La clave está en recopilar datos, procesarlos y analizarlos para extraer valor para su CX. Un buen ejemplo es el NPS, donde simplemente obtener una puntuación de los usuarios puede ofrecer información sobre el desempeño de su Contact Center y proporcionar análisis más detallados sobre el desempeño de los agentes, áreas de mejora o la conveniencia de soluciones específicas desde la perspectiva del cliente.

Clustering: revelando conocimientos sorprendentes mediante la combinación de datos

Clustering implica analizar grupos de datos que comparten características comunes. Por ejemplo, si tuviéramos los nombres de miles de seres vivos, podríamos agruparlos en categorías como animales o plantas según sus similitudes. La agrupación requiere un análisis más detallado, a menudo asistido por IA, para identificar características que frecuentemente ocurren juntas. Este conocimiento puede mejorar significativamente sus procesos. En la siguiente sección se proporcionarán algunos ejemplos del potencial de la agrupación para el mundo CX.

Schaman: líder en análisis de datos para permitirle ir un paso más allá

La misión principal de Schaman es mejorar continuamente la CX y prevenir las causas fundamentales recurrentes. Schaman aprovecha la IA para comprender la intención del cliente, identificar problemas o requisitos y ofrecer soluciones óptimas. El equipo de Schaman se destaca en la capacitación e implementación de IA, un factor crítico para lograr resultados exitosos con ML, garantizando que el motor de ML esté optimizado y las respuestas sean altamente precisas. 

 
Imagen: Chabot con tecnología de inteligencia artificial que ofrece la mejor respuesta y resolución al cliente

Además, Schaman ofrece su Módulo de Análisis, que permite analizar en tiempo real el desempeño de su Contact Center para identificar áreas de mejora. Por ejemplo, si las tasas de solvencia para una causa raíz específica son bajas (o de manera similar, las tasas de reaparición son altas para una causa raíz determinada), es hora de mejorar el proceso de resolución de ese problema, en lugar de centrarse en procesos que ya son exitosos.

 
Imagen: Ejemplo de Tasa de Solvencia VS. Gráfico de volumen, para cada causa raíz

Schaman también cuenta con un módulo basado en inteligencia artificial para la caracterización de incidencias masivas, lo que ayuda a detectar posibles interrupciones del servicio y problemas ocultos que son difíciles de detectar sin este tipo de análisis.

Además, Schaman ayuda a profundizar más analizando parámetros correlacionados a través de la caracterización, lo que le permite descubrir problemas ocultos que de otro modo podrían resultar difíciles de detectar. Por ejemplo, si nota que un problema específico ocurre con más frecuencia a fin de mes, o en una determinada versión de software, puede ser el momento de reevaluar los procesos o actualizar el equipo para rectificar el problema. Otro ejemplo: una tienda de ropa que detecta que un cambio de talla de camiseta en particular es frecuente, y la mayoría de las veces para una talla más grande, podría indicar un problema de talla para este producto en particular, o la necesidad de información más clara sobre la talla para guiar a los clientes.

 
Imagen: ejemplo de agrupación de datos, que revela conocimientos a partir de la combinación de datos

En resumen, el análisis de datos permite a las empresas comprender mejor sus centros de contacto y crear experiencias de usuario superiores a través de inteligencia artificial, análisis y procesamiento de datos avanzado. En Schaman nos especializamos en adaptar modelos de IA para mejorar su Contact Center. Nuestro potente módulo de análisis ayuda a identificar áreas de mejora, mientras que el procesamiento de datos impulsado por IA identifica posibles incidentes masivos. El análisis de patrones y la agrupación en clústeres le permiten profundizar y descubrir problemas ocultos, llevando su mejora de CX al siguiente nivel.