Evaluación de agentes basada en IA

La evaluación de agentes mediante IA ya es una realidad

Los volúmenes de llamadas de los Contact Center aumentan exponencialmente, lo que hace que los supervisores se enfrenten a las evaluaciones de los agentes más como una excepción que como el curso normal del negocio. Aunque se espera que todos los agentes se atengan a los guiones de llamadas, gestionen los conflictos y cumplan la normativa, al tiempo que tratan a los clientes con empatía. ¿Cómo asegurarse?

La realidad actual es que una mala experiencia de un agente puede tener un impacto negativo duradero en la percepción que un cliente tiene de su organización, de una forma que puede ser irrecuperable. Para garantizar que esto no ocurra, todo se reduce a formación, supervisión, evaluación y retroalimentación.

Hay una enorme laguna en la evaluación de los agentes

La necesidad y el impacto de una formación excepcional son evidentes. Menos comprendida, y más importante, es la necesidad de una supervisión y evaluación continuas y coherentes.

En un reciente Libro blanco de ContactBabelEl 74% de los encuestados señaló que el mayor reto para gestionar el rendimiento y la calidad de los centros de contacto era no disponer de tiempo o recursos suficientes para recopilar, escuchar y evaluar adecuadamente todos los datos generados por los agentes, ya fueran de audio y/o digitales.

El problema radica en la estructura organizativa y en las presiones rutinarias de la jornada laboral habitual. En los centros de llamadas típicos, los ratios de agentes/supervisores suelen establecerse en función de la complejidad de las tareas habituales, los objetivos de rendimiento que deben cumplirse y el nivel de responsabilidad impuesto tanto a los agentes como a los supervisores.

Por ICMILa mayoría de los centros de contacto tienen entre 8 y 12 agentes por supervisor y puede llegar hasta 20 agentes cuando los servicios que prestan son más básicos. Estos ratios no han cambiado mucho pero, a raíz de la pandemia de Covid-19, la mayoría de los centros de contacto pasaron rápidamente a utilizar agentes remotos para prestar servicios cuando los clientes más los necesitaban. Pero, por desgracia, las capacidades de supervisión y control de calidad de los agentes no han evolucionado para adaptarse a estas nuevas realidades. Con la descentralización de las operaciones y la dotación de personal de los centros de contacto, ha surgido la necesidad de proporcionar enfoques más completos y flexibles para la evaluación de la calidad de los agentes.

El valor del supervisor radica en recompensar las habilidades y comportamientos positivos, proporcionar formación y estímulo continuos, corregir las malas prácticas e identificar las lagunas de formación, a la vez que aísla al centro de contacto de problemas y cuestiones inesperadas. Esto es especialmente importante para los sectores que deben cumplir guiones específicos y/o una amplia gama de normativas, y cuando se trata de cuestiones o necesidades delicadas de los clientes.

Con la norma del sector de que sólo se escuchen 5% de las llamadas, el riesgo de que se pasen por alto problemas es cada vez mayor.

Supervisores analógicos acosados

• Se basa en un enfoque limitado y aleatorio
• Las evaluaciones son propensas a sesgos e incoherencias
• Gestiona por excepción, normalmente sólo la voz
• La realidad del día influye en la exhaustividad del proceso de revisión

Así que la pregunta es: ¿cómo aumentan los centros de contacto su capacidad de escuchar y evaluar adecuadamente el cumplimiento de los guiones por parte de los agentes, el cumplimiento de la normativa, el tono conversacional y el compromiso positivo con el cliente, mostrando al mismo tiempo empatía y respeto?

El análisis basado en IA ofrece Ventaja; 100% de llamadas evaluadas con coherencia

Desde el punto de vista de las operaciones en curso, el aprovechamiento de la IA puede aportar de inmediato ventajas significativas. Al ser capaz de evaluar objetivamente todas las interacciones de los agentes, de forma eficiente y oportuna, significa que la excelencia puede ser exhibida mientras que los problemas pueden ser rápidamente identificados y resueltos - tanto para los nuevos agentes como para los más experimentados. Al aplicar criterios de evaluación coherentes de forma universal, se eliminan las quejas y los problemas habituales que tienen los agentes sobre la parcialidad, el trato preferente, el favoritismo y las relaciones interpersonales que afectan a las evaluaciones de rendimiento, y se pone a todos los agentes en igualdad de condiciones.

Análisis de calidad basados en IA

• Sigue un planteamiento estructurado y centrado
• Las evaluaciones son objetivas y se basan en reglas de puntuación.
• Incluye todos los canales de voz y digitales
• Las revisiones son completas, puntuales, imparciales y coherentes.

Además, la capacidad de extraer, de forma continua, ejemplos concretos de comportamientos recurrentes -tanto positivos como negativos- ayuda tanto a los agentes como a los supervisores a identificar lo que funciona y lo que no, eliminando otro problema recurrente que impide el éxito en la mayoría de los centros de contacto.

El resultado es que los agentes se beneficiarán de más tiempo dedicado a la formación proactiva, lo que hará que estén más motivados y comprometidos. Cuando estén debidamente equipados para gestionar cualquier tipo de interacción, les resultará más fácil obtener resultados positivos de forma sistemática.

Evaluaciones de la calidad de los agentes basadas en IA; optimización del rendimiento de los centros de contacto

Una mala experiencia socavará la percepción que el cliente tiene de su organización. Qué pasaría si fuera posible comprobar 100% de las llamadas el cumplimiento de los guiones, la conformidad normativa y la empatía con el cliente?

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