Cómo la Inteligencia Artificial mejora las puntuaciones de satisfacción del cliente de atención médica

La industria de la salud está bajo una enorme presión para cumplir con los altos estándares de servicio al cliente que los usuarios esperan. Los ejecutivos de atención médica han convertido en una prioridad estratégica después de la pandemia medir y mejorar activamente la satisfacción del cliente (CSAT, por sus siglas en inglés), ya que han sido testigos de las muchas formas en que una mala experiencia de servicio al cliente puede afectar al negocio, el resultado final e incluso el bienestar del paciente.

Una encuesta reciente de ACSI en relación a las tasas de CSAT dentro de la industria destaca las muchas oportunidades de mejora, con las compañías de seguros de salud en el puesto 36 y los hospitales en el puesto 44 de las 47 industrias comparadas. Esta encuesta descubrió que la satisfacción del cliente se ha mantenido plana durante los últimos cinco años e identificó varios factores clave de insatisfacción, incluido el soporte del contact center y las herramientas digitales. El estudio encontró que los clientes no sólo quieren respuestas inmediatas y precisas en los canales digitales de su preferencia (teléfono, chat, WhatsApp, SMS, etc.), sino que también quieren que el agente ofrezca esas respuestas con empatía y atención.

Medición de los comportamientos que impactan en la satisfacción del paciente

Las empresas de atención médica quieren ofrecer la mejor experiencia posible al paciente (PX). Muchas de ellas, especialmente aquellas que trabajan con sistemas tecnológicos heredados, han tratado de lograr esto mediante la contratación de trabajadores para escuchar cientos de horas de interacciones aleatorias con los clientes, una tarea costosa que requiere mucho tiempo y que puede ser subjetiva e inconsistente. Sin una forma objetiva de evaluar las interacciones entre los agentes, la práctica puede llevar a su insatisfacción laboral y a una comprensión insuficiente de las tendencias de CSAT.

Aquí es donde entra la Inteligencia Artificial (IA) en la atención al cliente. Para tener un verdadero éxito en el mercado actual, las organizaciones de atención médica han de poder medir y calificar objetivamente los comportamientos específicos de los agentes que tienen el mayor impacto en los niveles de satisfacción del paciente y del proveedor. Para hacerlo, muchas empresas de atención médica están incorporando soluciones de IA en el programa de calidad y análisis de la organización.

Cómo la Inteligencia Artificial mejora las puntuaciones de satisfacción del cliente de atención médica

• Calificando los comportamientos de habilidades blandas del agente, como demostrar empatía, escuchar activamente o reconocer la lealtad.
• Ayudando a los agentes a navegar por problemas complejos de pacientes en tiempo real con indicaciones sobre qué comportamientos se necesitan o la siguiente mejor acción a tomar.
• Proporcionando a los agentes la oportunidad de impactar positivamente sus resultados CSAT destacando los comportamientos necesarios para lograr su objetivo.
• Monitoreando y administrando las tasas de satisfacción de los pacientes.

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En la industria de la salud altamente compleja y que cambia rápidamente, la satisfacción del cliente nunca ha sido más importante. Los comportamientos de los agentes tienen una influencia directa en los niveles de satisfacción de los pacientes, y las empresas han de comprender cómo estos comportamientos influyen en el resultado final si quieren tener éxito en un mercado muy competitivo.

Desafíos comunes para las organizaciones de atención médica

La mayoría de las interacciones del call center en una organización de atención médica se inician para abordar algo que salió mal. Estos factores ejercen mucha presión emocional y de rendimiento sobre el agente del contact center, lo que hace que las habilidades blandas como la empatía, la escucha activa, el establecimiento de expectativas y el cuestionamiento efectivo sean increíblemente importantes. Algunos de los desafíos para brindar mejores experiencias de cliente y CSAT pueden incluir:

• Datos en silos: Hay grandes volúmenes de datos de pacientes disponibles, pero los datos están en silos entre diferentes tipos de proveedores y tipos de seguros, etc.
• Múltiples partes interesadas: Los agentes tienen la tarea de atender a varias partes interesadas, incluido el paciente y el proveedor de atención.
• Múltiples canales: Los pacientes esperan poder usar múltiples canales para comunicarse y buscar información de sus proveedores de atención médica.
• Diferencias generacionales: Todos los grupos de edad necesitan atención médica pero tienen diferentes preferencias sobre cómo quieren interactuar con la organización de atención médica.
• Resolución de consultas complejas: Los agentes del call center tienen la tarea de gestionar una amplia gama de pacientes. Es probable que casi todas las interacciones sean muy personales y requieran agentes capacitados que puedan ofrecer un servicio oportuno, personalizado y empático.