Si estudi\u00e9ssim la qualitat i la modernitat de la tecnologia que utilitzen els call center, veur\u00edem que hi ha un ampli espectre. Alguns d\u2019ells empren software gaireb\u00e9 obsolet que ni tan sols proporciona estad\u00edstiques b\u00e0siques. D\u2019altres, en canvi, usen tecnologies avan\u00e7ades de contact centers que ofereixen informaci\u00f3 valuosa sobre els clients i tenen capacitats que brinden experi\u00e8ncies del client \u00faniques i satisfact\u00f2ries.<\/p>\n
La majoria dels call center es troben entre aquests dos extrems. Per\u00f2 donat el panorama t\u00e8cnic actual, les organitzacions s\u2019obren cam\u00ed cap a la innovaci\u00f3<\/strong>. Aix\u00f2 podria significar reempla\u00e7ar gradualment aplicacions obsoletes amb software modern o substituir tot alhora. Qualsevol que sigui la ruta i la velocitat, els contact center han de dirigir-se cap al mateix dest\u00ed: un software que aprofiti les tecnologies avan\u00e7ades del call center per satisfer i retenir als clients.<\/p>\n La tecnologia continua avan\u00e7ant a un ritme r\u00e0pid, proporcionant als contact center capacitats que haguessin estat dif\u00edcils d\u2019imaginar fa una d\u00e8cada. Aquestes tecnologies s\u00f3n<\/strong>, per exemple, el processament del llenguatge natural<\/strong>, l\u2019aprenentatge autom\u00e0tic<\/strong> i altres tipus d\u2019Intel\u00b7lig\u00e8ncia Artificial (IA)<\/strong> per fer que les organitzacions siguin m\u00e9s intel\u00b7ligents i millorar la seva capacitat per oferir un servei al client \u00fanic, proactiu i personalitzat<\/strong>.<\/p>\n A m\u00e9s, les tecnologies avan\u00e7ades dels call center solen estar <\/strong>basades en el n\u00favol<\/strong><\/a>, el que proporciona a les organitzacions l\u2019agilitat i l\u2019escalabilitat que necessiten per reaccionar de manera efica\u00e7 a les condicions comercials canviants, les crisis inesperades i les prefer\u00e8ncies dels consumidors<\/strong>. Estar al n\u00favol tamb\u00e9 facilita que els contact center integrin les seves aplicacions operatives centrals i els canals de prestaci\u00f3 de serveis, el que fa que el negoci sigui m\u00e9s eficient.<\/p>\n El contact center del futur \u00e9s predictiu, proactiu i h\u00edper enfocat en la CX<\/strong>. Per arribar-hi, les organitzacions necessiten les eines t\u00e8cniques adequades.<\/p>\n Els bots<\/strong> s\u00f3n tecnologia basada en Intel\u00b7lig\u00e8ncia Artificial<\/strong> que imiten la parla humana per interactuar amb les persones d\u2019una manera natural i conversacional. Es poden implementar en diversos canals, incl\u00f2s el xat en l\u00ednia, la missatgeria social privada (com Facebook Messenger) i els IVR. El processament del llenguatge natural permet que els bots es comuniquin per escrit o verbalment, i l\u2019aprenentatge autom\u00e0tic els ajuda a tornar-se m\u00e9s intel\u00b7ligents amb el temps<\/strong>.<\/p>\n Els bots s\u00f3n bons per habilitar l\u2019autoservei per a transaccions simples i poden respondre preguntes comunes<\/strong>. Tamb\u00e9 es poden combinar amb l\u2019assist\u00e8ncia d\u2019un agent per a una interacci\u00f3 m\u00e9s \u00e0gil. Per exemple, un xat bot pot recopilar informaci\u00f3 del client i enviar-la a un agent per completar la transacci\u00f3.<\/p>\n L\u2019an\u00e0lisi d\u2019interacci\u00f3<\/strong> \u00e9s una eina d\u2019an\u00e0lisi basada en IA que pot examinar el 100% de les interaccions per identificar els impulsors de contacte clau, identificar problemes, determinar l\u2019opini\u00f3 del client i fins i tot produir transcripcions de trucades telef\u00f2niques<\/strong>.<\/p>\n Els call center s\u2019han basat tradicionalment en les disposicions d\u2019ACD (Distribuci\u00f3 Autom\u00e0tica de Trucades) o en el feedback informal d\u2019agents i analistes de control de qualitat per comprendre per qu\u00e8 els clients truquen i si hi ha nous problemes per resoldre. L\u2019an\u00e0lisi d\u2019interacci\u00f3 produeix informaci\u00f3 gaireb\u00e9 en temps real que permet als l\u00edders ser proactius<\/strong>.<\/p>\n A m\u00e9s, donat que l\u2019an\u00e0lisi d\u2019interacci\u00f3 pot calcular l\u2019opini\u00f3 del client, proporciona una visi\u00f3 molt m\u00e9s representativa de la qualitat i la seva satisfacci\u00f3, que es pot desglossar de forma individual. Aix\u00f2 permet que els supervisors puguin realitzar una capacitaci\u00f3 d\u2019agents m\u00e9s espec\u00edfica<\/strong> i una comunicaci\u00f3 m\u00e9s proactiva amb clients <\/strong>que van expressar frustraci\u00f3 o malestar durant interaccions recents.<\/p>\n L\u2019enrutament conductual predictiu porta la coincid\u00e8ncia entre el client i l\u2019agent al seg\u00fcent nivell al tenir en compte la personalitat del client, l\u2019estil de comunicaci\u00f3 i les prefer\u00e8ncies. Aix\u00f2 garanteix que l\u2019agent a qui es dirigeix tingui les habilitats necess\u00e0ries per resoldre el problema<\/strong> i una personalitat compatible per augmentar la probabilitat d\u2019establir una bona relaci\u00f3<\/strong>.<\/p>\n Aquest tipus d\u2019enrutament ha de considerar-se com una altra forma de personalitzar les interaccions assistides per agents. En aquest cas, l\u2019empresa relaciona a un client amb un agent que est\u00e0 qualificat per oferir interaccions altament personalitzades<\/strong>.<\/p>\nQuines s\u00f3n les tecnologies avan\u00e7ades d\u2019un call center?<\/strong><\/h5>\n
Exemples de tecnologies avan\u00e7ades dels call center<\/strong><\/h5>\n
1) Bots<\/strong><\/h5>\n
2) An\u00e0lisi d\u2019interacci\u00f3<\/strong><\/h5>\n
3) Enrutament conductual predictiu<\/strong><\/h5>\n
4) V\u00eddeo xat<\/strong><\/h5>\n