En el post de hoy, vamos a hablar de la importancia de la calificación de las llamadas como sello de garantía de calidad de cualquier Centro de Relación con el Cliente. Gracias a la calificación las empresas pueden ajustar sus flujos de trabajo y lograr aumentar la velocidad y la eficiencia de sus agentes, evitando, al mismo tiempo realizar labores rutinarias que aportan poco a la actividad del Centro.

En este sentido, y teniendo en cuenta la productividad del centro de llamadas, existen herramientas como TensorFlow que incorporan puntuaciones automáticas a cada llamada a través de algoritmos que procesan las llamadas, estudian el lenguaje natural y las dividen en grupos como sospechosas y neutrales. Las llamadas sospechosas se derivan directamente al departamento de calidad de las compañías para tratarlas adecuadamente.

Al analizar los patrones de voz, las emociones y las palabras de las llamadas entrantes, el aprendizaje automático puede identificar si hay un problema (detecta malestar, enfado o irritación basándose en mensajes, velocidad y tono de voz), cuál podría ser el problema (gestores lentos, no recepción de información…) y su procedencia (se analiza la ubicación de la llamada entrante).

Si recurrimos a la Wikipedia leemos en la definición que hace de TensorFlow que se trata de “una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos”.

La red neuronal profunda

La extracción de funciones de alto nivel es muy importante en el aprendizaje automático, ya que afecta directamente la eficiencia del algoritmo. Aquí entra en juego el machine learning, que además de aportar un valor adicional a estos análisis, es capaz de encontrar y exprimir patrones de comportamiento para realizar predicciones de valor. La herramienta TensorFlow ofrece múltiples posibilidades,  ya que integra un desarrollo completo y optimizado de los modelos de machine learning.

A partir de los datos extraídos de los clientes y analizadas las conversaciones disponibles, las plataformas de aprendizaje automático informan al Centro de Relación con el Cliente de posibles patrones de comportamiento, identifican, incidencias y son capaces, también, de enviar sugerencias de productos relacionados en los que el cliente podría estar interesado, basándose en compras pasadas. Las soluciones basadas en el aprendizaje profundo del cliente, como TensorFlow constituyen un aliado fundamental para aumentar la ratio de productividad de las empresas de call center, al mismo tiempo que a incrementar los beneficios de las compañías.

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