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Los datos se han convertido en el petróleo del siglo XXI
Una de las experiencias más frustrantes de la atención telefónica era el enfrentarse a una máquina pero esto está camabiando
Cómo el Big data y la inteligencia artificial están cambiando los call center
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    Una de las cosas que hacen bastante infelices a los consumidores a la hora de relacionarse con las marcas es el tener que conectar con los centros de atención al cliente vía telefónica. La experiencia, damos por hecho antes de descolgar el teléfono, va a ser muy poco positiva. Quizás es que todos damos por sentado que lo que hemos vivido con las operadoras de telecomunicaciones (llamadas infinitas, respuestas automáticas muy poco eficientes, tener que repetir millones de veces lo que se está diciendo a lo que parecen millones también de interlocutores diferentes?) se ha convertido en una suerte de estándar de los call centers. Quizás es que las marcas no lo han hecho, en general, muy bien hasta ahora.

    Sin embargo, muchos consumidores siguen prefiriendo conectar con la compañía vía llamada telefónica (da la sensación de que es más rápido) y las marcas siguen teniendo que tener call centers disponibles y eficientes para atenderlos. A esto hay que sumar que, como ya han explicado unos cuantos expertos y como han ido demostrando las mejoras y actualizaciones en los servicios que se ofrecen a las compañías para gestionar sus call centers, estos han dejado de ser simplemente herramientas para conectar con los consumidores a través de una llamada y han empezado a ser escenarios mucho más complejos en los que se gestionan cada vez más cosas. Los call centers han empezado a ser proactivos, han empezado a integrarse con otras patas de la industria como pueden ser las redes sociales y han empezado a cambiar gracias a revoluciones como la del big data.

    Como explican en un análisis en Forbes, las empresas están empezando ya a emplear herramientas como el análisis de datos o la recolección de los mismos y a usar la inteligencia artificial como palanca para ser más eficientes en la atención al cliente y en encontrar insights de valor que les ayuden a conectar con las audiencias y a resolver (o adelantarse) mejor a los problemas. En base a lo que se está haciendo y a lo que se está usando, se pueden extraer tres grandes líneas en las que las marcas están trabajando para reconectar con los consumidores y para ser mejores en atención al cliente vía call center.

    Los datos, siempre los datos

    Los datos se han convertido en el petróleo del siglo XXI. Parece una frase hecha y algo que se repite hasta la saciedad en los artículos de prensa, pero lo cierto es que es una cuestión fundamental que explica lo que está ocurriendo y cómo están cambiando las cosas. Las marcas tienen acceso a más datos que nunca y esto está cambiando no solo sus estrategias o los productos, sino que además están modificando cómo se relacionan con los clientes.

    Las marcas usan la actividad diaria en el call center (el 'puede que esta llamada esté siendo grabada') como mina de datos para no repetir errores y mejorar procesos. A medida que la tecnología de procesado de lenguaje hace que sea más simple extraer los datos de cada llamada, más información se tiene y más eficientes son las compañías.

    Una de las experiencias más frustrantes de la atención telefónica era el enfrentarse a una máquina pero esto está camabiando

    Además, aunque todas las marcas tienen acceso a los datos y pueden jugar con las herramientas de big data, no todo el mundo es capaz de sacarles el mismo beneficio, lo que hace que las compañías puedan jugar a diferenciarse a través de esta vía.

    El procesado de lenguaje es cada vez mejor

    Una de las experiencias más frustrantes de la atención telefónica era el enfrentarse a una máquina, una de esas que repetían hasta la saciedad el 'disculpe, pero no le he entendido' y obligaba a repetir todo lo dicho para después descubrir que había cogido mal los números que se le habían dado. Esto está cambiado, ya que los sistemas de procesado de lenguaje, como apuntan en el análisis, son cada vez más y más sofisticados, lo que tiene un impacto directo en cómo trabajan y cómo responden al consumidor. No solo ahora son capaces de extraer más datos y ser mejores aliados del big data, como apuntaba el punto uno, sino que también son cada vez más capaces de comprender lo que el consumidor dice, por muy compleja que sea la frase y por mucho que el consumidor se aleje de las palabras clave de serie que el algoritmo reconoce.

    La evolución de estas herramientas está ya entrando en otra fase, tanto que empiezan a ser capaces de identificar emociones o la edad del consumidor. Así saben, por ejemplo, el estado en el que se encuentra el consumidor ante un problema o el grupo demográfico del mismo (lo que hace que un tipo de operador funcione mejor que otro, como han demostrado los estudios).

    Ya no reaccionar, también se puede predecir

    Pero no solo ha cambiado el modo en el que se ha puede reaccionar a lo que ocurre sino también la posición que ocupa la compañía, que ya no tendrá que estar a la espera y puede adelantarse a los hechos o a las reacciones de los consumidores. La creciente sofisticación de estas herramientas permite cosas como determinar si un consumidor está mintiendo o intentando cometer un fraude o si está a punto de enfadarse con la compañía, lo que ayuda a solventar muchos problemas antes incluso de que sucedan.

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