Los métodos de enrutamiento de llamadas del Contact Center incluyen el siguiente agente disponible, basado en habilidades y predictivo; Sin embargo, cada estrategia tiene pros y contras. Aprenda lo que es mejor para su negocio.
Una función básica de cualquier centro de contacto es enrutar las llamadas de los clientes a los agentes para su resolución.
Con el tiempo, los métodos de enrutamiento de llamadas evolucionaron a medida que las empresas buscaban formas de aumentar la eficiencia del centro de llamadas. Estas son tres de las prácticas de enrutamiento más comunes, que todavía se usan en los Contact Center en la actualidad:
1. Siguiente enrutamiento de agente disponible
En este método original de enrutamiento de llamadas, las empresas utilizan un distribuidor automático de llamadas (ACD) para enviar llamadas entrantes a los agentes que han estado esperando más tiempo. Si no hay agentes disponibles, las llamadas esperan en la cola hasta que alguien esté libre.
En este modelo, los agentes reciben todo tipo de solicitudes. Si el empleado no tiene la capacitación o las habilidades adecuadas para manejar la consulta específica, los agentes transfieren las llamadas a la persona o departamento apropiado, o programan una devolución de llamada.
La desventaja de este método es que a medida que las consultas se vuelven más complejas, la probabilidad de que todos los agentes puedan resolver cada consulta es menor.
2. Enrutamiento basado en habilidades
El siguiente paso en la evolución de los métodos de enrutamiento de llamadas es el enrutamiento basado en habilidades, donde un ACD enruta las llamadas al siguiente agente disponible dentro de un grupo de empleados con un conjunto de habilidades específico.
Hay dos requisitos para admitir el enrutamiento basado en habilidades:
Primero, los centros de contacto deben establecer colas de llamadas distintas compuestas de agentes especialmente capacitados para realizar funciones específicas.
En segundo lugar, los centros de contacto deben programar sistemas de enrutamiento para utilizar información específica de la persona que llama cuando los clientes marcan para enrutar las llamadas a los empleados adecuados. Dicha información incluye:
El último método es el enrutamiento predictivo, que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar cómo se deben enrutar las llamadas a los agentes.
- datos de la persona que llama, como un número de servicio de identificación de número marcado;
- datos ingresados por el cliente, como una disputa de facturación; y
- datos de clientes de una base de datos, como información de cuenta vencida.
Como ejemplo, un Contact Center puede establecer una cola con un grupo de agentes para trabajar con clientes que están atrasados en sus cuentas. Cuando un cliente llama al centro de contacto e ingresa una identificación única, el sistema puede determinar que el cliente está vencido y enrutarlo automáticamente a la cola “vencida”.
Esta capacidad de enrutamiento mejorada reduce el número de transferencias de marcado que el siguiente enrutamiento de agente disponible habría producido. Sin embargo, este método de enrutamiento de llamadas también puede crear ineficiencias cuando se configuran demasiadas colas especiales con un pequeño número de agentes.
3. Enrutamiento predictivo
El último método de enrutamiento de llamadas es el enrutamiento predictivo, que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar cómo se deben enrutar las llamadas a los agentes.
El enrutamiento predictivo se centra en lograr un resultado específico de una interacción con el cliente mediante el análisis de grandes cantidades de datos tanto desde la perspectiva del llamante como del agente. Los resultados deseados pueden incluir aumentos en las ventas, retención o satisfacción del cliente.
El enrutamiento predictivo también utiliza:
- un ciclo de retroalimentación, donde el resultado real de una interacción específica se retroalimenta en el modelo para continuar mejorando la precisión y
- el éxito del modelo de enrutamiento.
Deben suceder dos cosas para admitir el enrutamiento predictivo. Primero, similar al enrutamiento basado en habilidades, el enrutamiento predictivo analiza los datos y los comportamientos de los clientes. Tal como con el uso de tecnologías adicionales como el análisis del habla, que pueden identificar el nivel de frustración de un cliente en tiempo real.
En segundo lugar, los centros de contacto deben desarrollar perfiles de agentes individuales que capturen atributos específicos para cada persona, como el tiempo promedio de atención, la resolución del primer contacto, el nivel de experiencia y los comentarios de los clientes.
Ejemplo:
Por ejemplo, si una persona que llama tiene un problema de soporte técnico y llama por segunda vez en un día determinado, puede ser más efectivo enrutar automáticamente la llamada directamente a un agente de soporte técnico de nivel 2. Y si el análisis de voz determina que el cliente está frustrado, puede enrutar la llamada a un agente de soporte técnico de nivel 2 que tenga una sólida reputación por desactivar a los clientes enojados.
Objetivos principales de este proceso de enrutamiento mejorado: mejorar la experiencia del cliente y lograr resultados específicos importantes para el cliente y la organización.
Hay dos posibles desventajas a considerar con este método predictivo:
Primero, los clientes pueden tener que esperar un poco más en la cola antes de ser enrutados a un agente específico; sin embargo, esta espera a menudo se ve compensada por la experiencia mejorada con el agente.
Y segundo, los principales agentes pueden verse sobrecargados de llamadas como resultado del servicio superior que brindan, mientras que los agentes menos efectivos permanecen inactivos.
Con esta entrega avanzamos un paso mas en la comprensión del funcionamiento de un call o contact center, esperamos que le sea de provecho.
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