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Interactions 2019: La sesión inaugural

Con lleno total (más de tres mil asistentes) en el auditorio del Centro de Convenciones del Aria Hotel y Casino de Las Vegas dio comienzo oficialmente la conferencia y exposición Interactions 2019, organizada por NICE y NICE In Contact.

Entre los temas generales del evento figuran la automatización de tareas en los call centers, la utilización de Analytics predictivos en función de los datos obtenidos acerca de los consumidores y través de su conexión con la empresa, y la realización de capacitación de la fuerza de trabajo de las empresas a efectos de optimizar los resultados, todo esto en un contexto de software en la Nube.

La sesión comenzó con presentaciones de Barak Eilam, CEO de NICE, Paul Jarman, CEO de NICE inContact, y Barry Cooper, presidente de NICE Enterprise. Eilam se refirió a la personalización y definió The Experience Divide, que consideró dividirá la humanidad en dos partes, creando una brecha y generando una ‘elección instintiva’ y un empoderamiento de quienes la experimenten. Definió cuatro aspectos: la hiper-personalidad; que las experiencias sean completas, integradas; la ‘Virtual Digital Workforce creada por la disponibilidad, para algunos, de diez veces mayores recursos, y la necesidad de Out-innovate, la innovación constante a gran velocidad por haber logrado librarse de las tecnologías antiguas, lo llamado “legacy”. ‘Nos movemos rápidamente para que ustedes se puedan mover más rápidamente, mejorando el servicio a sus consumidores y el funcionamiento de sus organizaciones’.

Cooper y Jarman, con la colaboración de dos actores que mostraron las alternativas del proceso y las iniciativas surgidas del análisis de los datos, se enfocaron en un ejemplo de recepción de una solicitud de un cliente a un call center de una línea aérea, y la forma en que se lo atiende robóticamente y, a través de la experiencia obtenida, se le pueden ofrecer más productos o servicios, con el software CXone. ‘El concepto es automatizar las operaciones y liberar a los empleados para funciones más creativas, mejorando la experiencia tanto para los clientes como para los empleados y los supervisores, a través de la tecnología predictiva y la comprensión de las necesidades de los usuarios’.

Se mostró un ejemplo de software Quality Central, con una empresa de seguros Wellness Mutual, donde Analytics provee informes acerca de la marcha de los negocios, revelando que las ‘renovaciones’ están en niveles normales pero también que está bajo el nivel de nuevos inscriptos, con el software de análisis proveyendo la explicación de las causas, comparadas con la actividad de los competidores, y muestra las zonas que requieren acción y los procedimientos a modificar.

También se mostró el sistema de automatización Neva, con el ejemplo de una empresa energética Energy For All donde los procesos son largos y las empleados dedican su tiempo a ‘copy and paste’ comunicaciones internas por email y llenado de formularios. Neva detecta qué procesos pueden ser automatizados a partir del análisis de las interacciones entre los clientes, los empleados y el tiempo y esfuerzo dedicado por el personal de la empresa.

Doug Kless explicó luego el caso de MoneyGram y cómo se manejan las transacciones entre todos los países donde se trabaja y todos los procedimientos ‘back office’ que ello implica, con los diferentes idiomas utilizados: ‘Navidad y las fiestas son nuestro período de mayor actividad’. Se utilizó el software CXone: ‘Fue un éxito en todos los aspectos, se aprendió un lenguaje para realizar las traducciones, lo cual permitió ahorra dinero y liberar a los empleados de la tarea de traducir de idiomas como el alemán, que es habitualmente difícil.

Interactions Analytics

En otra de las sesión se habló más en profundidad del software CXone, como aplicación para Customer Experience, con voz, chat y cualquier otro modo de comunicación.

Se trataron los sentimientos positivos y negativos en los call centers que se originan tanto en la persona que está llamando como en la que atiende la llamada, entre ellos la frustración, que tiene formas de ser identificada y clasificada, así como determinada la forma de solucionar y categorizada, tanto para los agentes como con las clientes.

También se pueden identificar los “issues” (temas pendientes o no resueltos) del cliente, relacionados con lo que no se logra solucionar, y relacionarlos con el agente que recibió la comunicación. Otro punto es la longitud de las llamadas y el tono del lenguaje utilizado, con sentimientos expresados o reprimidos, esto permite orientar las llamadas futuras hacia los agentes cuyo perfil coincide con la capacidad de resolverlos. También se detectan los usuarios que llaman sistemáticamente y otras características de los clientes.

Con la automatización, CXone provee un sistema que responde las preguntas básicas y que puede ir aprendiendo cada vez que aparezcan nuevos temas. También se avanza en el aspecto predictivo, a partir de la información recolectada a cada momento, en un proceso continuo de aprendizaje.


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