Los centros de llamadas modernos gestionan enormes volúmenes de interacciones, pero sólo una pequeña parte puede medirse mediante el control de calidad manual, a pesar de que cada conversación tiene un impacto en la experiencia del cliente. En el caso de las empresas, en particular, se están perdiendo información fundamental sobre la opinión de los clientes, el rendimiento de los agentes y mucho más.
Como gestor de control de calidad, conoce las limitaciones de hacer las cosas manualmente: es lento, lleva tiempo, es caro y sólo se obtiene una pequeña visión del rendimiento del centro de contacto. Pero explicar esto a otras partes interesadas -y mostrarles lo que se puede conseguir con un software de control de calidad de centros de llamadas basado en IA- es complicado, a pesar de las claras ventajas del cambio:
Experiencias de cliente más satisfactorias
Mejora de la eficiencia operativa
Mayor compromiso y retención de los agentes
En esta guía, le mostraremos cómo crear un caso de negocio para el software de control de calidad del centro de llamadas basado en IA para que pueda convencer a las partes interesadas de que realicen cambios. Exploraremos cómo puede mostrar las ventajas de la inteligencia artificial (IA) y la automatización, impulsar nuevas herramientas y tener un impacto real en su organización.
Los centros de llamadas tradicionales que dependen de la garantía de calidad manual tienen dificultades con las demandas modernas de los clientes (y operativas). Las expectativas de los clientes son más altas ahora que nunca, por lo que ofrecer una experiencia excepcional y un proceso de atención al cliente sin interrupciones es más importante que nunca.
El control de calidad manual ya no es suficiente: se acaba dedicando un tiempo excesivo a tareas repetitivas y se pierden valiosas perspectivas. Para construir un caso de negocio convincente para el software de control de calidad del centro de llamadas impulsado por IA, comience por esbozar los principales puntos débiles del control de calidad manual:
Empiece por recopilar informes sobre su proceso actual de control de calidad. Realice un seguimiento del número total de llamadas, chats y correos electrónicos de clientes puntuados en un plazo de tiempo específico, junto con el tiempo medio dedicado a revisar cada uno de ellos.
A continuación, documente la frecuencia de las sesiones de coaching (ya sean sesiones individuales o en grupo) y calcule los costes laborales de la duración de este proceso en comparación con la adopción de un nuevo proceso de control de calidad del centro de contacto basado en IA.
Más allá de las cifras de referencia, piense en las lagunas que existen en su proceso manual de control de calidad. Lo más probable es que las esté pasando por alto:
Cambios en el sentimiento del cliente a lo largo del tiempo
Faltas de cumplimiento ocultas en las conversaciones
Patrones recurrentes en el comportamiento de los agentes
Palabras clave o frases que revelan problemas con el producto o el servicio
Recopilar este tipo de información manualmente podría llevar horas, un tiempo del que su equipo de control de calidad no dispone. Pero con la IA, puede transformar completamente el proceso. Lo que habría llevado horas (o incluso días) sucede en un instante, ofreciéndole una visión más profunda de las operaciones de su centro de contacto.
En lugar de clasificar y escuchar manualmente las grabaciones de llamadas, la IA detecta automáticamente las tendencias de sentimiento y los incumplimientos, agrega patrones de comportamiento recurrentes y destaca grupos de palabras clave importantes, todo ello en tiempo real. Los cuadros de mando interactivos se actualizan constantemente, para que pueda detectar inmediatamente oportunidades de formación, abordar riesgos y supervisar el rendimiento.
Su proceso de control de calidad tiene un impacto significativo en el rendimiento general de su centro de llamadas y en su éxito. Al exponer cómo los indicadores clave de rendimiento comunes de la garantía de calidad afectan a las métricas empresariales (y cómo un nuevo proceso de garantía de calidad puede mejorar ambas), puede ilustrar lo útil que podría ser un software de garantía de calidad para centros de llamadas basado en IA. Estas son algunas de las métricas comunes que puede utilizar para demostrar su punto de vista:
Tiempo medio de gestión (AHT): Una reducción del AHT gracias a una resolución más rápida de los problemas puede reducir los costes operativos y mejorar la planificación de la capacidad.
Resolución de la primera llamada (FCR): Un mayor índice de FCR fomenta la fidelidad del cliente, reduce la repetición de contactos y mejora el NPS.
Puntuaciones de calidad: La mejora de las puntuaciones de QA tiende a indicar una reputación de marca más fuerte y menos escalaciones, protegiendo los ingresos y reduciendo la rotación.
Índices de cumplimiento: El cumplimiento constante de las normas reguladoras minimiza las multas, la exposición legal y los gastos relacionados con auditorías.
Compromiso de los agentes: Una formación mejor y más coherente puede mantener el compromiso de los agentes, lo que mejora la calidad del servicio (y afecta a otros KPI).
Satisfacción del cliente (CSAT): Los clientes satisfechos tienen 3,5 veces más probabilidades de volver en el futuro, lo que aumenta sus beneficios.
Net Promoter Score (NPS): Al igual que es más probable que repitan como clientes, ofrecer una mejor experiencia al cliente hace que sea más probable que recomienden su empresa a otras personas, lo que puede aumentar los ingresos y la reputación de la marca.
Si está pensando en cómo construir un caso de negocio para la garantía de calidad del centro de llamadas impulsado por IA (o cómo iniciar su propio programa de garantía de calidad), céntrese en el impacto final de la garantía de calidad y lo que puede aportar a múltiples departamentos, como una visión más profunda de la eficacia de su marketing, nuevas ideas para la hoja de ruta del producto o incluso la disminución de los riesgos de seguridad y cumplimiento.
El software de control de calidad del centro de llamadas impulsado por IA puede transformar por completo la forma de supervisar y mejorar el rendimiento de los agentes:
La cobertura del 100 % de las interacciones convierte cada llamada, chat y correo electrónico en una fuente de información procesable.
Tablas de puntuación de IA totalmente personalizables que permiten aplicar criterios de evaluación específicos de forma automática, lo que reduce la carga de trabajo manual y acelera los ciclos de retroalimentación del control de calidad.
La detección automatizada del cumplimiento normativo señala las infracciones, reduciendo el riesgo y garantizando un cumplimiento normativo coherente.
Losbucles de retroalimentación más rápidos de QA a coaching significan que los agentes reciben orientación específica en cuestión de horas, no días, lo que lleva a una resolución más rápida de las consultas de los clientes y los problemas complejos.
Lasevaluaciones más coherentes eliminan el sesgo humano, de modo que todos los agentes se miden con los mismos puntos de referencia.
Los análisis avanzados de IA proporcionan información relevante en forma de tendencias de opinión, grupos temáticos, patrones de comportamiento, etc., lo que ayuda a los gestores a priorizar la formación y realizar un seguimiento de las mejoras a lo largo del tiempo.
También es importante recordar que la IA no sustituye la experiencia del esfuerzo y los conocimientos humanos, sino que los amplía. Al automatizar las tareas rutinarias, la IA permite a sus analistas centrarse en las revisiones estratégicas y la formación específica, pero no debe hacerse cargo de todo el proceso.
La intervención humana sigue siendo esencial para interpretar los matices de las conversaciones, elaborar planes de desarrollo y garantizar que tanto los agentes virtuales como los humanos reciben la información que necesitan para mejorar. No se puede sustituir una cosa por la otra, pero hay que combinar los puntos fuertes de ambas.
Invertir en herramientas impulsadas por IA para QA ofrece resultados medibles en términos de tiempo, productividad y compromiso. Si un evaluador de control de calidad ahorra 20 minutos por evaluación y completa 400 revisiones al mes, eso se traduce en más de 133 horas ahorradas, lo que proporcionaun bucle de retroalimentación de control de calidad a formación más rápido que impulsa el compromiso y el aprendizaje de los agentes.
Su centro de llamadas verá los resultados en todos los ámbitos:
Menor tiempo medio de gestión (AHT)
Menos escalaciones
Agentes más seguros
Sin embargo, sus ganancias de productividad irán más allá del mero ahorro de tiempo.
En lugar de que los analistas analicen manualmente cada llamada en busca de infracciones normativas, las alertas aparecen en tiempo real. Un equipo de control de calidad de seis personas podría encontrar y abordar 50 problemas críticos a la semana sin dedicar un esfuerzo adicional, mientras que originalmente sólo encontrarían la mitad.
El compromiso de los agentes es otro factor clave para mejorar el ROI de los centros de llamadas (y ya lo hemos mencionado). Cuando los agentes del servicio de atención al cliente reciben información oportuna y relevante, se sienten más seguros y motivados. Una moral más alta y unas vías de desarrollo más claras también pueden marcar una diferencia significativa en la tasa de rotación de agentes, lo que permite ahorrar en la contratación y formación de nuevos empleados.
Por último, una toma de decisiones más rápida impulsada por los conocimientos de la IA impulsa el aprendizaje continuo y las oportunidades de mejora. Los paneles de control en tiempo real destacan los cambios en el sentimiento, los impulsores de las llamadas y las tendencias de rendimiento, lo que permite a los gestores corregir el rumbo más rápido que antes.
Una respuesta rápida a un repentino aumento de las llamadas relacionadas con el producto, por ejemplo, puede evitar que la insatisfacción del cliente se propague, reduciendo el impacto en la generación de ingresos y la reputación de su marca.
Cuando esté planificando cómo construir un caso de negocio para el control de calidad del centro de llamadas impulsado por IA, anticipe las preguntas que recibirá de las partes interesadas y tenga preparadas respuestas claras y concisas. Abordar las preocupaciones de forma proactiva genera confianza y demuestra que te has preparado para la mayoría de los casos extremos. Algunas de las objeciones que podría recibir podrían ser:
"El coste es demasiado alto". Describa el coste total de propiedad frente al ahorro derivado de la reducción de las revisiones manuales, la menor rotación de personal y la disminución de las multas por incumplimiento.
"¿Se integrará con nuestros sistemas? Destaque las API abiertas, los conectores preconstruidos y los plazos de implantación que minimizan la carga de trabajo de TI.
"¿Cómo podemos medir el retorno de la inversión? Muéstreles las métricas de las que hemos hablado anteriormente -como el tiempo ahorrado por evaluación, el tiempo de respuesta del coaching y la reducción de incidentes de cumplimiento- que se vinculan directamente con los resultados financieros.
"¿No alterará nuestros flujos de trabajo actuales? Explique los planes de implantación por fases, los programas piloto y la creación de formación práctica para facilitar la transición.
"¿Nuestros datos estarán seguros y cumplirán la normativa?". Cubra diferentes estándares de encriptación, controles de acceso y pistas de auditoría que cumplan con las regulaciones de la industria.
Las preocupaciones persistentes en torno a la precisión y la confiabilidad son, comprensiblemente, consideraciones importantes cuando se trata de la implementación de IA, especialmente con historias frecuentes sobre modelos de IA que continúan alucinando incluso cuando se lanzan versiones más nuevas.
Esté preparado para compartir estudios de evaluación, puntuaciones de confianza e incluso protocolos para verificar los resultados del software de control de calidad del centro de llamadas impulsado por IA que desea utilizar. Asegure a los equipos que los revisores humanos seguirán siendo una parte fundamental del proceso, con la IA sirviendo como una ayuda, no como un reemplazo.
No intente convertir todo el centro de llamadas a la vez: empiece poco a poco con un proyecto piloto, centrándose en un solo equipo o canal, por ejemplo.
Desarrolle planes de formación específicos adaptados a las funciones individuales (evaluadores de control de calidad, supervisores, agentes, etc.), los procesos para interpretar las perspectivas de los clientes generadas por la IA y las integraciones propuestas en los flujos de trabajo diarios. Intente organizar talleres prácticos y crear guías paso a paso para ayudar a cada miembro del equipo a ganar confianza y competencia.
También es fundamental definir los indicadores clave de rendimiento (KPI) más importantes que se deben supervisar durante la implantación. Realice un seguimiento de las métricas importantes del centro de llamadas que mostrarán el progreso de la implantación, como por ejemplo
Índices de finalización de evaluaciones
Tiempo de respuesta del coaching
Niveles de confianza en la IA
Establezca un bucle de retroalimentación en el que los analistas de control de calidad y los entrenadores revisen las sugerencias de la IA, las clasificaciones erróneas y propongan ajustes para mantener la precisión (y garantizar que la supervisión humana esté implicada de extremo a extremo).
La colaboración con su proveedor de control de calidad es imprescindible para calibrar el rendimiento de la IA. Comparta muestras de llamadas representativas y rúbricas de evaluación para que el proveedor pueda alinear su modelo de IA con sus estándares (y evitar que la desviación o el sesgo afecten a los resultados). A continuación, programe comprobaciones periódicas para evaluar el progreso de la calibración, revisar las métricas del panel de control y ajustar los umbrales según sea necesario.
Si puede demostrar que el software de control de calidad de su centro de llamadas basado en IA cumple (o supera) sus previsiones, sabrá que va por buen camino. Si puede mostrar el éxito desde el principio, estará mejor equipado para expandirse a otras partes de su centro de llamadas, y facilita que las partes interesadas se conviertan en defensores de una adopción más amplia.
Intente resumir su caso de negocio en una presentación concisa que pueda captar la atención de las partes interesadas y transmitir su punto de vista rápidamente. Cree diferentes versiones de su presentación para abordar las prioridades de las diferentes partes interesadas, de modo que pueda hacerla relevante desde su perspectiva.
Empieza con una propuesta de valor clara: ciclos de control de calidad más rápidos, cobertura del 100% de las interacciones, flujos de trabajo automatizados y mantenimiento de personas en el bucle para que actúen como salvaguardas. Organice las diapositivas o secciones en torno a los resultados empresariales, como el ahorro de costes, la reducción de riesgos, la mejora de las puntuaciones de satisfacción de los clientes y el aumento de la retención de los agentes, y no sólo en torno a las características del producto de software de control de calidad del centro de llamadas basado en IA.
Intente resumir los beneficios en términos claros, como por ejemplo
Aumento de la eficacia operativa: Las evaluaciones aceleradas liberan a los analistas para trabajar en tareas de mayor valor.
Calidad uniforme: La puntuación estandarizada elimina el sesgo humano y aumenta la fiabilidad.
Mitigación de riesgos: Las alertas de cumplimiento en tiempo real protegen contra las sanciones normativas.
Mejor conocimiento del rendimiento: Los análisis avanzados ponen de relieve las prioridades de formación para impulsar el crecimiento de los ingresos.
Agentes más comprometidos: Un feedback más rápido y preciso (y personalizado) para los agentes crea una plantilla más motivada.
El control de calidad no es un pozo de dinero que agota las finanzas: es esencial para impulsar el rendimiento, mejorar las relaciones con los clientes y alcanzar los objetivos de toda la empresa. Y las soluciones de AI para centros de contacto impulsadas por el aprendizaje automático, los grandes modelos lingüísticos y el procesamiento del lenguaje natural han acelerado estos beneficios.
Si puede encontrar el mejor software de control de calidad de centros de llamadas con IA y crear un caso de negocio convincente, obtendrá acceso a nuevos conocimientos, impulsará la responsabilidad de los empleados, creará mejores programas de formación, implicará a los agentes y reducirá la pérdida de clientes.
Pero presentar un caso de negocio con éxito no es un paseo por el parque. Resumir los problemas, recopilar y conectar los datos para resaltar lo que se puede mejorar, mostrar el posible retorno de la inversión y planificar cuidadosamente una implantación satisfactoria son aspectos fundamentales si se quiere presentar un caso sólido.
Y sin el software de control de calidad basado en IA adecuado, su argumento empresarial podría fracasar y acabar con el proyecto antes de que llegue a ponerse en marcha. Lo que significa que debe elegir una tecnología de vanguardia que pueda respaldar tanto su caso de negocio como su negocio.
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