Revista Mundo-Contact¿Puede el autoservicio ser buen servicio?
David Faulkes*
El teléfono sigue siendo el método preferido del cliente para ponerse en contacto con las empresas a pesar del crecimiento que han tenido canales de comunicación alternos tales como la televisión interactiva, el correo electrónico y el Web chat. El número de organizaciones que están implantando tecnología de autoservicio continúa aumentando a medida que buscan nuevas maneras de multiplicar la eficiencia y abatir costos.
Para los agentes, las soluciones de autoservicio reducen el número de tareas rutinarias, repetitivas y tediosas, gracias a lo cual pueden concentrarse en aquellas llamadas que les permiten aportar más valor al negocio. Esto puede traducirse en mayores niveles de satisfacción laboral, reducir los índices de deserción de agentes y, al mismo tiempo, abatir los costos de capacitación y administración.
Sin embargo, ¿a qué se debe que tantas implementaciones no logren alcanzar los beneficios esperados?
Una de las principales razones es que las organizaciones caen en la trampa de concentrarse únicamente en lo que quieren decir al cliente y en las opciones entre las cuales le pedirán que elija. Por lo general estas opciones provienen de un punto de vista interno orientado a satisfacer las necesidades de sus procesos, y no de la perspectiva del cliente.
Es evidente que muchas organizaciones que han implantado sistemas de audiorrespuesta para ayudar a enrutar las llamadas entrantes no se dan cuenta de lo frustrante y difícil que resulta para el cliente usarlos. Habría que cuestionar si realmente entienden cómo configurar estos sistemas y si se tomaron la molestia de preguntar a sus clientes qué opinan del servicio que les brinda la empresa. Lamentablemente, muchas veces existe una brecha entre los servicios que la organización percibe que el cliente quiere y lo que el cliente realmente desea. Por lo general esto se debe a que las decisiones de negocios están fincadas en un punto de vista interno de lo que significa brindar el servicio y cualquier caso de negocios se desarrolla tomando como meta esta expectativa.
Cuestión de equilibrio
Si las tecnologías de autoservicio han de alcanzar los beneficios prometidos, se hace necesario lograr un equilibrio entre las necesidades de la organización y las necesidades del cliente. A fin de poder desarrollar una estrategia para la adopción de tales tecnologías, resulta esencial contar con una vista detallada del tipo de llamadas atendidas y de lo que realmente sucede durante las interacciones, además de los datos tradicionales que incluyen volúmenes, duraciones, tiempos de espera, índices de abandono, etc. Por ejemplo, ¿las llamadas se están resolviendo en el primer punto de contacto o requieren contactos adicionales?
Aunque esta información permite establecer un buen punto de partida, no basta para contar con una imagen fiel de la calidad del servicio que cliente está recibiendo. Puede que sus llamadas sean contestadas con prontitud pero, ¿está satisfecho con la calidad del servicio que se le brinda? La única manera de averiguarlo es consultar al cliente antes de adoptar cualquier decisión que vaya a modificar la manera en que se le brinda atención. Es necesario entender a cabalidad cómo evolucionan las interacciones con el cliente a lo largo del ciclo de vida del producto.
La siguiente interrogante a responder es cómo equilibrar las necesidades del cliente, de negocios y los requerimientos tecnológicos al considerar la adopción de aplicaciones de autoservicio. En casi todas las situaciones en las que hemos participado, hemos observado una dependencia excesiva en la tecnología para resolver el problema, sin prestar suficiente atención a la resolución de las necesidades del cliente. Irse al extremo, ya sea en un sentido o en otro, puede perjudicar seriamente el éxito global del proyecto. Hasta dónde se debe llegar dependerá, en última instancia, del tipo de organización y de la aplicación de autoservicio que se esté proponiendo. Por ejemplo, en los centros de contacto financieros, los requerimientos de habilidad para los agentes son considerablemente mayores que para los representantes dedicados a venta de boletos.
Antes de lanzarse de lleno al autoservicio, las organizaciones necesitan evaluar si es la opción más adecuada para su aplicación. Los sistemas de audiorrespuesta a base de tonos pueden dar resultados espectaculares para transacciones sencillas y de alto volumen tales como consultas de saldos, recarga de teléfonos celulares y pago de servicios. Los sistemas de reconocimiento de voz pueden ser ideales para capturar información específica antes de comunicar al cliente con un agente en vivo para atender el resto de la llamada. Sin embargo, no es adecuado para aplicaciones que requieran la mención (en voz alta) de datos confidenciales ni cuando se necesiten listas muy largas de información. Esto puede poner en riesgo la información confidencial y, al mismo tiempo, percibirse como un alto grado de insensibilidad a las necesidades del cliente. Los sistemas de reconocimiento de voz tampoco deben utilizarse si es probable que las personas que van a llamar se encuentren en lugares ruidosos o si requieren acceso en varios idiomas.
Simplicidad ante todo
Las organizaciones también deben reconocer las limitaciones de la tecnología de autoservicio. Por ejemplo, los sistemas de audiorrespuesta a base de tonos requieren un planteamiento lógico, paso a paso, y resultados claros para evitar prompts demasiado largos y estructuras de menú excesivamente complicadas que resultan difíciles de navegar. Esto garantizará que las llamadas sean más cortas y se alcancen altos niveles de interacción con el cliente. Cuando se utiliza reconocimiento de voz, las empresas a menudo tratan de obtener demasiada información en un solo paso. Amén de no obtener la información necesaria, esto puede afectar la exactitud del reconocimiento, dificultando la identificación del cliente y el enrutamiento eficaz de las llamadas.
Pero, ¿pueden las organizaciones darse el lujo de darle al cliente el 100% de lo que quiere? Es necesario llegar a una decisión balanceada del nivel real de atención que puede brindarse en términos de tiempos aceptables de espera en línea, dimensionamiento de la plantilla de personal y calidad de las transacciones – todo lo cual debe lograrse a un costo accesible.
Para que las tecnologías de autoservicio habilitadas por voz alcancen el nivel de servicio requerido, es importante que puedan entender lo que el cliente está diciendo. Un diseño elegante del diálogo contribuye a mitigar la percepción de que la tecnología no funciona. Los sistemas de hoy dependen en gran medida del uso de un diálogo dirigido para entender con claridad lo que el cliente está diciendo y de seguir haciendo preguntas hasta que se haya recabado suficiente información realizar una búsqueda en la base de datos. Estos sistemas utilizan respuestas a diversas preguntas para eliminar la ambigüedad en las búsquedas y mejorar la eficacia del reconocimiento. A la hora de configurar estos sistemas, es necesario ser muy cauto y cerciorarse que el número de preguntas planteadas no se torne invasivo y devalúe la calidad de la experiencia del cliente.
El nivel de exactitud que puede alcanzarse depende de si el sistema está tratando de identificar una palabra discreta o parte de una frase. La exactitud mejora cuando la palabra o palabras a reconocer están altamente diferenciadas. Sin embargo, aún falta camino por recorrer para que las aplicaciones de reconocimiento de voz alcancen los niveles de confiabilidad de los sistemas de dictado digital más modernos, que pueden alcanzar índices de exactitud cercanos al 100%. Esto es gracias a que, por lo general, se configuran a la medida de las características de voz de cada usuario, que debe “entrenar” al sistema y usarlo periódicamente.
En fechas recientes se llevó a cabo una evaluación del desempeño de varias de las mejores plataformas de reconocimiento de voz, tal como vienen “de fábrica”. Configuradas para vocabularios entre 50 y 20,000 palabras, alcanzaron una efectividad del 85% en el reconocimiento de palabras o frases específicas. Por supuesto, este desempeño no es adecuado para nuestros fines pues, para cuando llegue a usted a la tercera pregunta, podría estar totalmente desfasado con el cliente.
Si a partir de ahí se “entrena” al sistema utilizando unos cuantos cientos de muestras relevantes, la exactitud se eleva a aproximadamente 90% y, si se aumenta el entrenamiento a 3,000 o 4,000 muestras, es posible llegar a 95% (justo por encima del nivel operativo práctico mínimo de 93%). Esto deja una tasa de error del 5%, del cual 3%-4% consta de casos en los cuales no hay reconocimiento y un 1%-2%, más preocupante, de falsos positivos, que pueden ocasionar problemas importantes si no se manejan adecuadamente.
Desde luego, en el peor de los casos, tiene que existir una manera rápida y fácil para que el cliente salga de la aplicación autoservicio y sea transferido a un agente en vivo, llevando consigo toda la información que ya ha capturado a fin de evitar la molestia de tener que repetir datos, ocurrencia tan común cuando las llamadas son transferidas entre centros de contacto.
Existen algunos ejemplos recientes de excelentes aplicaciones en Gran Bretaña. La aplicación de cobertura Freeview, que utilizaba códigos postales para llevar a cabo búsquedas en mapas de cobertura, tuvo un gran éxito, al igual que las aplicaciones de reservaciones de Trainline y Virgin Trains.
Estos ejemplos demuestran que es importante restringir el alcance de las aplicaciones o dedicar un tiempo considerable a afinar el reconocimiento y poner a punto el diseño del diálogo, utilizando para ello muchos ejemplos de llamadas en vivo hasta llegar a una experiencia que resulte agradable para el cliente.
La comprensión del lenguaje natural (como podría ser el caso si se preguntase al cliente “¿en qué puedo servirle?”) es mucho más difícil de lograr, pues se requiere entender el significado de frases completas. Se trata de tecnología muy nueva y probablemente aún es demasiado pronto para que la mayoría de las organizaciones la evalúen activamente. Hoy por hoy, sólo existen unas cuantas soluciones implementadas en ambientes de producción que utilizan una comprensión del lenguaje natural, y eso en porciones muy acotadas de la interacción con el cliente. Dado que su uso implica exponer a la marca a un cierto nivel de riesgo, le recomendamos mucha precaución si es que le interesa utilizarla.
Sin embargo, cada vez adquiere más popularidad en aplicaciones sencillas habilitadas para voz, tales como venta de boletos, para manejar respuestas inesperadas a las preguntas que plantea el sistema. Esto se logra combinando búsquedas en diccionario con diálogo directo para obtener significados alternos y aclarar los criterios de búsqueda.
Los sistemas de audiorrespuesta habilitados para voz han dejado de ser una solución de alto costo que requería el desarrollo de software específico para cada aplicación. El surgimiento de la estandarización en torno a Voice XML y Speech Application Language Tags (SALT) ha permitido el desarrollo de módulos estandarizados compatibles con cualquier sistema IVR de adquisición reciente que pueden ocuparse de las tareas más comunes, tales como la captura de datos de tarjeta de crédito o cambios de contraseña, sin necesidad de desarrollarlas desde cero. Gracias a ello, la capacidad para crear aplicaciones ahora está en manos de programadores normales, en vez de programadores especialistas en aplicaciones de voz.
También se ha venido dando una convergencia entre la creación de contenido diseñado para sistemas de audiorrespuesta y contenido diseñado para Web. De hecho, a medida que avance la estandarización, las organizaciones sólo necesitarán crear y mantener un solo conjunto de información al que se podrá acceder vía Internet o vía telefónica, y los programas de aplicación utilizarán contenido de Web para brindar al cliente que llamó por teléfono información vía audiorrespuesta, por ejemplo listas de precios, respuestas a preguntas frecuentes y soporte técnico. De hecho, ya es común el uso de navegadores de voz con aplicaciones tales como cotizaciones de seguros, que requieren el suministro de información sencilla.
¿Y la recompensa?
Para preparar un caso de negocios efectivo y un mapa de ruta para el cambio, es esencial tener una imagen clara de la situación actual en términos de la manera en que las llamadas son atendidas, así como una estrategia detallada de lo que se espera lograr con la adopción de un modelo de autoservicio. La mayor parte del costo provendrá de la decisión e implementación de los cambios organizacionales necesarios para garantizar una adopción sin sobresaltos. El proyecto debe ser considerado como un programa de cambio que ofrezca nuevas opciones al cliente y reducciones de costos significativas para el negocio, y no simplemente como un proyecto de autoservicio. En proyectos de este tipo, la tecnología debe considerarse como un habilitador, más que como un impulsor.
Al elaborar el caso de negocios, las organizaciones deben tener cuidado de no creer a pie juntillas las cifras de ROI que presumen los proveedores de sistemas de reconocimiento de voz. Las cifras que publicitan se logran categorizando y midiendo las aplicaciones con base en una automatización de las transacciones y una disminución en el número de agentes. Sin embargo, estas cifras rara vez que toman en cuenta el hecho de que la mayoría de los call centers grandes ya utilizan sistemas de audiorrespuesta y, por lo tanto, el beneficio incremental es menor. La tecnología de autoservicio puede incrementar el ROI, pero definitivamente no en los niveles que prometen los proveedores de sistemas de voz.
A menudo se subestima el costo del mantenimiento, que incluye el diseño y la puesta a punto de los diálogos. Aunque esta labor es relativamente sencilla con aplicaciones de audiorrespuesta a base de tonos, el reconocimiento de voz necesita una optimización de desempeño para lograr una exactitud aceptable en el reconocimiento. Este proceso implica retroalimentación por parte de los usuarios del servicio, normalmente a través de cuestionarios o entrevistas. Se ha reportado que el costo de desarrollo de las complejas aplicaciones comerciales de servicios públicos es del orden de varios millones de dólares, pero las tecnologías y técnicas de desarrollo más recientes están haciendo posible que este proceso sea mucho más rápido y menos laborioso.
Tasas de adopción
En los Estados Unidos, la aceptación de las aplicaciones autoservicio por parte de los usuarios es muy alta, y las marcas estadounidenses están dispuestas a invertir en mejorar la experiencia del cliente, a diferencia del esquema británico típico de hacer el mínimo de trabajo posible en un afán por lograr ventajas de costos.
La frontera entre interacción automatizada y “en vivo” está finamente balanceada para garantizar que la llamada del cliente transcurra sin eventualidades y es importante automatizar con sensatez, conservando la interacción humana siempre que sea necesario. Existe un alto grado de incertidumbre cuando se le pide al cliente que hable con una máquina, y hay que ser muy cautos a la hora del planteamiento. Segmentar a los clientes y ofrecer una ruta de autoservicio “fast track” como una alternativa a esperar en línea puede contribuir a que aumenten las tasas de adopción y se alcancen mayores niveles de satisfacción del cliente.
Cuando se implementa de manera inteligente, el autoservicio puede funcionar y, de hecho, funciona bien. Algunas propuestas de negocios, como por ejemplo los servicios móviles del tipo “pay as you go”, dependen de la automatización para funcionar, ya que de lo contrario no resultan costeables. Si se mira con atención, es posible encontrar ejemplos genuinos de altísima satisfacción del cliente. Sin embargo el reto que enfrentan las organizaciones en la actualidad consiste en alcanzarla a un costo razonable, a cualquier hora del día y en todas las llamadas. El autoservicio ofrece a las organizaciones una oportunidad real de lograrlo sin tener que recurrir a explotar a su personal en una operación que, invariablemente, se quedará corta en alcanzar los niveles esperados de satisfacción del cliente.
La manera en que un centro de contacto se presenta a sí mismo es de fundamental importancia en la conformación de las percepciones que el cliente tiene de la organización y de su actitud para con la clientela. Si se hace bien, la reacción será positiva y se cosechará una mayor fidelidad y volumen de negocios. Si se hace mal, se puede llegar a destruir la reputación de la empresa y el cliente votará con los pies marchándose a tratar con la competencia.
Diez maneras de sacar el máximo provecho al autoservicio:
1. Considere el proceso en su totalidad – de principio a fin y desde el punto de vista del cliente (no sólo los componentes automatizados).
2. No implemente el autoservicio como sustituto para la atención personal – considérelo como una forma de ofrecer una alternativa al cliente e incluso como un diferenciador.
3. No piense en “autoservicio” como en “no servicio” – diseñe cada paso automatizado con el mismo cuidado y atención que lo haría si se tratase de una interacción personal.
4. Proporcione siempre un “escape” para aquellos clientes que deseen cambiar a una atención personal, en cualquier momento del diálogo.
5. Pregunte a sus clientes qué operaciones preferirían ver automatizadas – su elección quizá no coincida con la de la empresa, y es posible que cada segmento de clientes le pida algo distinto.
6. Considere toda la gama de opciones de automatización — los sistemas de audiorrespuesta y web son opciones obvias, pero las organizaciones cada vez utilizan más reconocimiento de voz, quioscos, televisión digital, SMS y MMS.
7. Profundice en su análisis de la información gerencial – el diálogo personal reduce su necesidad de analizar el uso de los puntos de contacto de manera más estrecha para detectar tendencias, problemas y cuellos de botella.
8. Pruebe, pruebe y pruebe otra vez – considere el recurrir a agencias externas e incluso a sus mismos clientes; ambos le ayudarán a detectar fallas e inconsistencias que pasarán inadvertidas para los expertos técnicos.
9. Recompense a sus clientes por usar el autoservicio – ellos saben que el motivador principal es el costo, así que cerciórese de que “ganen algo” a cambio.
10. Administre el cambio – no espere una adopción al primer día, pues el cliente tiene que enterarse y cobrar conciencia del nuevo canal y luego ser encauzado / exhortado a cambiar.
*David Faulkes, Consultor de Catalyst – IT Partners
