Revista Mundo-Contact
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| Cómo implantar correctamente aplicaciones de reconocimiento de voz. 2ª. de 2 partes
Seis claves para mejorar los índices de aceptación por parte del cliente y el ROI Mike Ashe y Amber Fain* Clave #4: Al integrar la aplicación de voz con su sistema CRM, podrá optimizar la facilidad de uso de la aplicación y, al mismo tiempo, posiblemente añadir información valiosa a sus datos de CRM. Este es un punto fundamental y una oportunidad para diferenciarse del autoservicio de voz que otras compañías ofrecen, pues hoy en día todavía es poco común que exista una integración a fondo de ambos sistemas. Para poder utilizar los datos de CRM dentro de la aplicación de voz, primero es necesario identificar quién llama. Esto no siempre es fácil. Es probable que el identificador de llamadas no siempre funcione. Un cliente podría, por ejemplo, estar llamando desde otro teléfono (un celular). Por lo tanto, es de gran utilidad si se puede pedir al cliente que ingrese algún número de identificación alterno, como por ejemplo un número de cuenta, pedido o teléfono, o un nombre, código postal o incluso un domicilio. Para algunas transacciones tales como consultas de tipo general, podría ser tentador omitir el paso de la identificación, pero se recomienda identificar al cliente siempre que sea posible porque de ese modo se puede agregar muchísimo valor antes, durante y después de la llamada con base en el perfil, las preferencias y la información histórica reciente del cliente. El “factor asombro” Una vez que ha identificado al cliente, usted tiene la oportunidad de sorprenderlo y deleitarlo con preguntas personalizadas basadas en información histórica de CRM específica. Con esta información es posible determinar el contexto del cliente y la aplicación puede adivinar por qué podría estar llamando y crear un flujo de conversación que haga más expedita la llamada. El ejemplo que se presenta en el siguiente página muestra de qué manera uno de nuestros clientes, proveedor de servicios públicos, está aprovechando esta posibilidad de confeccionar “mensajes inteligentes” formulando suposiciones fundamentadas acerca del motivo que originó la llamada del cliente con base en alguna transacción reciente que corresponda a un perfil determinado. FIGURA 3:
La Figura 4 incluye ejemplos de mensajes personalizados por industria. FIGURA 4:
Los mensajes personalizados demuestran un esfuerzo por hacer la pregunta adecuada con base en el contexto del cliente. Entonces el motivo de la llamada puede ser cotejado contra una lista de 10 a 20 tipos de llamadas para aumentar la probabilidad de hacer la pregunta correcta. Nosotros recomendamos dirigir e implantar los flujos de llamadas para estas llamadas frecuentes primero, a fin de encontrar los mayores dividendos, y luego, en forma iterativa, seguir encontrando formas de plantear preguntas adicionales. Esto no es fácil de determinar y requiere mucha creatividad y conocimiento de la información de CRM, pero le sorprenderán los resultados tan positivos que obtendrá. La mejor práctica consiste entonces en retroalimentar la información recopilada en esa transacción al sistema CRM. Con ello se actualiza la información de CRM y usted dispone de información proveniente de todos los canales de atención. Por ejemplo, se podría recordar el identificador de llamadas como un nuevo número, si es que el ANI no coincidió con el que se tenía registrado para el cliente. También hay que guardar el motivo de la llamada, para poder elaborar más mensajes personalizados en un futuro. Y hay que guardar cualquier otra cosa que hayamos “aprendido” sobre el cliente a través de sus respuestas a la aplicación de voz para uso futuro, en especial si se levantó un reporte o se le pidió al cliente que volviera a llamar después. eLoyalty cuenta con una metodología comprobada para “minar“ esta valiosa información entre sus representantes del centro de contacto. Estas técnicas mejoran en gran medida la tasa de asimilación de sus aplicaciones existentes. Nosotros empleamos una combinación de análisis de datos, análisis de información grabada y talleres a base de guiones con los representantes de servicio con el fin de extraer, codificar y organizar estos valiosísimos conocimientos. Clave #5: Otra importante clave de integración consiste en integrar la aplicación de voz con el centro de contacto, a fin de ofrecer una experiencia uniforme y de valor agregado a aquellos clientes que opten por abandonar la aplicación de autoservicio para hablar con un representante. Hay que cambiar la manera de ver estas llamadas Es muy común que las llamadas en las que el cliente decide abandonar el autoservicio para hablar con un representante sean consideradas, incorrectamente, como resultado de un diseño deficiente o incompleto de las aplicaciones de voz. Esto no tiene que ser así. Cuando las aplicaciones de reconocimiento de voz están estrechamente integradas al centro de contacto, pueden reducir el tiempo de atención de este tipo de llamadas y crear una experiencia más favorable para el cliente. ¿Por qué los clientes deciden abandonar la aplicación de voz? En algunos casos, el cliente tiene que abandonar el autoservicio debido a que su transacción no puede ser atendida dentro de la aplicación de voz. Algunas operaciones son demasiado complejas para ser manejadas en una aplicación de voz, por ejemplo cuando el cliente requiere que se proporcione mucha asesoría. En este caso, es más eficiente que un agente en vivo atienda la llamada. En otras ocasiones, el cliente quiere abandonar la aplicación de autoservicio. Por ejemplo: Cuando la aplicación de voz no entendió una respuesta y el cliente no quiere intentar de nuevo, Cuando el cliente no está acostumbrado a aplicaciones de voz y se siente inseguro, o bien Cuando el cliente rehusa utilizar aplicaciones de reconocimiento de voz en general. Por lo tanto, las aplicaciones de voz deben darle al cliente una manera fácil de salir. Dos fallas consecutivas para responder a una pregunta del sistema deben ofrecerle al cliente la opción de hablar con un representante. Además, el cliente debe tener la opción de interrumpir en cualquier momento y decir “Agente”, “Operador”, o “Quiero hablar con una persona”. En algunos casos, el cliente se enoja después de haber tratado, infructuosamente, de usar la aplicación, y levanta la voz o incluso profiere alguna palabra altisonante. Las aplicaciones de reconocimiento de voz en la actualidad son muy capaces de identificar estas palabras. Es posible (y recomendable) diseñar su aplicación de manera que ofrezca una salida a estos clientes irritados. Entonces, cuando la llamada es transferida de la aplicación de reconocimiento de voz a un representante en vivo, es importante que la integración con el ambiente del centro de contacto se dé de tal manera que se acorte lo más posible el tiempo de atención. Hay que cerciorarse que el cliente no tenga que repetir ninguno de los datos que ya proporcionó a la aplicación de reconocimiento de voz. Pedir nuevamente un dato que ya se suministró con anterioridad prolonga el tiempo de atención y además tiene un efecto perjudicial en la experiencia del cliente. Muchos de nosotros ya padecemos la molestia de tener que ingresar información dos veces, por ejemplo cuando se nos pide que demos el número de cuenta que ya le proporcionamos al sistema IVR antes de que se nos comunicara con el representante. Es muy importante ingresar de antemano toda la información recabada por la aplicación de reconocimiento de voz en las mismas pantallas que el representante utilizaría para ingresar esa información manualmente. De esa manera se simplifica la capacitación de los representantes y estos son dirigidos automática y exactamente al mismo punto en el proceso en que el cliente se encontraba cuando abandonó la aplicación de reconocimiento de voz. Incluso con los clientes que intenten “dar cero” para hablar con un representante inmediatamente al escuchar la aplicación IVR, puede ser posible recopilar algunos datos útiles. Por ejemplo, si detecta que el cliente oprime cero o pide hablar con un representante, usted puede ofrecer un mensaje que diga “Muy bien, le comunicaré con un representante de servicio. Para agilizar su llamada, le agradeceré me proporcione los siguientes datos…” Usando CTI, la información recopilada puede ser comunicada al representante del centro de contacto y así el cliente no tendrá que repetirla. CTI a menudo ya está disponible cuando se utilizan soluciones de IVR; si no, es recomendable introducirlo para poder beneficiarse de esta integración. Suponiendo que usted tenga CTI, el siguiente objetivo consiste en transferir al cliente al centro de contacto “sin perder el paso”, de modo que el cliente simplemente pueda continuar desde el punto donde abandonó la aplicación de reconocimiento de voz. Existen varias maneras de transmitir la información recopilada al representante, pero es importante darle tiempo para captarla. Es como si la aplicación de voz hiciera una transferencia “en caliente” a un colega en el call center. Primero debe presentarse una pantalla inicial que permita saludar al cliente por su nombre y le dé al representante el contexto que necesita: ¿Quién llama? ¿Qué es lo que desea hacer? ¿Hasta dónde llegó en la aplicación de IVR o de reconocimiento de voz? ¿En qué punto se atoró? Esta información debe presentarse en forma condensada a fin de permitirle al agente captarla en cuestión de segundos. Además, todas las aplicaciones pertinentes en la computadora, como por ejemplo sistemas de reservaciones de boletos de avión, sistemas de facturación y sistemas de administración de pedidos deben pre-poblarse con la información correcta, de manera que el agente no tenga que capturar nuevamente los datos (o sólo muy pocos). Esto le permite al representante concentrarse en continuar con la llamada. Para el cliente esta transición debe ser totalmente transparente. A continuación presentamos un ejemplo de interacción exitosa con el centro de contacto, en la cual se toman en cuenta todos los puntos mencionados con anterioridad: FIGURA 5:
Aplicando estas recomendaciones al diseño de sus aplicaciones, usted podrá reducir considerablemente los tiempos de atención de las llamadas, lo cual mejorará el ROI para la implantación. Además, los clientes utilizan las aplicaciones de reconocimiento de voz más a menudo cuando saben que, incluso si la aplicación no puede hacer todo que necesitan, el tiempo que le dediquen no será en vano y, en caso necesario, en cualquier momento podrán hablar con un representante de servicio. Clave #6: Una vez que se ha diseñado y desarrollando la aplicación de reconocimiento de voz, la siguiente clave consiste en probarla exhaustivamente. Hablando de desarrollo de software, lo más común es que se incluya en el plan un tiempo suficiente para pruebas, pero a la hora de probar aplicaciones de reconocimiento de voz, hay que tomar en cuenta algunos aspectos muy particulares, incluyendo la planeación necesaria para afinar y poner a prueba de manera exhaustiva su aplicación en el mundo real. Nosotros recomendamos seis tipos diferentes de pruebas: 1) Pruebas unitarias 2) Pruebas de desempeño 3) Pruebas de escalabilidad 4) Pruebas de uso 5) Pruebas piloto 6) Afinación continua Pruebas unitarias La prueba tradicional para identificar y depurar anomalías (“bugs”) es semejante a las pruebas que se realizan cuando se trata de software y hay que cerciorarse de probar todas las opciones. Normalmente es la última oportunidad para ver si se ha omitido alguna opción en el diseño. Una buena regla general es que se puede esperar que más de la mitad de las “ramas” que forman el árbol de diseño sean para manejo de excepciones, y todas esas excepciones deben ser puestas a prueba. Pruebas de desempeño Las pruebas de desempeño para eliminar o reducir considerablemente las demoras son muy importantes para las aplicaciones de reconocimiento de voz, pues es probable que se procese mucha información proveniente de sistemas integrados. Una demora en su aplicación de reconocimiento de voz es más crítica que, por ejemplo, una demora en el autoservicio vía web. Con se utiliza un aplicación de autoservicio en web, una demora en la respuesta del sistema es menos crítica, pues es más fácil para el cliente continuar con la operación una vez que le aparezca la pantalla correspondiente, debido a que se puede ver a simple vista más información sobre la transacción. Una pausa prolongada en una conversación resulta, para mucha gente, psicológicamente desagradable, el ritmo de la llamada se interrumpe y la gente puede “perder el hilo”. Hay ciertos elementos de “relleno” que pueden utilizarse para interrumpir la monotonía psicológica de una pausa de tres a cinco segundos, pero es mucho mejor llevar a cabo pruebas de desempeño para eliminar estas demoras. Pruebas de escalabilidad A continuación deben considerarse las pruebas de escalabilidad. ¿Qué pasaría si decidiera anteponer una interfaz de reconocimiento de voz a todas las llamadas, simplemente para identificar o verificar la identidad del cliente que está llamando? Esto impondrá una carga significativa al sistema, pero usted necesita cerciorarse que los tiempos respuesta sigan siendo aceptables. Pruebas de uso Las pruebas de uso constituyen quizá el aspecto más crítico de las pruebas de una nueva aplicación de reconocimiento de voz, pues son la única manera de saber si les gustara a los clientes y en qué medida la van a usar. ¿Los mensajes y preguntas son intuitivos? ¿Tienen los clientes preparada la información que se necesita? ¿Las palabras clave son fáciles de entender? ¿Puede el cliente hacer lo que se le pide? ¿Estará dispuesto a usar el sistema como una alternativa a hablar con un representante de servicio? Aunque existen muchas formas de llevar a cabo pruebas de uso, eLoyalty considera que el mejor esquema consiste en grabar la interacción con el cliente en su totalidad. La grabación de voz es esencial, pero videograbar las pruebas de uso es todavía mejor. Al grabar una muestra de usuarios reales, muy pronto se dará cuenta de las reacciones y de aquellos detalles que hayan sido omitidos, pasados por alto o incorrectamente supuestos durante el proceso de diseño. A continuación se muestran algunos ejemplos de lo que se puede aprender grabando las pruebas de uso: En el caso de un proveedor B2B de artículos de oficina, fue posible determinar que los usuarios normalmente inician sus llamadas usando la función de manos libres (altavoz) del teléfono. Al darse cuenta que se trata de un sistema de reconocimiento de voz, rápidamente levantan el auricular, pero el ruido que esto produce se confunde con una respuesta que el sistema no entendió. Al escuchar una grabación de las interacciones, fue posible determinar el problema y corregirlo fácilmente. Para una importante empresa del sector de viajes, fue posible aprender que la gran mayoría de los clientes llamaba desde teléfonos celulares. Por ello hubo que hacer algunos cambios en la configuración del filtraje del ruido de fondo y rediseñar la parte de la aplicación que proporcionaba el número de confirmación. En el caso de una compañía de servicios públicos, los diseñadores estaban perplejos ante el hecho de que muy poca gente ingresaba su número de cuenta, pero de inmediato se les comunicaba con un representante. Lo que se determinó fue que la pausa no era lo suficientemente larga para permitir el ingreso del número de cuenta. He aquí algunos ejemplos de las cosas que pueden aprenderse videograbando las pruebas de uso: En el caso de un fabricante de computadoras e impresoras, se descubrió que los clientes podían tardarse hasta más de un minuto para encontrar el modelo y número de serie al reverso o en la parte inferior de su equipo, y para ello muchas veces tenían que dejar el teléfono en la mesa. Para un proveedor de telecomunicaciones, se descubrió que la gente se inclinaba hacia delante, lista para decir algo al teléfono (en función de altavoz), pero interrumpían porque uno de los mensajes era demasiado corto. (Un colega de la industria llama a este fenómeno “clavado anticipatorio”). En otro caso, se pudo determinar que a una institución de servicios financieros quizá se le pasó la mano tratando de aprovechar hasta la más pequeña oportunidad para reforzar su campaña de branding. Cuando su saludo prometía “atender al cliente mejor que nadie en la industria”, la cinta de video permitió ver cómo la gente miraba al techo o hacía otros ademanes de desaprobación o incredulidad. Pruebas piloto y afinación continua Una prueba piloto permite profundizar las pruebas de uso, pero con clientes reales en un ambiente de producción limitado. Para poder analizar minuciosamente los resultados, hay que observar a los clientes interactuando con el sistema y también con los representantes de servicio, si es que solicitan abandonar la aplicación. Entre los puntos principales a los que hay que prestar atención están: respuestas que no fueron previstas en la redacción original, índices de reconocimiento y tasas de llamadas completadas. La labor de puesta a punto de la aplicación a menudo es muy intensa durante los primeros tres meses, pues hay que ir afinando la redacción, los tiempos de interrupción, el reconocimiento de los clientes y los diálogos dirigidos, lo cual permite ganar otro 5%-10% en las tasas de aceptación de la aplicación. Mediante un programa de pruebas exhaustivas para todos los componentes de la aplicación, usted puede cerciorarse que el sistema funcione tal como fue diseñado y que sea fácil de usar. A partir de ahí, lo más probable es que siempre se encuentre afinando algún detalle del sistema, haciendo pequeños ajustes y adiciones funcionales y liberando nuevas versiones periódicamente. La retroalimentación que obtenga mediante grabaciones, comentarios de los clientes y los mismos representantes de servicio es una parte muy importante de este proceso de mejora continua, el cual permitirá ir mejorando significativamente la aplicación. Conclusión La tecnología para desarrollar una aplicación de autoservicio con reconocimiento de voz altamente eficiente y fácil de usar ya ha alcanzado un estado de madurez. El autoservicio de voz integrado tiene sus características propias y no consiste sólo en traducir a voz su autoservicio en web ni en “darle una manita de gato” a la funcionalidad de su sistema de IVR. Existen muchas diferencias que, de no ser tomadas en cuenta, ponen en peligro la aceptación de la solución por parte del cliente. Para lograr una mejor aceptación y un mejor retorno de la inversión en sus aplicaciones de reconocimiento de voz, es recomendable considerar las siguientes claves: Clave #1 – Utilizar ROI de “Inmersión profunda” para impulsar requerimientos Esperamos que usted aplique estas claves para crear una experiencia de autoservicio óptima para sus clientes y generar un retorno excepcional de la inversión para su empresa. *Mike Ashe y Amber Fain, eLoyalty |
