Elevar el rendimiento de los call center de ventas y cobranzas con Inteligencia Artificial ya es una realidad, y muchas empresas se estan beneficiando de ello.
El marcador predictivo sigue siendo la principal herramienta que una empresa de Ventas o cobranzas usa para ubicar por teléfono a los contactos.
Hay varios componentes que influyen en el rendimiento de un negocio
basado en marcadores predictivos, los principales son:
- Calidad de la base de datos
- Rotación de números usados para llamar
- Lógica de marcación para los reintentos automáticos
- Marcación vertical o horizontal
- Algoritmo de marcador predictivo
- Capacidad de procesamiento de llamadas del proveedor voip
- Calidad de llamadas del proveedor voip
Adicional a estos componentes los marcadores usan un algoritmo AMD (Answer Machine Detection) para identificar si quien responde la llamada es una casilla de voz o una voz humana.
Todas las marcas de marcadores predictivos hacen uso de estos componentes es por ello que los rendimientos que se pueden obtener entre una marca y otra no varía mucho.
El ANALYTICS es una herramienta basada en Inteligencia Artificial que permite incrementar el rendimiento de los marcadores predictivos y aplica para cualquier marcador predictivo SIP.
Tres de las características del ANALYTICS que ayudan a los negocios basados en marcador predictivo son las siguientes:
- Machine Learning para identificar Casilla de voz
Los algoritmos de AMD que usan los marcadores se basan en una lógica lineal de escucha de audio/silencio y conteo de palabras, por medio de ello se identifica si un audio es maquina (casilla) o voz humana. Un humano generalmente dice “Alo” y una máquina dice “En estos momentos no me encuentro por favor deje su mensaje”, en base a la lógica del AMD una palabra corta es humano y una palabra larga es máquina. Esta forma de identificación tiene una precisión que va de 65 % a 85%, dependiendo de la calibración que se haga.
ANALYTICS no usa un algoritmo, hace uso de Machine Learning por medio del cual alimenta una base de datos de patrones de audio, ante cada llamada se compara el patrón de audio de la llamada en curso con los patrones de audio de la base de datos. En la base de datos se tienen todos los patrones de audio de las diversas respuestas de máquina de los operadores telefónicos, al iniciar se empieza con 95% de precisión y ejecutando el proceso de aprendizaje puede llegar a un 98%.
También es común que algunos proveedores de telefonía manden luego del ANSWER un tono de 180, 250 o 350 mseg, estos tonos confunden a los algoritmos de AMD e identifican estos tonos como voz humana, el ANALYTICS no tiene problema con estos tonos ya que al estar en la base de datos los identifica con precisión.
Beneficios:
- Mejorar la precisión pasando de 65% a 95% en la identificación de casilla de voz
- Los agentes reciben muy pocas llamadas vacío (casilla de voz)
- Las llamadas con tonos espurios (180,250,350 mseg, etc) son identificados con precisión.
- Identificación de audio con Preconnect para Casilla de voz
Los operadores para una gran parte de las llamadas que se envían a la casilla de voz, reproducen un Audio 1 (de aviso de casilla) antes de contestar (ANSWER) y luego reproducen un Audio 2 (de invitación a dejar el mensaje), como se muestra en el siguiente gráfico.
Evento 1 – Audio 1 = “ Este es un mensaje de CLARO, si desea deje su mensaje en la casilla de voz”
Evento 2 – ANSWER
Evento 3 – Audio 2 = “ Después del tono grabe su mensaje”
Con el AMD se escucha el Audio 2 y se identifica la casilla.
Con el Preconnect de ANALYTICS se identifica el Audio 1 con ello se identifica que hay un audio de “aviso de casilla” con ello se clasifica como casilla y se corta la llamada antes que se conteste. Con ello no se genera costo.
Hemos implementado proyectos en donde hasta un 60% de las llamadas de casilla de voz se pueden identificar con el PRECONNET. Si tenemos 2 millones de llamadas por mes con el 50% de casilla y de ellos el 60% puede ser anticipado por el PRECONNET, tenemos que se pueden tener (2 millones x 50% x 60%) 600,000 llamadas sin costo, usando el AMD mínimo cada llamada tiene 5 segundos, de acuerdo a ello con el PRECONNECT se tendría un ahorro de (600,000 x 5) 3 millones de segundos.
Beneficios:
- Reducción de costo de llamada.
- Rápida liberación de las líneas para hacer más llamadas.
3.- Aseguramiento de la calidad de audio de la conversación
Una buena calidad de audio es algo importante para cerrar los negocios y se da por hecho que se va a tener, por ello cuando ocurre problemas de calidad de audio no se está preparado para identificar el origen con rapidez y muchas llamadas/negocios se pueden perder mientras se va resolviendo el problema.
Conseguir que un agente converse con un contacto, es el principal trabajo del marcador predictivo, todo el esfuerzo del sistema está enfocado a ello.
El agente ante un problema de calidad de audio informa al soporte técnico quien se contacta con el proveedor de tráfico, resolver este problema puede tomar varias horas y generalmente no se identifica el origen porque fue esporádico , en casos graves pasa con muchas llamadas y se opta por pasar el tráfico a otro proveedor.
El ANALYTICS realiza el cálculo del MOS (1) y le da una puntuación a cada llamada, es una auditoria a la calidad del audio de la llamada y con ello se puede establecer un monitoreo para asegurar una conversación de calidad entre el agente y el operador.
3.1 Cada llamada tiene su medición de calidad
ANALYTICS mide la calidad de audio de cada llamada establecida por medio del MOS de los canales de transmisión y recepción, de esta forma se puede identificar con precisión si la mala calidad viene del proveedor de tráfico o del lado de la infraestructura del marcador predictivo.
MOS es una calificación de la calidad del audio el cual se calcula en base al Jitter, Latencia y Perdida de paquetes.La escala va de 1 a 5 y tiene la siguiente interpretación.
5 – Excelente, 4 – Bueno, 3 – Aceptable, 2 – Pobre , 1 – Malo
En el reporte de abajo se muestra como se ve el MOS para cada llamada.
Beneficios:
- Permite medir la calidad de cada llamada con ello se puede auditar al proveedor VOIP y exigir tráfico sobre un nivel de MOS, para asegurar conversaciones con buen calidad de audio.
- Ante problemas de mala calidad de audio permite identificar con precisión y rapidez el lado (proveedor de tráfico o marcador predictivo) que genera el inconveniente.
3.2 Monitoreo de calidad de audio de la campaña
ANALYTICS muestra de forma simple en un visor el consolidado del MOS de todas las llamadas que entrega el proveedor de tráfico y la del lado del marcador predictivo.
Por ejemplo, la vista de abajo muestra 3,852 llamadas de voz con un puntaje de 4.3 de MOS.
3.3 Enrutamiento automático ante un mal servicio del proveedor de trafico
Generalmente las empresas de call center tienen varios proveedores de tráfico, si uno de ellos tiene un problema se realiza la configuración para enrutar las llamadas al otro proveedor. Es común que ante problemas masivos de calidad de audio se haga cambios de proveedor. El tiempo entre que el agente notifica la incidencia y el cambio de proveedor puede tomar varias horas afectando los cierres de negocios.
ANALYTICS cuenta con opciones de configuración con gatilladores que permiten identificar el problema y enrutar las llamadas de manera automática por otro proveedor.
Por ejemplo: Si hay más de 50 llamadas con un MOS menor a 3.5 enrutar las llamadas por otro proveedor.
Beneficios:
- Asegurar la continuidad del negocio ante problemas del proveedor VOIP.
KHOMP (https://www.khomp.com/es/ ) es un fabricante de tecnología de conectividad de hardware
y software de Brasil, exporta soluciones desde el 2007 y actualmente presente en más de 70 países.
ANALYTICS es una solución de KHOMP basado en AI para marcadores predictivos.
NETVOX (https://netvox.io/ ) es fabricante de tecnología de Contact Center de Perú.
Partner de KHOMP para la región para su línea ANALYTICS.
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