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El procesamiento del lenguaje natural (PLN) está incrementando la eficiencia y disminuyendo los costes en una amplia gama de sectores.

Con PLN se puede priorizar las tareas, responder preguntas frecuentes y reducir los tiempos de respuesta para agilizar procesos.

El sector de los Call Centers está siempre reinventándose. Los líderes de esta industria están siempre innovando para encontrar nuevas formas de mejorar la eficiencia e incrementar los niveles de calidad, al mismo tiempo que consiguen ser competitivos en el mercado.

Uno de los mayores cambios en la industria de los Call Centers está siendo el uso cada vez mayor de sistemas de automatización de tareas.

Estas herramientas, impulsadas con Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), son capaces de dar respuestas a los consumidores, clasificar y re-direccionar las interacciones de los clientes o extraer información valiosa de forma automática, todo ello de forma automática.

En el artículo de hoy nos centraremos en cómo los centros de atención telefónica están utilizando el PLN, cómo estas herramientas optimizan las tareas y consiguen mejorar el servicio al cliente.

Definición de Procesamiento de Lenguaje Natural

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es uno de los campos de la Inteligencia Artificial, que también incluye Ciencias de la Computación y la Lingüística, y que tiene como objetivo estudiar las interacciones entre humanos y sistemas informáticos.

Estos son algunos de los ejemplos que usted mismo puede haberse encontrado y en los que se usan sistemas impulsados por PLN:

  • La función de autocompletar de los buscadores de Google
  • Asistentes personales como Alexa o Siri.
  • Correctores gramaticales como el de Microsoft Word.
  • Herramientas de traducción automática, que permiten traducir textos de un idioma a otro de forma instantánea.
  • Filtros de correo que permiten reconocer correos no deseados en su bandeja de entrada.

PLN aplicado al entorno de los Call Center.

Como ya mencionamos anteriormente, los sistemas de PLN integrados en los Call Center son capaces de automatizar procesos.

Cuando un consumidor intenta comunicarse con una marca, ya bien sea llamando por teléfono, utilizando redes sociales, emails o a través de una página web o una app, el sistema con PLN interpreta la interacción para realizar dos tipos de acciones:

  • Derivar la consulta al agente mejor preparado para la tarea.
  • Dar una respuesta automática para solucionar la consulta.

Si el sistema deriva la acción a un agente, la herramienta previamente habrá realizado una labor de investigación para reconocer el nivel de prioridad de la tarea, al mismo tiempo que conocerá qué profesional/departamento es el idóneo para dar una respuesta rápida y eficiente.

Por el contrario, si el sistema reconoce la pregunta y está programado para dar una respuesta, será él mismo el que podrá proporcionar, de forma inmediata, la información deseada al cliente.

Los chatbots con respuestas automatizadas son capaces de proporcionar atención al consumidor de forma ininterrumpida las 24h del día, los 7 días de la semana. Consiguiendo además ahorrar a las empresas hasta un 30%.

Los resultados de usar PLN en el Call Center

La utilización de esta tecnología para la automatización de tareas mejora la atención al cliente:

  • Mayor satisfacción del consumidor. Se reducen los tiempos de espera y las tasas de resolución se mejoran de forma extraordinaria.
  • Incremento de la productividad. Con estos sistemas, se remiten las interacciones a los departamentos/personas más preparados para dar una mejor solución.
  • Reducción de costes. Más clientes serán atendidos en un menor tiempo.

PLN para mejorar los procedimientos internos

El procesamiento de Lenguaje Natural también puede utilizarse para mejorar las tareas y procedimientos internos del Call Center.

Estos sistemas son capaces de ofrecer asistencia los trabajadores durante el horario de trabajo, ayudándoles a ser más rápidos.

El agente puede preguntar al sistema sobre la necesidad concreta del usuario, y la herramienta buscará la mejor respuesta en la base de conocimiento de la compañía, reduciendo el tiempo de contestación y homogeneizando las respuestas.

Analizar los datos en las interacciones del Call Center

Grandes cantidades de llamadas telefónicas o datos de mensajes en formato texto pueden ser procesados y organizador con Procesamiento de Lenguaje Natural para crear experiencias más personalizadas.

Los datos recibidos de las interacciones de los usuarios pueden ser de gran valor para conseguir extraer las intenciones y emociones de los clientes cuando contactan con una marca.

Con PLN se puede utilizar esta gran cantidad de información para predecir tendencias o evitar casos de insatisfacción en determinado grupo de clientes. Esto ayudaría significativamente a reducir la tasa de quejas que reciben los Call Centers.

Estas capacidades de análisis ayudan tanto a la marca como al consumidor, por lo que estos sistemas actualmente cuentan con gran popularidad en el mercado.

Análisis de sentimiento con Procesamiento de Lenguaje Narural

El PLN puede ayudar a las marcas a analizar las opiniones de los consumidores, ya bien sean en cuestionarios internos o en cualquier otro formato (opiniones en redes sociales, websites, e-commerce, …), para extraer estadísticas y datos significativos.

Esto se llama análisis de sentimiento y se usa para analizar las emociones e intenciones de un cliente, traduciéndolo en datos en tiempo real.

Los Call Centers pueden usar estos datos para obtener información valiosa del consumidor. Por ejemplo, los bancos están utilizado esta información para rastrear el sentimiento del cliente al contactar con el servicio de atención al cliente.

Conclusiones

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es un gran aliado para los Call Centers que busquen liderar un mercado marcado por la competitividad y la experiencia al consumidor.

Tal y como comprobó en este artículo, el PLN es capaz de realizar procesos más allá de tareas rutinarias. Está también capacitado para ofrecer análisis de datos y comunicarse con los clientes en un lenguaje que les resulte cómodo.

En DAIL Software nos gusta utilizar el término “Inteligencia Artificial Híbrida” que, al fin y al cabo, no es más que utilizar la tecnología de tal forma que mejore la vida a los humanos, ya bien sean consumidores o profesionales.

Foto cabecera: Arlington Research en Unsplash| Foto acompañamiento: Arlington Research en Unsplash

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