El análisis en tiempo real ayuda a los agentes del centro de contacto a atender a los clientes de forma más eficaz
La conversación con el cliente se analiza en tiempo real utilizando algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) basados en la nube para formular instantáneamente la mejor ruta de preguntas que debe seguir el agente. El único signo visible de las complejas correlaciones entre los patrones textuales y los datos de los clientes que se despliegan en segundo plano es la “mejor pregunta posible” indicada en la pantalla del agente.
Mizuho Bank, Ltd. buscaba impulsar interacciones altamente eficaces con los clientes al inyectar la capacidad de inteligencia y reconocimiento de voz directamente en la conversación para guiar dinámicamente el flujo.
La conversación con el cliente se puede analizar en tiempo real utilizando algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) basados en la nube para formular al instante la mejor ruta de preguntas que debe seguir el agente.
del tiempo para responder a las consultas del centro de atención al cliente
ofreciendo una experiencia más satisfactoria y personalizada
de formación para operadores de centros de llamadas mediante análisis de contenido en tiempo real
Mizuho Bank necesitaba mejorar la eficacia de sus agentes de centro de contacto. El principal reto subyacente era la complejidad de la información que los agentes debían consultar para guiar a los clientes en una llamada entrante. Si bien los agentes más veteranos y experimentados tenían la familiaridad necesaria para "leer" rápidamente las necesidades de los clientes en la bolsa, la mayoría de los agentes, y especialmente los nuevos aprendices, no podían.
En esencia, el banco quería reforzar el rendimiento de los agentes añadiendo una capa de automatización e inteligencia que realizara las asociaciones lógicas que los agentes debían realizar de forma eficaz durante la llamada. En lugar de depender de la experiencia del agente, que puede variar considerablemente, el banco quería identificar y analizar pistas contextuales durante el transcurso de la conversación y utilizar la información para guiar las conversaciones de los agentes en tiempo real.
Mizuho Bank contrató a IBM Research para desarrollar una solución de optimización de contacto con el cliente First of-a-Kind (FOAK) que emplea tecnología avanzada de reconocimiento de voz y software de análisis de contenido IBM Watson y se ejecuta en la infraestructura de servicios en la nube de SoftLayer. Después de convertir la voz del cliente en datos textuales, la solución aplica algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) a cada interacción para inferir las necesidades u objetivos específicos del cliente en cada punto de la conversación. Los algoritmos de correlación se ejecutan contra los registros históricos de servicio al cliente y luego formulan la respuesta óptima, que se entrega en tiempo real como un aviso en la pantalla del agente. En función de la precisión medida de la correlación, la solución se “autoenseña” continuamente adaptando los algoritmos.
La solución reduce la duración media de las interacciones con los clientes en más de un 6 por ciento al permitir que los agentes del centro de contacto detecten y respondan de manera más eficiente a las necesidades de los clientes. Al ofrecer una experiencia más satisfactoria y personalizada, la solución aumenta la retención de clientes.
La solución también reduce significativamente los requisitos de formación del centro de contacto mediante el uso de análisis de contenido en tiempo real para aumentar el conocimiento de los empleados.
Con sede en Tokio, Mizuho Bank Ltd. es la unidad integrada de banca minorista y corporativa de Mizuho Financial Group, una de las mayores empresas de servicios financieros de Japón. Con más de 500 sucursales, Mizuho Bank es el único banco que tiene sucursales en cada prefectura de Japón.
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Producido en los Estados Unidos de América, julio de 2016.
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