¿Qué es la optimización del personal de los centros de contacto?

A diferencia de los enfoques tradicionales de gestión del personal, que se centran exclusivamente en la programación y la dotación de personal, el WFO del centro de contacto moderno abarca una visión holística del rendimiento de los agentes. Cada vez más, integra herramientas con IA que funcionan para aumentar a los agentes humanos en tiempo real. Idealmente, la práctica combina la previsión, la programación, la monitorización de calidad, la gestión del rendimiento y el análisis de flujos de trabajo en un marco unificado que impulsa la mejora continua en todos los aspectos de la interacción con el cliente.

Los centros de contacto confían en diversas herramientas con IA para optimizar sus procesos. Pero el valor que aporten estas implementaciones depende en gran medida de cómo estén diseñadas. Por ejemplo, Gartner predice que la orquestación de ventas basada en la IA se convertirá en un estándar en 2027. Sin embargo, la empresa también informa de que el 49 % de los vendedores se sienten tan abrumados por la cantidad de herramientas tecnológicas a su disposición que afirman que esto afecta a su cumplimiento de cuotas.

Una WFO eficiente agiliza los procesos con intervenciones específicas según el modo en que trabajan los administradores del centro de contacto. Este proceso proporciona herramientas contextuales sencillas para los trabajadores a lo largo de todo el recorrido del cliente, mejorando la experiencia de los empleados y, al mismo tiempo, reduciendo costes. Para la mayoría de los call centers, un enfoque equilibrado es crítico. Garantizar que la automatización gestione las tareas rutinarias de manera eficiente y al mismo tiempo libere a los agentes para brindar un servicio empático y personalizado que genere una lealtad duradera del cliente e impulse el crecimiento del negocio. 

La gestión del personal (WFM) constituye la base operativa de la WFO, garantizando que los niveles óptimos de dotación de personal se alineen con los patrones de demanda de los clientes. Por ejemplo, una organización podría utilizar datos históricos y análisis predictivos para prever volúmenes de llamadas o sesiones de chat. Los sistemas de gestión del personal suelen convertir estas previsiones en requisitos de programación precisos, teniendo en cuenta variables como la formación o las habilidades de los agentes.

Una WFM eficaz equilibra las prioridades contrapuestas: cumplir los objetivos de servicio de atención al cliente, controlar los costes laborales y respetar las preferencias de los empleados. Los sistemas WFM modernos incorporan capacidades de gestión que permiten a los supervisores responder dinámicamente a picos de volumen inesperados. Este enfoque les ayuda a realizar ajustes en tiempo real, manteniendo los niveles de servicio en el buen camino sin necesidad de una intervención manual constante.

La gestión de la calidad ayuda a garantizar que las interacciones con los clientes cumplen las normas de calidad de la organización y los requisitos reglamentarios. En general, este proceso implica la monitorización y la evaluación sistemáticas de las interacciones agente-cliente a través de los canales de voz, correo electrónico, chat y redes sociales.

Más allá de la monitorización básica, la gestión de la calidad abarca actividades de coaching. Utilizando muestras representativas o herramientas como el análisis de sentimientos automatizado, los equipos de control de calidad evalúan factores como el cumplimiento de las normas, la eficacia en la resolución de problemas y las habilidades de comunicación. Estos resultados de la evaluación permiten a los supervisores ofrecer feedback específicos y oportunidades de desarrollo a los agentes individuales.

La gestión de la calidad también se extiende a las herramientas que las organizaciones utilizan para auditar tecnologías clave como la inteligencia artificial. En este ámbito, la gestión de la calidad puede implicar evaluar de forma rutinaria los puntos de contacto con IA del centro de contacto para ayudar a garantizar el cumplimiento y la eficacia. También podría aplicarse a una amplia gama de prácticas de gestión de la calidad de los datos, como la limpieza y la validación de datos. 

La gestión del rendimiento convierte los objetivos de la organización en objetivos individuales de los agentes, creando mecanismos de responsabilidad para impulsar los comportamientos deseados. Este componente establece indicadores clave de rendimiento (KPI), como el tiempo medio de gestión, el tiempo de respuesta, la resolución en la primera llamada y las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT). Los sistemas de gestión del rendimiento siguen estas métricas de forma continua, proporcionando a supervisores y agentes un panel de control que visualiza el progreso.

Pero los enfoques de gestión del rendimiento más efectivos van más allá del seguimiento de métricas, creando vías de desarrollo para los agentes. Incorporan marcos de progresión profesional que ayudan a los agentes a entender cómo su trabajo diario contribuye a resultados empresariales más amplios. Y ayudan a los empleados del call center a trabajar de manera eficiente con tecnologías avanzadas, lo que les permite adquirir nuevas habilidades y reorientar su trabajo hacia un trabajo más creativo y basado en el valor. 

El análisis de interacciones utiliza tecnologías avanzadas para extraer conocimiento de las conversaciones con los clientes a escala. Las plataformas de análisis de voz transcriben y analizan grabaciones de llamadas, identificando tendencias en los patrones de sentimiento de los clientes que serían imposibles de detectar solo mediante una monitorización manual de calidad. El análisis de texto realiza funciones similares para los canales digitales, analizando transcripciones de correos electrónicos y chats para detectar problemas emergentes y desafíos de los clientes.

Estas capacidades analíticas transforman los datos de interacción en bruto en inteligencia que se puede ejecutar. Pueden marcar automáticamente las interacciones que contengan palabras clave o frases específicas relacionadas con el cumplimiento normativo o las escaladas de clientes. Los algoritmos de reconocimiento de patrones identifican los motivos comunes de contacto, lo que permite a los responsables de operaciones abordar las causas raíz en lugar de limitarse a gestionar los síntomas. Al mismo tiempo, el análisis de sentimientos mide las emociones de los clientes a través de las interacciones, lo que ayuda a las organizaciones a comprender no solo lo que dicen los clientes, sino también cómo se sienten. 

Las modernas plataformas WFO de los centros de contacto reconocen que los empleados comprometidos ofrecen experiencias superiores a los clientes. Las métricas de rendimiento observables ayudan a los agentes a entender exactamente qué se espera y cómo progresan, reduciendo la ansiedad y aumentando la motivación. Los programas de gestión de la calidad que hacen hincapié en la formación y el desarrollo crean culturas orientadas al crecimiento en las que los agentes se sienten respaldados, lo que aumenta su productividad y retención. 

La WFO ofrece importantes ahorros de costes al optimizar los recursos en un centro de contacto. La previsión y la programación precisas minimizan los escenarios de escasez y exceso de personal, mientras que la mejora de la resolución en la primera llamada disminuye los contactos repetidos, lo que aumenta los costes de gestión. 

Cuando los agentes están debidamente programados, bien formados y cuentan con el apoyo de tecnologías clave, las experiencias del cliente pueden mejorar drásticamente. Los tiempos de espera más cortos eliminan una de las fuentes más importantes de frustración de los clientes. Y los agentes mejor preparados y equipados con conocimientos procedentes de los análisis de interacciones resuelven los problemas con rapidez.

La WFO permite la prestación de servicios personalizados al garantizar que los clientes lleguen a los agentes con las habilidades y la experiencia adecuadas para sus necesidades específicas. Los sistemas de gestión de personal que tienen en cuenta las capacidades de los agentes permiten resolver inmediatamente las consultas simples con un sistema con IA, mientras que los agentes humanos gestionan situaciones cargadas de emociones. Esta adaptación de las necesidades de los clientes con las fortalezas específicas de los agentes crea resultados de interacción más positivos y fomenta la lealtad. 

La WFO impulsa mejoras de eficiencia a través de las operaciones del centro de contacto. La previsión y la programación automatizadas eliminan horas de trabajo manual con hojas de cálculo, liberando a los planificadores del personal para centrarse en iniciativas estratégicas en lugar de tareas administrativas. El análisis de las interacciones acelera los procesos de supervisión de la calidad, permitiendo a las organizaciones revisar muchas más interacciones de lo que permiten los métodos manuales tradicionales. Y los paneles de control de gestión del rendimiento ofrecen a los agentes una visibilidad inmediata de sus métricas, creando más oportunidades de corrección.

Además, cuando las solicitudes simples o rutinarias se clasifican a través de sistemas impulsados por IA, a menudo se gestionan rápidamente sin intervención humana, lo que permite a los trabajadores centrarse en un trabajo más orientado al valor. Por ejemplo, cuando la empresa de servicios públicos Towngas automatizó sus teleservicios tras un aumento en el volumen de llamadas, vio una reducción del 100 % en los tiempos de espera de los clientes. El autoservicio del cliente también experimentó un aumento del 50 % en el autoservicio del cliente. 

La WFO crea bucles de feedback que impulsan la mejora continua y la innovación. El análisis de las interacciones revela los retos de los clientes que podrían indicar oportunidades para mejorar los procesos o soluciones de autoservicio. Además, los datos de rendimiento ayudan a las organizaciones a experimentar con nuevos enfoques, midiendo su impacto rigurosamente. Este enfoque de innovación basado en datos reduce el riesgo y ayuda a garantizar que los cambios generen beneficios medibles antes de una implementación más amplia.

Al implementar un sistema holístico de WFO, una organización puede romper los silos de datos y crear una única fuente fiable para las operaciones de centros de contacto.

Las plataformas WFO integran flujos de datos de fuentes dispar en paneles de control unificados y marcos de informes. Esta consolidación elimina el laborioso trabajo manual de extraer datos de diversas fuentes. También simplifica el proceso de proporcionar experiencias cohesivas y omnicanal a los clientes, conservando la misma calidad de datos y servicio, ya sea por SMS, chat o teléfono. 

Los agentes de IA representan un avance transformador en las operaciones de los centros de contacto, ya que gestionan las interacciones rutinarias con los clientes de forma autónoma y sin intervención humana. Los Advanced agentes de IA, combinados con IA generativa, pueden completar transacciones y solucionar problemas. También redirigen asuntos complejos a agentes humanos cuando es necesario, operando a través de canales de voz, chat y mensajería.

Los asistentes de IA, aunque no pueden actuar de forma proactiva, demostraron ser útiles para aumentar las capacidades de los agentes humanos. Los sistemas de asistencia a agentes en tiempo real muestran artículos de conocimiento relevantes y proporcionan orientación a los agentes humanos. La automatización posterior a la llamada gestiona el trabajo repetitivo posterior a la llamada, como la entrada de datos, lo que permite a los agentes humanos gestionar la siguiente interacción con mayor rapidez.

Estas implementaciones pueden proporcionar herramientas poderosas a los agentes, como cuando Mizuho Bank implementó un programa que recomienda "las siguientes mejores preguntas" basadas en datos de clientes y análisis conversacional. Esta implementación aumentó la fidelización de clientes y redujo la duración promedio de las interacciones con los clientes en un 6 %.

La combinación de agentes de IA que gestionan las consultas de rutina y asistentes de IA que ayudan a los agentes humanos cambia radicalmente las necesidades del personal. Las organizaciones gestionan mayores volúmenes de interacción sin aumentar proporcionalmente el personal, que los agentes humanos se centran en actividades de mayor valor que requieren empatía y resolución de problemas complejos. 

Las soluciones modernas de WFO rara vez funcionan en condiciones de insolación. Las plataformas de integración y las interfaces de programación de aplicaciones (API) conectan los componentes de WFO con la infraestructura del centro de contacto, los sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM), las plataformas de recursos humanos y otras herramientas de inteligencia empresarial. Estas integraciones permiten compartir datos que mejoran la precisión de las previsiones, proporcionando una visión holística de las operaciones. 

Las plataformas de análisis de voz utilizan el reconocimiento automático de voz para transcribir las grabaciones de llamadas y, a continuación, aplican el procesamiento del lenguaje natural para extraer el significado de las conversaciones. Estos sistemas detectan palabras o frases específicas, clasifican las llamadas por tema o resultado y evalúan el tono emocional. El análisis de texto realiza funciones similares para la comunicación escrita, generando conocimiento a partir de la comunicación escrita a través del chat o el correo electrónico.

La inteligencia generada por las plataformas de análisis informa la toma de decisiones en todos los componentes de la WFO. Las tendencias emergentes identificadas a través del análisis podrían generar actualizaciones o revelar necesidades de capacitación. La integración entre el análisis y otras tecnologías de WFO crea sistemas de bucle cerrado donde los conocimientos impulsan automáticamente la acción. 

Las soluciones modernas de centro de contacto de WFM utilizan algoritmos sofisticados para prever los volúmenes de contacto en múltiples canales e intervalos de tiempo. Los modelos de machine learning identifican patrones en los datos históricos al tiempo que tienen en cuenta factores como la estacionalidad o los acontecimientos externos. Estas previsiones impulsan la generación automática de horarios que tiene en cuenta las habilidades de los agentes, las cargas de trabajo y la rentabilidad general.

Los sistemas WFM basados en la nube ofrecen flexibilidad y escalabilidad, permitiendo la gestión de personal remoto para soportar poblaciones de agentes distribuidos. La integración con otras tecnologías de centros de contacto en la nube, incluidos distribuidores automáticos de llamadas y sistemas de gestión de relaciones con clientes, puede garantizar que las decisiones de WFM se basen en datos operativos en tiempo real en lugar de información desactualizada.

La optimización del personal del centro de contacto representa un imperativo estratégico para las organizaciones que buscan elevar simultáneamente el rendimiento operativo y la experiencia del cliente. Muchas organizaciones consideran que las ganancias extremas de eficiencia y las relaciones sólidas con los clientes son fuerzas opuestas. Pero esta mentalidad de suma cero pasa por alto la idea central que define una WFO eficaz: cuando se gestiona adecuadamente, las mejoras en la productividad y la experiencia del cliente se refuerzan mutuamente en lugar de socavarse entre sí.

Según el IBM Institute for Business Value, el 71 % de los ejecutivos aspiran a consultas de atención al cliente sin contacto para 2027. Esta profunda integración de las tecnologías de IA en los centros de contacto ejemplifica este doble beneficio potencial. Por ejemplo, los agentes de IA gestionan consultas rutinarias como el restablecimiento de contraseñas, la comprobación del estado de los pedidos y las preguntas más frecuentes, proporcionando respuestas instantáneas a los clientes a cualquier hora del día sin tiempos de espera.

Este enfoque mejora drásticamente la accesibilidad y la comodidad en un entorno donde los clientes esperan un soporte inmediato. Al mismo tiempo, estas herramientas de IA reducen el volumen de interacción directa que deben gestionar los agentes humanos. A cambio, este enfoque permite a las organizaciones atender a más clientes, y que los agentes del centro de contacto dediquen más tiempo a fomentar relaciones genuinas con aquellos que sí necesitan un apoyo más profundo.

Las organizaciones que implementan WFO con mayor éxito se adhieren a varias prácticas clave. Entre ellas se incluyen:

• Establecer cuadros de mando integrales que midan tanto las métricas de productividad como los indicadores de experiencia, como la participación de los clientes, en lugar de optimizar en una dirección de forma aislada.

• Involucrar a los agentes humanos y supervisores de primera línea en el diseño de procesos y la selección de tecnologías, garantizando que las iniciativas de eficiencia tengan en cuenta las realidades de las interacciones de los agentes.

• Invertir en tecnologías como los asistentes de IA que aumentan las capacidades humanas en lugar de simplemente reemplazar a los trabajadores, reconociendo que algunas necesidades de los clientes requieren la empatía, la creatividad y el juicio que solo los humanos proporcionan.

• Usar análisis de interacción para identificar pasos innecesarios en los procesos o preguntas repetitivas que el autoservicio podría abordar.