¿Qué es la optimización de la fuerza laboral del centro de contacto?

A diferencia de los enfoques tradicionales de gestión de la fuerza laboral, que se centran estrechamente 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 impulsadas por IA que funcionan para aumentar los agentes humanos en tiempo real. Idealmente, la práctica combina la forecasting, la programación, el monitoreo de calidad, la gestión del rendimiento y el análisis de flujo 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 dependen de diversas herramientas impulsadas por IA para optimizar sus procesos. Pero el valor que aportan estas implementaciones depende en gran medida de cómo estén diseñadas. Por ejemplo, Gartner predice que la orquestación de ventas habilitada por IA se convertirá en estándar para 2027. Sin embargo, la compañía también informa 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.

La WFO eficiente agiliza los procesos con intervenciones específicas basadas en la forma en que trabajan los gerentes del centro de contacto. Este proceso proporciona herramientas contextuales sencillas para los trabajadores a lo largo del recorrido del cliente, lo que mejora la experiencia del empleado y, al mismo tiempo, reduce los costos. Para la mayoría de los centros de atención telefónica, un enfoque equilibrado es crítico. Garantizar que la automatización maneje las tareas rutinarias de manera eficiente y, al mismo tiempo, liberar a los agentes para que brinden un servicio empático y personalizado que genere una lealtad duradera en los clientes e impulse el crecimiento del negocio. 

La gestión de la fuerza laboral (WFM) constituye la base operativa de la WFO, lo que garantiza 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 pronosticar volúmenes de llamadas o sesiones de chat. Los sistemas de gestión de la fuerza laboral a menudo convierten estos pronósticos en requisitos de programación precisos, teniendo en cuenta variables como la capacitación o las habilidades de los agentes.

Una WFM eficaz equilibra las prioridades contrapuestas: cumplir los objetivos de atención al cliente, controlar los costos 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 bajo control sin necesidad de una intervención manual constante.

La gestión de la calidad ayuda a garantizar que las interacciones con los clientes cumplan con los estándares de calidad de la organización y los requisitos normativos. En general, este proceso implica el monitoreo y la evaluación sistemáticos de las interacciones agente-cliente a través de canales de voz, correo electrónico, chat y redes sociales.

Más allá del monitoreo básico, la gestión de calidad abarca actividades de coaching. Utilizando muestras representativas o herramientas como el análisis de sentimientos automatizado, los equipos de aseguramiento de calidad evalúan factores como el cumplimiento de normas, la eficacia de la resolución de problemas y las habilidades de comunicación. Estos resultados de evaluación permiten a los supervisores proporcionar retroalimentación específica y oportunidades de desarrollo para los agentes individuales.

La gestión de calidad también se extiende a las herramientas que emplean las organizaciones para auditar tecnologías clave como la inteligencia artificial. En esta área, la gestión de calidad podría significar evaluar rutinariamente los puntos de contacto del centro de contacto impulsados por IA para ayudar a garantizar el cumplimiento y la eficacia. También podría aplicar a una amplia gama de prácticas de gestión de la calidad de datos, como la limpieza y 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 promedio de atención, el tiempo de respuesta, la resolución en la primera llamada y las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT). Los sistemas de gestión del rendimiento rastrean estas métricas continuamente y brindan a los supervisores y agentes paneles que visualizan el progreso.

Pero los enfoques de gestión del rendimiento más efectivos van más allá del seguimiento métrico, creando vías de desarrollo para los agentes. Incorporan marcos de progresión profesional que ayudan a los agentes a comprender cómo su trabajo diario contribuye a obtener resultados comerciales más amplios. Y ayudan a los empleados del centro de atención telefónica 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 valores. 

El análisis de interacciones utiliza tecnologías avanzadas para extraer insights de las conversaciones con los clientes a escala. Las plataformas de análisis de voz transcriben y analizan llamadas grabadas, identificando tendencias en los patrones de sentimiento de los clientes que serían imposibles de detectar solo mediante un monitoreo de calidad manual. El análisis de texto realiza funciones similares para los canales digitales, analizando el correo electrónico y las transcripciones de chat para descubrir problemas emergentes y desafíos de los clientes.

Estas capacidades analíticas transforman los datos de interacción en bruto en inteligencia aplicable en la práctica. Pueden marcar automáticamente las interacciones que contengan palabras clave o frases específicas relacionadas con el cumplimiento normativo o las derivaciones a los clientes. Los algoritmos de reconocimiento de patrones identifican los motivos comunes de contacto, lo que permite a los líderes de operaciones abordar las causas principales en lugar de simplemente 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 de los clientes. Las métricas de rendimiento observables ayudan a los agentes a comprender exactamente qué se espera y cómo están progresando, lo que reduce la ansiedad y aumenta la motivación. Los programas de gestión de calidad que enfatizan el entrenamiento y el desarrollo crean culturas orientadas al crecimiento donde los agentes se sienten apoyados, lo que aumenta la productividad y la retención de los agentes. 

La WFO ofrece ahorros sustanciales de costos al optimizar los recursos en todo un centro de contacto. La previsión y programación precisas minimizan los escenarios de escasez y exceso de personal, mientras que la resolución mejorada en la primera llamada disminuye los contactos repetidos, lo que abre los costos de manejo. 

Cuando los agentes están debidamente programados, bien capacitados y respaldados por tecnologías clave, las experiencias del cliente pueden mejorar drásticamente. Los tiempos de espera más cortos eliminan una de las fuentes más importantes de frustración del cliente. Y los agentes mejor preparados, equipados con insights obtenidos del análisis de interacciones, resuelven los problemas rápidamente.

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 la fuerza laboral que tienen en cuenta las capacidades de los agentes significan que las consultas simples pueden resolverse de inmediato mediante un sistema impulsado por IA, mientras que los agentes humanos manejan situaciones cargadas de emociones. Esta adecuación entre las necesidades de los clientes y las fortalezas específicas de los agentes genera 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 programación automatizadas eliminan horas de trabajo manual con hojas de cálculo, lo que libera a los planificadores de la fuerza laboral para que se centren en iniciativas estratégicas en lugar de tareas administrativas. El análisis de interacciones acelera los procesos de monitoreo de calidad, lo que permite a las organizaciones revisar muchas más interacciones de lo que permiten los métodos manuales tradicionales. Y los paneles 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 ordenan a través de sistemas impulsados por IA, a menudo se manejan rápidamente sin intervención humana, lo que permite que los trabajadores se centren en un trabajo más impulsado por el valor. Por ejemplo, cuando la empresa de servicios públicos Towngas automatizó sus teleservicios tras un aumento en los volúmenes 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 ciclos de retroalimentación que impulsan la mejora continua y la innovación. El análisis de interacciones revela los desafíos de los clientes que pueden 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 aporten beneficios cuantificables antes de su implementación a mayor escala.

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

Las plataformas WFO integran flujos de datos de fuentes dispares en paneles 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 los mismos datos y calidad de 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 de forma autónoma las interacciones rutinarias con los clientes sin intervención humana. Los agentes de IA avanzada, combinados con la IA generativa, pueden completar transacciones y solucionar problemas. También enrutan problemas complejos a agentes humanos cuando es necesario, operando a través de canales de voz, chat y mensajería.

Los asistentes de IA, aunque no pueden operar de manera proactiva, demostraron ser útiles para aumentar las capacidades de los agentes humanos. Los sistemas de asistencia de agente en tiempo real presentan artículos de conocimiento relevantes y proporcionan orientación a los agentes humanos. La automatización posterior a la llamada maneja el trabajo repetitivo después de la llamada, como la entrada de datos, lo que permite a los agentes humanos manejar la próxima interacción más rápidamente.

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 retención del cliente y redujo la duración promedio de las interacciones con los clientes en un 6%.

La combinación de agentes de IA que manejan consultas rutinarias y asistentes de IA que apoyan a los agentes humanos redefine fundamentalmente los requisitos de la fuerza laboral. Las organizaciones gestionan mayores volúmenes de interacción sin aumentar proporcionalmente el número de empleados, mientras que los agentes humanos se centran en actividades de mayor valor que requieren empatía y resolución compleja de problemas. 

Las soluciones modernas de WFO rara vez funcionan con insolación. Las plataformas de integración y las interfaces de programación de aplicaciones (API) conectan los componentes de WFO a la infraestructura del centro de contacto, los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), las plataformas de recursos humanos y otras herramientas de business intelligence. Estas integraciones permiten el intercambio de datos que mejora la precisión de las previsiones, proporcionando una visión holística de las operaciones. 

Las plataformas de analytics de voz utilizan el reconocimiento automático de voz para transcribir las grabaciones de llamadas, luego aplican el procesamiento de 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 insights a partir de la comunicación escrita a través del chat o el correo electrónico.

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

Las soluciones modernas de centro de contacto de WFM utilizan algoritmos sofisticados para pronosticar 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 eventos externos. Estas previsiones impulsan la generación automatizada de horarios que considera los conjuntos de habilidades de los agentes, las cargas de trabajo y la rentabilidad general.

Los sistemas WFM basados en la nube ofrecen flexibilidad y escalabilidad, lo que permite la gestión remota de la fuerza laboral para dar soporte a las poblaciones de agentes distribuidos. La integración con otras tecnologías de centros de contacto en la nube, incluidos los distribuidores automáticos de llamadas y los sistemas de gestión de relaciones con los clientes, puede garantizar que las decisiones de WFM se basen en datos operativos en tiempo real en lugar de en información desactualizada.

La optimización de la fuerza laboral del centro de contacto representa un imperativo estratégico para las organizaciones que buscan elevar tanto el rendimiento operativo como la experiencia del cliente simultáneamente. Muchas organizaciones ven las ganancias extremas de eficiencia y las sólidas relaciones con los clientes como fuerzas opuestas. Pero esta mentalidad de suma cero pierde el insight central que define una WFO eficaz: cuando se ejecuta correctamente, las mejoras de productividad y la experiencia del cliente se refuerzan entre sí en lugar de socavarse.

Según el IBM Institute for Business Value, el 71% de los ejecutivos apuntan 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 restablecimientos de contraseñas, comprobaciones del estado de los pedidos y preguntas frecuentes, proporcionando respuestas instantáneas a los clientes en cualquier momento del día sin tiempos de espera.

Este enfoque mejora drásticamente la accesibilidad y la conveniencia en un escenario en el que los clientes esperan soporte inmediato. Al mismo tiempo, estas herramientas de IA reducen el volumen de interacciones sencillas 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 clientes que necesitan un soporte más profundo.

Las organizaciones que implementan WFO con mayor éxito se adhieren a varias prácticas clave. Por ejemplo:

• Establecer tablas de puntuación que midan tanto los parámetros de productividad como los indicadores de experiencia, como la Interacción del cliente, en lugar de optimizar en una sola 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 consideren las realidades de las interacciones de los agentes.

• Invertir en tecnologías como 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 analytics de interacción para identificar pasos innecesarios en los procesos o preguntas repetitivas que autoservicio podría dirigir.