Los contact center modernos han superado los métodos de enrutamiento tradicionales y basados en habilidades y filas para unir a clientes con agentes. Las reglas manuales pueden impulsar el enrutamiento básico, pero con el crecimiento de los contact centers, la complejidad aumenta a medida que los clientes y agentes generan grandes cantidades de datos. La cantidad abrumadora de datos generados hace imposible gestionarlos con reglas de tipo condicional estáticas y creadas manualmente.
El Enrutamiento predictivo de Genesys Cloud funciona en tiempo real, ya que emplea inteligencia artificial (IA) para analizar cientos de puntos de datos a fin de hacer coincidir a clientes con agentes, con una mayor probabilidad de ofrecer la mejor experiencia del cliente. Gracias al aprendizaje continuo de datos históricos y en tiempo real, ayuda a optimizar los KPI’s importantes, como el tiempo promedio de manejo, la resolución en el primer contacto (a través de la evasión de siguientes contactos [NCA]) y mucho más. NCA es un KPI que permite registrar si los clientes vuelven después de una interacción. Los modelos se vuelven a entrenar automáticamente en función de los resultados, lo que reduce el trabajo de configuración necesario para administrar colas complejas y mejorar el rendimiento del enrutamiento.
