{"id":118979,"date":"2018-04-19T00:00:00","date_gmt":"2018-04-19T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=118979"},"modified":"2021-03-03T18:14:06","modified_gmt":"2021-03-04T02:14:06","slug":"la-inteligencia-artificial-como-forma-de-manejar-el-big-data-y-mejorar-el-enrutamiento","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/la-inteligencia-artificial-como-forma-de-manejar-el-big-data-y-mejorar-el-enrutamiento","title":{"rendered":"La inteligencia artificial como forma de manejar el big data y mejorar el enrutamiento"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]Parado a la vera del r\u00edo m\u00e1s torrentoso de Europa, record\u00e9 una estad\u00edstica alarmante. Hoy en d\u00eda, hay cuatro veces m\u00e1s \u201cpolvo digital\u201d, o datos, en el mundo que granos de arena en la playa. Seg\u00fan Gartner, m\u00e1s del 75% ni siquiera se toca ni se usa para tomar decisiones de negocios. Del mismo modo en que se necesita el equipo y el kayak adecuados para sortear los r\u00e1pidos clase V de este r\u00edo,\u00a0 usted no podr\u00e1 aprovechar los beneficios de big data si no cuenta con las tecnolog\u00edas adecuadas.<\/p>\n

La inteligencia artificial (IA)\u00a0y el aprendizaje autom\u00e1tico son componentes esenciales para alcanzar el m\u00e1ximo potencial que ofrece big data. Por ejemplo, uno de nuestros clientes opera en un mercado competitivo y saturado, en el que todos pelean por una porci\u00f3n. Los clientes se iban a una velocidad alarmante, mientras que el precio de retenerlos continuaba en aumento.<\/p>\n

Los m\u00e9todos tradicionales de retenci\u00f3n, como paquetes, actualizaciones o suscripciones con descuento, solo contribu\u00edan a erosionar las ganancias. Entonces, se formaron una suerte de \u201cmesas de rescate\u201d para interceptar a los clientes antes de que abandonaran la empresa. As\u00ed y todo, con estos sistemas, la empresa segu\u00eda perdiendo clientes a un ritmo insostenible.<\/p>\n

El equipo de gerentes busc\u00f3 un sinn\u00famero de causas posibles, y lo que descubrieron fue sorprenderte. Algunos agentes ten\u00edan un buen desempe\u00f1o a la hora de tratar con clientes frustrados, pero otros no lo hac\u00edan tan bien. Los agentes de peor desempe\u00f1o ten\u00edan buenos resultados en algunas interacciones espec\u00edficas pero no en todas ellas. Los ejecutivos se preguntaron por qu\u00e9 suced\u00eda esto si se hab\u00edan ocupado de\u00a0la capacitaci\u00f3n y el engagement de los empleados<\/a>\u00a0durante a\u00f1os. Cre\u00edan que los agentes asignados a las “mesas de rescate” eran los mejores de la empresa.<\/p>\n

A trav\u00e9s de la \u00a0IA y el aprendizaje autom\u00e1tico aplicados a la experiencia del cliente<\/a>, los ejecutivos descubrieron patrones en las actividades de agentes y clientes, y pudieron convertir muchos de esos datos latentes en insights para la toma de decisiones. El primer paso fue identificar a los agentes que ten\u00edan las mejores habilidades para “rescatar” a determinados perfiles de clientes. Una vez establecida esta correlaci\u00f3n mediante la IA, el equipo aplic\u00f3 el enrutamiento con IA para vincular el perfil del agente con el cliente que se comunica con la empresa. Se logr\u00f3 un nivel de granularidad alt\u00edsimo; es decir, se conect\u00f3 al cliente con un problema espec\u00edfico, en un canal espec\u00edfico, con el agente adecuado para atenderlo y resolver esa cuesti\u00f3n particular. B\u00e1sicamente, el equipo utiliz\u00f3 los patrones que presentaban los datos para relacionar al cliente con el mejor agente.<\/p>\n

Al hacerlo, el\u00a0enrutamiento con IA<\/a>\u00a0se adapta a los cambios de comportamiento entre el cliente y el agente. Si usted logra identificar las correlaciones (no las causas) en los datos, podr\u00e1 alcanzar los resultados que se ha propuesto para su negocio, incluso en los entornos m\u00e1s vol\u00e1tiles.<\/p>\n

Utilizar los datos latentes a trav\u00e9s de IA es la mejor forma de optimizar las interacciones, reducir los costos, mejorar la eficiencia y disminuir la deserci\u00f3n. Tambi\u00e9n contribuye a perfeccionar la experiencia y la satisfacci\u00f3n del cliente, as\u00ed como la resoluci\u00f3n en el primer contacto. Este tipo de enrutamiento tan granular convierte los datos latentes en insights para la toma de decisiones. Y ayud\u00f3 a nuestro cliente a navegar con total seguridad los “r\u00e1pidos de big data”, con una reducci\u00f3n de la deserci\u00f3n mayor al 3%.<\/p>\n

Si desea descubrir c\u00f3mo mejorar el enrutamiento a trav\u00e9s de IA, lo invito a que conozca c\u00f3mo el comportamiento y la tecnolog\u00eda est\u00e1n transformando r\u00e1pidamente la entrega de CX y qu\u00e9 significa esto para su negocio en\u00a0CX 18 en Nashville.<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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