{"id":126998,"date":"2019-01-29T07:00:08","date_gmt":"2019-01-29T15:00:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=126998"},"modified":"2019-01-18T08:20:02","modified_gmt":"2019-01-18T16:20:02","slug":"tres-maneras-de-construir-un-mejor-ivr-con-genesys-purecloud","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/tres-maneras-de-construir-un-mejor-ivr-con-genesys-purecloud","title":{"rendered":"Tres maneras de construir un mejor IVR con Genesys PureCloud"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]Cuando un cliente llama, por lo general, la primera impresi\u00f3n que tiene de la empresa y del servicio de atenci\u00f3n proviene del IVR. Si bien los clientes usan cada vez m\u00e1s el\u00a0autoservicio<\/a>, brindar una experiencia eficiente y positiva sigue siendo muy importante.<\/p>\n

Sea claro<\/strong><\/p>\n

Los prompts de IVR deben ser cortos y f\u00e1ciles de comprender. Antes de publicar un flujo de llamadas, haga un test de usabilidad para ver si los usuarios pueden realizar tareas espec\u00edficas y si todo lo que sucede a trav\u00e9s de los men\u00faes es intuitivo. Luego de publicarlo, aproveche las grabaciones para observar c\u00f3mo navegan los clientes en el IVR a fin de detectar \u00e1reas de mejora.<\/p>\n

Sea conversacional<\/strong><\/p>\n

Si bien los prompts de texto a voz est\u00e1n disponibles y pueden agilizar la implementaci\u00f3n, considere contratar voces profesionales para la grabaci\u00f3n a fin de que la experiencia sea m\u00e1s convincente y significativa. Habilitar el reconocimiento autom\u00e1tico de voz permite a los clientes interactuar m\u00e1s f\u00e1cilmente con el IVR en su idioma de preferencia; no obstante, los bots de voz son muy comunes hoy y pueden crear experiencias m\u00e1s conversacionales con menos esfuerzo.<\/p>\n

No est\u00e1n limitados a un conjunto fijo y predeterminado de respuestas basado en palabras clave. Aprovechan la comprensi\u00f3n del lenguaje natural (NLU) para interpretar lo que dice el que llama, permiten al cliente hablar libremente en lugar de restringirlo a un conjunto limitado de palabras o frases. Si todav\u00eda no ha aprovechado las ventajas que le ofrecen las capacidades de NLU, vea este video y descubra c\u00f3mo configurar un bot en PureCloud<\/a>.<\/p>\n

Utilice los prompts correctos para el cliente correcto<\/strong><\/p>\n

Incorporar din\u00e1micamente los prompts referenciados le permite identificar al que llama con un mensaje espec\u00edfico grabado. El sistema extrae los datos del cliente \u2013n\u00famero telef\u00f3nico, c\u00f3digo postal, dispositivo, etc.\u2013 y utiliza los resultados para recuperar y reproducir un prompt espec\u00edfico. Con este enfoque, usted puede crear experiencias relevantes y personalizadas de IVR, utilizando siempre una misma voz profesional para todos los escenarios.<\/p>\n

Por ejemplo: un cliente llama al servicio de atenci\u00f3n de una agencia de viajes. El sistema le solicita ingresar su identificaci\u00f3n personal. Una vez que lo hace, el sistema puede ver que tiene una reserva y cu\u00e1l es el destino de vuelo y activar la reproducci\u00f3n de un prompt pregrabado. El cliente escucha: “Gracias por llamar”. \u00bfSu consulta es por el vuelo a Dubai?<\/p>\n

Otro ejemplo: una clienta quiere hacer una compra de \u00faltimo momento la v\u00edspera de Navidad. Se pregunta si la tienda cercana tendr\u00e1 horario extendido, entonces, llama para averiguar. El sistema realiza una b\u00fasqueda en la tabla de datos del DDI para saber la ubicaci\u00f3n y activa un prompt de localizaci\u00f3n espec\u00edfica para la reproducci\u00f3n.\u00a0<\/strong>El que llama escucha: “Gracias por llamar a la tienda Raleigh. Para horario de atenci\u00f3n, presione 1…”.<\/p>\n

Visite el centro de recursos si desea m\u00e1s informaci\u00f3n acerca de c\u00f3mo dise\u00f1ar flujos de llamadas en PureCloud Architect<\/a>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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