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Largas horas de espera y colapso en los call centers fueron moneda común durante los primeros meses del aislamiento por la pandemia de COVID-19. Vimos cómo los clientes de empresas de todos los verticales y tamaños, se volcaron en forma masiva a los centros de soporte y no siempre encontraron respuestas rápidas a sus consultas. Esta tendencia se vio profundizada por el crecimiento de las operaciones por canales digitales, tanto en lo que se refiere a comercio electrónico, como también trámites y operaciones bancarias. ¿Los sistemas de atención al cliente de las empresas estaban preparados para enfrentar semejante demanda? La respuesta, para nosotros, está a la vista.
En la época pre pandemia, muchas empresas continuaban bajo el modelo tradicional de call center, con una central telefónica hasta incluso situada en un edificio físico. La obligación de distribuir su operación tras la explosión de la pandemia les resultó altamente desafiante, ya que debieron descentralizar los distintos puntos de contacto con sus clientes. En este sentido, contar con un contact center en la nube fue una ventaja sustancial, al posibilitar el trabajo remoto y la interacción entre Inteligencia Artificial, ejecutivos de soporte, y el equipo de contacto con el cliente, convirtiendo a los call centers en contact centers omnicanal. Los números lo reflejaron muy bien, algunas empresas lograron incrementar hasta un 426 por ciento las sesiones de servicio al cliente gracias a la implementación de chatbots. Fue el caso de Salesforce, para sus clientes en Retail y Alimentos.
Desde Nubity, nuestra empresa que se especializa en la optimización de los servicios en la nube, Advanced Consulting Partner de Amazon Web Services (AWS) y una de las tres empresas en Latinoamérica certificadas en Connect, el centro de contacto omnicanal en la nube de AWS, entendemos que la importancia del contact center en la nube va mucho más allá de la mejora en los tiempos de atención. La utilización de Machine Learning permite tener reportes en tiempo real y recopilar insights, lo que ayuda a identificar de inmediato si un cliente está satisfecho o no con el servicio prestado. Específicamente la herramienta de Sentiment Analysis puede analizar una llamada en vivo, con la ayuda de Inteligencia Artificial, y ver si un cliente está siendo bien atendido en base a sus respuestas, ya que creemos también que los bots no están preparados para dar respuesta a todas las situaciones que se les presentan. Lo mejor es desarrollar una estrategia simbiótica de automatización y una fuerza humana de customer care bien preparada.
Por esta razón, Amazon, uno de nuestros clientes y el mayor retail minorista de México, implementó en ese país AWS Connect, al incorporarlo en su plataforma de Business Intelligence. Los datos minados ayudaron a obtener insights, para la mejora en la toma de decisiones: Connect le permitió a Amazon implementar su propio contact center omnicanal, y así conectar y crear flujos que permiten mantener la comunicación entre la empresa y sus clientes de forma amigable, con la ayuda de bots en chats o llamadas de voz. Las experiencias personalizadas que brinda esta tecnología permitieron no sólo medir el servicio de atención al cliente, sino también mejorarlo, logrando una reducción del 20 por ciento en el tiempo de respuesta.
Sabemos que la coyuntura de 2020 puso a las empresas frente al desafío de distribuir sus canales de contacto con sus clientes. La necesidad de actualizar su tecnología y no caer en obsolescencia cobró aún más relevancia en un entorno de trabajo remoto. Las metodologías de colaboración descentralizadas y la ayuda de herramientas en la nube demostraron ser la mejor alternativa no sólo para mantener sino para mejorar la forma en que los clientes son escuchados y valorados por una organización. El desafío 2021 estará puesto en cómo aprovechar lo aprendido este año y prosperar en la nueva normalidad.
