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Speech analytics para mejorar la resolución de la primera llamada

El objetivo de cualquier centro de atención al cliente es ofrecer una excelente experiencia a aquellos que llaman. En un mundo idílico, tu producto o servicio es tan bueno que los clientes no tendrían que ponerse en contacto con tu empresa una vez finalizada la compra o contratación. Pero en el mundo real, los agentes de atención al cliente son, en la mayoría de las ocasiones, los únicos que pueden influir positivamente en la satisfacción general con el producto o servicio, solucionando posibles problemas posteriores a la compra. En otras palabras, pueden evitar que los clientes abandonen la empresa tras una mala experiencia y, por lo tanto, pueden ampliar el ciclo de vida de los clientes. Según Hubspot, es probable que el 93% de los clientes vuelvan a comprar en empresas que ofrecen un excelente servicio de atención al cliente.

Cuando un cliente llama a tu centro de contacto, quieres que los agentes atiendan la consulta inmediatamente y resuelvan el problema de forma que el cliente no tenga que volver a llamar. Aquí es donde la resolución a la primera llamada (FCR) puede ayudarte a medir la eficacia de la resolución de problemas en tu centro de contacto. Por lo tanto, un alto porcentaje de FCR implica una mayor satisfacción del cliente.

Por muy bonito que suene, el FCR no siempre es fácil de medir; conlleva dos retos principales. El primero es cómo detectar las llamadas repetitivas del mismo cliente y por el mismo problema, que (para hacerlo aún más difícil), muy probablemente, han sido atendidas por diferentes agentes. Y el segundo es cómo detectar los motivos y los temas de estas llamadas repetitivas, para poder identificarlos, se necesitaría un gran esfuerzo de escucha manual.

Speech analytics es una de las últimas tecnologías que ha demostrado su utilidad para afrontar los retos de la medición del FCR y abrir la puerta a nuevas perspectivas y descubrimientos basados en el análisis de esta métrica. Varios clientes de Xdroid ya utilizan la función FCR de su producto para realizar seguimiento del porcentaje de resolución a la primera llamada e identificar áreas de mejora, no solo para formar y entrenar a los agentes, sino también para otras cuestiones empresariales.

Análisis FCR de un cliente de Xdroid – Industria del Retail

Uno de los clientes de Xdroid, del sector del retail, realizó una investigación muy interesante utilizando VoiceAnalytics para medir la eficacia del FCR en su empresa.

A lo largo de un mes, 31 días para ser exactos, detectaron y rastrearon automáticamente todas las llamadas repetitivas utilizando la función FCR de la plataforma de Xdroid. Mediante la importación de información de metadatos, como el ID de caso y el ID de cliente, identificaron qué clientes tuvieron que volver a llamar después de haber comunicado el problema por primera vez. Se analizaron un total de 200.000 llamadas y los resultados mostraron que 80.000 de ellas eran repetitivas en el periodo especificado. Se trata de un número significativo de llamadas que repercute tanto en los niveles de satisfacción de los clientes como en los costes operativos. Estos datos cambiaron las reglas del juego para esta empresa, teniendo en cuenta que muchas organizaciones del sector no tienen ni idea de cuántas llamadas repetitivas reciben.

xdroid

Realizaron un análisis más detallado y descubrieron que, de esas 200.000 llamadas:

  • El 65,22% de los problemas comunicados se resolvieron en la primera llamada.
  • El 30,72% de los problemas notificados necesitaron de 2 a 5 llamadas repetidas para resolverse
  • El 3,24% necesitó de 6 a 10 llamadas para solucionarse
  • El 0,24% necesitó más de 15 llamadas para solucionarse.
speech analytics

También pudieron detectar fácil y automáticamente a qué categorías pertenecen estas llamadas repetitivas. Descubrieron que las consultas, las quejas y las cancelaciones tenían los porcentajes de FCR más bajos. Con el uso de la función Word Cloud de la plataforma, pudieron profundizar en los resultados de estas categorías y descubrir las palabras clave más mencionadas en estas llamadas. En la categoría quejas/subcategoría transporte, las palabras más mencionadas estaban relacionadas con los tiempos de espera, por ejemplo, «dos semanas», «dos días» y «diez días». Gracias a este análisis se dieron cuenta de que los plazos de transporte y entrega eran considerados demasiado largos por los clientes, lo que significaba que había un distanciamiento entre las expectativas de los clientes y la entrega de sus pedidos.

Otra cosa que les interesaba medir era el FCR en las llamadas relacionadas con el servicio técnico en las distintas categorías, debido al elevado volumen de agentes que habían asignado al departamento de servicio técnico. El análisis mostró que el servicio técnico era responsable de:

  • El 50% de las llamadas repetitivas en la categoría de Consultas
  • El 61% de las llamadas repetitivas de la categoría Incidencia
  • El 31% de las llamadas repetitivas de la categoría Reclamación
  • El 19% de las llamadas repetitivas en la categoría Anulación
speech analytics

De este modo, pudieron medir la eficacia de la resolución de problemas de los agentes del servicio técnico en las distintas áreas y crear planes de formación para abordar sus puntos débiles.

Con Speech Analytics la empresa pudo centrarse en los problemas de mayor impacto y adoptar un enfoque específico para reducir significativamente la repetición de llamadas mediante la mejora de procesos y comunicación. Este es sólo un ejemplo de cómo la medición del FCR puede ayudar a descubrir y abordar problemas a nivel general de la empresa.

Creditos: Imagen cedida por Xdroid

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