Durante los últimos años hemos observado cómo las grandes compañías planteaban nuevos procesos en los que se incluía algún tipo de automatización. En este último par de años, se ha producido una aceleración de estas estrategias, no sólo en las grandes marcas, sino en la mayoría de las compañías y es debido en gran medida al confinamiento por la Covid-19.
Uno de los principales motivos, fue la necesidad de atender a los clientes de manera remota, durante los confinamientos decretados, pero respondiendo con inmediatez. Todo esto impulsó una priorización de los medios digitales, que destapó la necesidad cada vez mayor de una atención al cliente 24×7.
¿Qué y cómo automatizar?
El primer paso es hacer una buena estrategia de Design Thinking para identificar cuáles son las necesidades reales que tiene nuestra compañía a la hora de automatizar procesos. Una vez identificadas, procedemos a implantar las soluciones más adecuadas.
En el sector del outsourcing, las automatizaciones por las que optan el mayor número de compañías, según GSS Grupo Covisian, son:
Automatización Robótica de Procesos (RPA)
RPA o Automatización Robótica de Procesos (Robotic Process Automation), es una manera de interactuar con una infraestructura digital ya presente, sin modificarla, para automatizar pequeñas tareas.
La RPA es una alternativa sencilla de implantación, que permite mover a los empleados de tu compañía que se encuentran realizando tareas repetitivas, hacia actividades de valor añadido..
Pero la implementación de RPA no persigue solamente una reducción de costes, sino un , aumento de la eficacia.
A estas dos ventajas le podemos sumar también dos factores que hacen destacar las soluciones robotizadas, especialmente en las tareas de atención al cliente y back office: la reducción al mínimo de errores y la disponibilidad.
En un contact center, además de las tarea en sí de contacto con el cliente, el operador se enfrenta a su vez a una lista de tareas administrativas que consumen su tiempo de operación (recopilación de datos del cliente al comienzo, actualizar información después del contacto, completar una orden de compra, duplicar información en varios sistemas, etc). Aplicando esquemas simples de RPA podemos gestionar estas tareas de tal manera que consigamos:
- Reducir el tiempo que el operador le dedica a estas actividades y por lo tanto que vuelva a la atención, donde puede aportar mayor valor,
- Evitar casi en un 100% los errores que pueda cometer el operador en este tipo de tareas.
Chatbots con IA
Cuando hablamos de «chatbot», comenzamos a dar un paso más allá en la automatización de procesos, en el caso de que incluyamos en a estos Inteligencia Artificial. Gracias al Machine Learning, estos robots son capaces de seguir de manera autónoma conversaciones con una persona.
En un Contact Center, comienza a ser cada vez más habitual encontrar este tipo de Inteligencia Artificial de manera escrita y telefónica. En un estado muy básico, pueden actuar como un primer filtro de atención al cliente, pero añadiendo la ventaja de la IA, podemos conseguir que el contacto sea transferido a un agente especializado o incluso, responder su consulta automáticamente, sin necesidad de la intervención humana.
Pero esta tecnología no es exclusiva para el servicio al cliente, sino que también es adoptada para mejorar la experiencia de empleado.
Aplicando Inteligencia Artificial a estos bots, conseguimos que sean capaces de aprender de cada interacción recibida, para seguir avanzando y ofrecer respuestas cada vez más adecuadas a la solicitud recibida y más similares a las que daría un humano.
Esta última característica es clave para que estos chatbots sean, no solo útiles, sino que emerjan como una herramienta de generación de experiencia y fidelización con los clientes. Y es que, los clientes quieren ser atendidos de manera inmediata, pero lo más humanamente posible.
Por lo tanto, a día de hoy, aunque un chatbot con Inteligencia Artificial, debidamente entrenado con Machine Learning sea capaz de ofrecer respuestas adecuadas y correctas en la atención al cliente, es todavía necesario contar con asesores humanos, que puedan, o bien reforzar la respuesta dada por el bot, o bien para aquellas excepciones que no entren dentro de la capacidad de aprendizaje de la I.A. en ese momento y tengan que ser asumidas por un agente.
Big Data
Para que estos chatbots funcionen, necesitan además una base de conocimiento de la que aprender. Aquí entra el Big Data. Es increíblemente inmensa la cantidad de información no estructurada que pasa por un Contact Center al minuto.
Gran cantidad de esa información proviene de nuestros clientes, es decir, tiene un gran valor para la compañía: feedbacks, consultas, datos estructurales, etc. Gracias a estos datos podemos crear perfiles de clientes, segmentarlos, realizar análisis predictivos, establecer estrategias para el servicio, dirigir el contacto al agente más apto para gestionarla, etc. Pero para todo esto, primero es necesario estructurar estos datos e interpretarlos para poder extrapolarlos a todas estas funcionalidades. Así, si conocemos por ejemplo, cuáles son las consultas principales de nuestros clientes de una determinada zona, podremos entrenar la I.A. de nuestro chatbot para que identifique esos clientes y les ofrezca la respuesta más adecuada y sobre todo, más natural.
El futuro de la automatización de procesos
Entonces, si la automatización en el sector outsourcing comienza a tomar fuerza, ¿qué pasa con los empleados que no están formados y realizan las tareas más básicas?
La realidad es que seguirán necesitando perfiles formados para trabajar con estas nuevas tecnologías y en el mercado este tipo de perfiles son reducidos en comparación con la demanda actual. No solo eso, si no que la tendencia de evolución e implantación de automatismos en las corporaciones anuncia una demanda muy superior a la oferta de estos perfiles en un futuro cercano.
Por ello, ya son muchas las compañías que plantean la implantación de automatizaciones como una estrategia unida a la formación de sus empleados en estas materias. De esta manera pueden formar colaboradores cuyas funciones se ven reducidas por la nueva tecnología, para reubicarlos en tareas de supervisión de esa tecnología, por ejemplo.
En definitiva, antes de comenzar a implantar algún modelo de innovación en la compañía, es esencial establecer una estrategia que aúne tanto la parte de desarrollo, como la del talento, para poder reubicar eficazmente los esfuerzos de nuestros empleados.
