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Caso práctico

El desafío

Una gran empresa estadounidense de gestión de patrimonio tenía que reducir los costes operativos del contact center. Los agentes dedicaban mucho tiempo a  responder solicitudes poco complejas muy frecuentemente, lo que mermaba la productividad y la moral de los empleados.

Además de esta presión de costes, el sector de los servicios financieros también se vio afectado por un cambio en las expectativas de los clientes. Ahora, los clientes esperan obtener respuestas a sus preguntas en línea de manera rápida y eficiente, y evitar las llamadas telefónicas a toda costa.

Nuestro enfoque

Nuestro cliente nos preguntó cómo podíamos aprovechar la IA conversacional para mejorar las respuestas a preguntas habituales, reducir la carga de trabajo del personal y ofrecer un servicio más personalizado. Comenzamos analizando flujos de datos de las consultas realizadas al centro de datos de gran volumen para asignar flujos para las preguntas más frecuentes. A continuación, analizamos las diversas plataformas de procesamiento del lenguaje natural en el mercado que cumplieran todos los requisitos de los clientes.

Nuestro objetivo era automatizar respuestas mediante reconocimiento de patrones y palabras clave basado en IA. Los algoritmos cada vez más precisos reconocen palabras y frases para identificar el objetivo de la persona que llama a partir de diversos flujos de posibles conversaciones. Esta conversación se indexaba con una referencia con el objetivo de ofrecer las mejores respuestas, al tiempo que se continuaba perfeccionando el análisis. Nuestro asistente virtual de cara al cliente automatiza las consultas y realiza transferencias de agentes en directo a través de un chat basado en texto o colocando a los clientes en cola para que se les llame, según su preferencia.

La IA de voz reduce los costes operativos y el volumen de llamadas

Este asistente virtual que trata con el cliente automatizó más de 400 de las consultas más habituales de los clientes. Puede responder a preguntas generales y consultas específicas del usuario, con una mejora continua basada en análisis de IA y feedback de los clientes.

6,7 millones de USD

reducción en costes operativos

166.000

llamadas menos

5%

de mejora en la puntuación de experiencia del cliente