En este caso de éxito veremos como se ha usado Big Data Analytics para mejorar la satisfacción del cliente en el servicio de atención al cliente en el Contact Center de Liberty Seguros.

Para ello se ha realizado un proceso consistente en cinco puntos:

  • Estructurar la información: Identificar los patrones de vocabulario, expresiones e información utilizados en las llamadas. Lo que permite estructurar la información vocal del Paciente y del Agente.
  • Identificar factores transversales: Crear factores transversales que permitan incrementar el valor tipológico de las llamadas encontrando puntos fuertes y débiles del canal telefónico.
  • Automatizar la plantilla de calidad: Transformar los criterios de calidad en reglas estándar que permitan clasificar la calidad de forma automática y objetiva.
  • Identificar los puntos críticos de fallo e implementar un sistema de reporting.
  • Estandarizar los procesos de análisis y mejora: Elaborar los principales indicadores y métricas que permitan la eficiencia en costes, el proceso, control y mejora continua.

Primero se ha analizado la llamada, distinguiendo entre la parte de cliente y la parte de agente. Analizando los principales KPIs, como el TMO, tiempo de conversación, silencios, satisfacción de cliente.

Posteriormente se ha realizado un análisis tipológico, diferenciando entre siniestros, tramitaciones, coberturas, y sin tipología, además de un análisis de desempeño incluyendo como temas de análisis la insatisfacción, la asimetría informativa y la reiteración de contactos del cliente.

Cruzando y analizando los resultados de estos análisis, las principales conclusiones que se han obtenido respecto a las valoraciones promedio de cada uno de los KPIS analizados son: un TMO promedio con un silencio del 17%, que la participación de clientes y agentes es prácticamente la misma y que hay agentes más participativos que otros, pero que esta participación no aumenta la duración pero sí reduce el silencio.

Respecto a la Calidad, se han analizado diferentes categorías definidas, como por ejemplo las notas manuales de los evaluadores, calculando la importancia otorgada subjetivamente por los mismos a cada categoría dentro de la nota final de calidad, pudiendo realizarse el mismo ejercicio con notas otorgadas por los clientes obteniendo los factores de mayor influencia en la calidad percibida por los clientes.

Así mismo, Digitex aplica el modelo TAI, el cual implica un estudio pormenorizado de los canales de atención al cliente Omnicanal y Multicanal, enfocado en tres áreas principales: misma Tramitación, misma capacidad de Acción y misma Información.

Las principales conclusiones de la aplicación de analytics y calidad son:

El rendimiento por agente es muy distinto en cuanto a la optimización del tiempo de la llamada y del cliente. Se debe utilizar esta métrica para crear un modelo de actividad uniforme que trasmita la misma imagen de acción independientemente del agente de contacto, lo cual repercute directamente en la satisfacción y en la rentabilidad.

El modelo de evaluación actual, aunque fiable, presenta algunas diferencias significativas en función del evaluador. Este suceso repercute en la motivación en función del esfuerzo, ya que una misma actitud puede ser premiada o penalizada en función del evaluador asignado.

Un modelo de evaluación más uniforme basado en parámetros específicos y en una muestra mayor transmite una idea de control estandarizado y permite mejores resultados a la hora de incentivar cambios positivos.

La relación existente entre la reiteración del contacto y la asimetría de información intercanal e intracanal revela que esta es una de las causas de aumento o improductividad del coste en el canal telefónico.

Abordar un plan para llevar a cabo una transición de la multicanalidad a la omnicanalidad, además de mejorar la imagen de marca transmitida, permitirá una optimización de los contactos necesarios para alcanzar una mejor experiencia del cliente y la solución del mismo.

Analytics te da las medidas correctoras al enfoque de las llamadas mejorando la rentabilidad del agente, incrementando la satisfacción, fidelidad y lealtad del cliente a la marca.

Alexandre Paixao Andrade

Director de Analytics – Digitex

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