Disponer de la información adecuada en el momento preciso suele ser garantía de éxito. En los servicios de contact center el éxito se mide en base a la resolución satisfactoria a una pregunta o transacción de un cliente en el menor tiempo posible y en un único contacto. En este escenario resulta sumamente importante que el personal que interactúa con el cliente conozca o disponga de la información que necesita para resolver la petición del cliente. La competitividad en el mercado obliga a las empresas a ofrecer una gran variedad de productos y servicios para satisfacer al mayor número de clientes potenciales. Para mantener una oferta atractiva en el tiempo también se requiere de adaptaciones sobre los mismos. Dicha variedad y dinamismo exige a las áreas de gestión de clientes actualizar su conocimiento para poder responder adecuadamente a clientes existentes o potenciales. Aunque la formación de los empleados es sumamente importante, Internet nos ha enseñado a ser extremadamente eficientes y a utilizar otras alternativas para no depender de nuestra memoria. De hecho, todos hemos recurrido a Google para solucionar pequeños problemas con el Office en el trabajo. Pero indudablemente, para poder buscar y encontrar debemos disponer de información ordenada en algún sistema que permita indexarla y contextualizarla. Estos sistemas son las bases de datos de conocimiento. Permiten importar, almacenar y clasificar todo tipo de información en formato digital de distintas fuentes. El principal valor de una base de datos de conocimiento no reside realmente en su capacidad de almacenar información (eso ya lo hace estupendamente un servidor de ficheros), si no en su capacidad de buscarla y encontrarla, rápida y fácilmente, cuando lo necesitamos. Un sistema de este tipo resulta muy beneficioso en la relación con los clientes ya que normaliza la respuesta de los agentes y minimiza el posible error humano. Reduce la curva de aprendizaje y, en caso de disponer de varias plataformas de atención, ofrece las mismas respuestas. Además, reduce los tiempos de atención e incrementa los ratios de resolución en la primera interacción. En definitiva, mejora la productividad y la exactitud de la información proporcionada, redundando en una mejor experiencia de cliente. Indudablemente si la información es debidamente etiquetada y las respuestas a las búsquedas son calibradas y evaluadas por los propios usuarios, el sistema mejora ofreciendo respuestas más exactas. Por tanto, el centro de atención, que dispone del conocimiento, puede alimentar el sistema y calibrarlo cada vez que se usa (por ejemplo: valorar si la respuesta ha sido válida, o si la información proporcionada es correcta o no, añadir la información si no ha sido encontrada). La generación digital de este conocimiento es vital y los equipos de atención pueden estructurarlo para que un gestor de conocimiento pueda indexarlo de forma óptima. La sociedad indudablemente está evolucionando gracias a la democratización de la tecnología y la disponibilidad de acceso a Internet desde multitud de terminales que permiten interactuar con un ingente contenido documental. Asimismo, Google es uno de los principales “culpables” de que a muchos usuarios les resulte más cómodo y rápido buscar la información en lugar de interactuar con un ser humano, explicar su necesidad y recibir una respuesta. ¿Por qué no beneficiarse de este cambio en la cultura del consumidor para permitirle que se pueda “auto-ayudar” a encontrar la información? El sistema en sí es el mismo, lo importante es disponer de ese conocimiento estructurado y actualizado. Si el interfaz en el que reside es una aplicación usada por el contact center o una web pública, realmente es una decisión de la organización en cuanto a qué quiere y qué no quiere presentar en sus distintos sitios web. Además al acceder tanto el cliente como el centro de atención al mismo repositorio o sistema, siempre se ofrece la misma respuesta. Si identificamos las tecnologías de automatización o asistencia del futuro, estas no funcionarán por flujos predefinidos muy limitados como las disponibles en la actualidad, sino que funcionarán con algoritmos que se fundamentarán en la información indexada. Entenderá el contexto de la pregunta y encontrará la información que más se ajusta a la contestación gracias a los distintos puntos y pesos sobre búsquedas realizadas con anterioridad con contextos similares. Si la contestación se realiza por voz (IVR – Avatar), Chat, Twitter, email, SMS, etc. será como ya se ha indicado antes, una mera decisión sobre el interfaz a usar y qué presentar en cada interfaz. Indistintamente de lo que nos depare la tecnología del futuro, hoy disponemos de la capacidad de mejorar de forma significativa los equipos de atención implantando, alimentando, manteniendo y usando bases de datos de conocimiento. Por si esto no fuera suficiente, imaginemos su potencial si lo enfocamos como una solución de autoayuda accesible para nuestros clientes…
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