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Ya sea que utilicen su PC, teléfono inteligente o dispositivos de asistencia digital, los clientes de hoy adoptan el reconocimiento de voz para realizar una tarea o encontrar información de manera simple, rápida y directa. Y, cuando se comunican con su contact center, esperan poder hacer lo mismo.
Las tecnologías de reconocimiento de voz, incluidas el reconocimiento de voz, la conversión de texto a voz, la autenticación multifactor (biometría de voz + preguntas), pueden utilizarse junto con la Genesys Customer Experience Platform. Con soluciones como Genesys Voice Platform incorporadas en PureEngage, el contact center resuelve las transacciones del cliente o las entrega al agente correcto rápida y fácilmente. Se ahorra tiempo de atención, mejora la experiencia del cliente, y se reducen costos en comparación con las llamadas atendidas puramente por agentes.
¿Cómo puedo utilizar esas tecnologías en mi contact center?
Con el reconocimiento de voz, los clientes pueden mejorar —y mucho— su experiencia de autoservicio en un canal de voz, ya que es posible tener interacciones más complejas y personalizadas. Puede utilizarse para identificar o autenticar a quien llama a través de la biometría de voz y la autenticación multifactor. Esto le ahorra al agente tiempo de atención e insatisfacción (¿a qué agente le gusta hacer las preguntas de autenticación?) porque la autenticación se realiza por autoservicio antes de transferir la llamada al agente o a una aplicación de autoservicio. Al combinar la biometría de voz y las preguntas, se mejora significativamente la prevención del fraude y se evita la ingeniería social.
El reconocimiento de voz puede utilizarse para conocer el motivo de la llamada, juntos con los otros datos del cliente, de modo de transferir rápidamente la llamada al mejor agente disponible. Gracias a que las transferencias son más rápidas y más precisas, mejora la satisfacción del cliente (calificaciones NPS) y del empleado y, al mismo tiempo, disminuyen los costos porque se reduce el tiempo de atención. En comparación con las interacciones atendidas por agentes, las automatizadas por lo general cuestan 25% o menos por minuto. Si una interacción atendida por un agente cuesta entre $1 y $3 por minuto, una llamada de cinco minutos cuesta entre $5 y $15. El costo típico de atención de una llamada automatizada cuesta entre $0,25 y $0,50 por minuto, con lo cual el costo de una llamada es de entre $1,25 y $2,15. Si traslada el 15% o el 20% del tiempo de atención del modo humano al automático, podrá reducir significativamente la cantidad de personal y los costos.
Después del horario de atención al público o durante los períodos de mayor actividad cuando la disponibilidad de los agentes es un problema, las interacciones comunes pueden resolverse completamente por autoservicio usando el reconocimiento de voz y la conversión de texto a voz. En general, todas las transacciones que hoy atienden los agentes —solicitan información específica de la llamada, la ingresan en la pantalla y luego leen la respuesta al cliente— pueden automatizarse fácilmente con reconocimiento de voz. Estamos hablando de cosas como “¿Cuál es mi número de cuenta?”, “¿Cuándo se envío mi pedido?” o “Necesito la dirección de la tienda más cercana”. Esto no solo mantiene a los clientes fuera de las colas de espera, sino que también reduce la demanda de personal y brinda la información que los clientes necesitan aun cuando el contact center esté cerrado.
La tecnología de reconocimiento de voz de LumenVox también puede utilizarse en llamadas outbound para confirmar pedidos, proporcionar información de envíos o brindar información importante en forma oportuna. La tecnología de análisis Call Progress de LumenVox puede mejorar la precisión de entrega de mensajes de las aplicaciones outbound, ya que permite saber si la llamada fue atendida por una máquina o por una persona y, en función de eso, asignar la carga correcta a las respuestas automatizadas o permitir la interacción con agentes usando reconocimiento de voz y conversión de texto a voz.
Muchos de nuestros clientes notan que pueden utilizar las mismas tecnologías para reducir los costos y mejorar la CX de los empleados también. Aplicaciones como Automated Password Reset brindan a los clientes y los empleados la posibilidad de restablecer sus contraseñas sin la participación de un agente de la mesa de ayuda. Libérelos de tener que recordar las preguntas de seguridad o PIN que se comparten o se pierden con facilidad. Autentique a sus usuarios en forma confiable en cualquier momento y lugar con una simple frase de contraseña hablada, una selfie o preguntas de seguridad.
LumenVox pone a disposición de su contact center sus 17 años de experiencia en reconocimiento automático de voz. Proveemos las principales tecnologías de reconocimiento automático de voz (ASR), conversión de texto a voz (TTS) y biometría de voz para potenciar las interacciones del cliente. Como partner de Genesys en AppFoundry, brindamos una variedad de tecnologías de reconocimiento de voz y aplicaciones como Password Reset, todas comprobadas y certificadas para habilitar el reconocimiento de voz en su entorno Genesys.
¿Le parece interesante?
Le presentamos “5 preguntas simples” que lo ayudarán a identificar casos de uso específicos para su contact center. Si siente curiosidad y quiere saber cómo utilizar el reconocimiento de voz en su contact center, comuníquese con LumenVox, y su representante de Genesys lo ayudará con las preguntas y le mostrará cómo aprovechar las tecnologías de voz para mejorar la satisfacción y la experiencia de sus clientes, y reducir costos. También puede visitar nuestra lista de aplicaciones en el portal AppFoundry. O bien regístrese ahora para el webinar on-demand y véalo cuando le sea más conveniente.
Esta publicación fue realizada en cooperación con Jeff Hopper. Como vicepresidente de Servicios para el Cliente de LumenVox, Jeff coordina el soporte técnico, la capacitación, la certificación de partners y la ingeniería en ventas. Tiene más de 20 años de experiencia en reconocimiento de voz y otras tecnologías para contact centers.
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