A medida que la pandemia obliga a los centros de contacto a operar con agentes que trabajan desde casa, los gerentes recurren cada vez más al análisis de voz en tiempo real para impulsar mejoras en la eficiencia de los agentes (mediante la reducción de la AHT) y la eficacia (mejoras en la FCR y el NPS) y lograr un cumplimiento del 100%.

Antes de la pandemia, los administradores de los centros de contacto dependían de una combinación de supervisión presencial y análisis del habla de las llamadas grabadas para impulsar las mejoras en la eficiencia y la eficacia de los agentes.

Sin embargo, la pandemia lo ha cambiado todo. Ha obligado a los centros de contacto a apoyar a los agentes que trabajan desde casa desde múltiples ubicaciones. Los jefes de equipo que «pasaban por el suelo» y supervisaban y ayudaban a los agentes en tiempo real ya no están disponibles. El proceso de análisis de voz sin conexión, que todavía está disponible de forma remota, es limitado y manual. Un asesor de llamadas o un analista de control de calidad asesoran a un agente de forma manual utilizando una muestra del 1 al 2% de las llamadas que se han transcrito y analizado.

Ahora existe una necesidad urgente de monitorear y brindar soporte a los agentes en tiempo real y proporcionarles todas las herramientas y el soporte que tenían mientras trabajaban en sus oficinas.

La asistencia de agentes en tiempo real consiste en el uso de inteligencia artificial, más específicamente el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural, para ayudar a los agentes en tiempo real durante la llamada de las siguientes maneras.

1. Se pueden presentar a los agentes artículos de la base de conocimientos y las siguientes mejores acciones a partir de las intenciones extraídas del texto transcrito
2. Al extraer los algoritmos y las intenciones de NLU, ahora puede resumir la llamada automáticamente y ahorrar tiempo de disposición y cierre
3. Los supervisores pueden monitorear el sentimiento en tiempo real

La asistencia de agente en tiempo real puede reducir el AHT de 30 segundos a 1 minuto, mejorar el FCR entre un 3 y un 5% y mejorar el NPS/CSAT.

¿Qué se necesita para implementar Real-time Agent Assist?

La asistencia de los agentes en tiempo real implica la transcripción en tiempo real de la interacción entre el agente y la persona que llama y extraer palabras clave, ideas e intenciones del texto transcrito y ponerlo a disposición de manera fácil de usar tanto para los agentes como para los jefes de equipo y los supervisores.

Hay 4 pasos clave involucrados:

1. Captura de audio: El primer paso es transmitir los dos canales de audio (es decir, transmisiones de agentes y personas que llaman) desde la plataforma de centro de contacto que utiliza el cliente (ya sea en las instalaciones o en la nube). Voicegain admite una variedad de protocolos para transmitir audio. Los hemos descrito aquí y aquí. Nos hemos integrado con las principales plataformas de centros de contacto locales, como Avaya, Cisco y Genesys. También nos hemos integrado con las API de Media Stream de plataformas CCaaS programables como Twilio y SignalWire.
2. Transcripción: El siguiente paso del proceso es transcribir las transmisiones de audio en texto. Ofertas de Voicegain API de transcripción para convertir el audio en texto en tiempo real. Podemos transmitir el texto en tiempo real (mediante websockets o gRPC) para que pueda integrarse fácilmente en cualquier motor de NLU.
3. Análisis de texto y NLUs: En este paso, el motor de NLU extrae las intenciones del texto transcrito. Estas intenciones se entrenan en una fase anterior utilizando frases y oraciones. Voicegain se integra con los principales motores de NLU, como RASA, Google Dialogflow, Amazon Lex y Salesforce Einstein.
4. Integración con Agent Desktop: El último y último paso es integrar los resultados de la NLU con el Agent Desktop.

En Voicegain, hacemos que sea muy fácil desarrollar aplicaciones de asistencia a los agentes en tiempo real. Inscríbase para probar la precisión de nuestro modelo en tiempo real.