Analíticas de centro de llamadas y cómo usarlas para mejorar el rendimiento

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Fomentar las relaciones con los clientes se reduce a anticipar sus necesidades y comprender sus comportamientos. Pero la intuición solo te llevará hasta cierto punto. Para construir una cultura centrada en el cliente (y un negocio exitoso), necesitas ser capaz de descubrir dónde están fallando tus esfuerzos de atención al cliente.

¡Las analíticas de centro de llamadas lo hacen posible! Al convertir los datos brutos de las interacciones en información procesable, pueden resaltar las lagunas en la formación de los agentes, revelar los cuellos de botella en los procesos y mostrar dónde tu conjunto de herramientas tecnológicas no está rindiendo.

Unas analíticas de centro de llamadas completas pueden:

• Hacer tu centro de llamadas más ágil

• Mejorar las conversiones del equipo de ventas

• Aumentar la alineación interna

Esta guía detallada explica qué son las analíticas de centro de llamadas, de dónde provienen los datos y los diferentes tipos a considerar. También aprenderás por qué las analíticas conversacionales son tan importantes y los desafíos que enfrentan los equipos, además de cómo el software adecuado puede resolverlos.

En resumen:

Las analíticas de centro de llamadas transforman los datos brutos de las interacciones en información procesable que ayuda a mejorar el rendimiento de los agentes, la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. Al analizar los datos de llamadas, chats, correos electrónicos, sistemas IVR y sistemas CRM, las empresas pueden identificar lagunas en la formación, optimizar los flujos de trabajo y predecir el comportamiento del cliente.

El artículo cubre siete tipos principales de analíticas:

1. Analíticas de voz: Detecta el sentimiento, las palabras clave y los problemas de cumplimiento en las llamadas de voz.

2. Analíticas de texto: Analiza las interacciones escritas en todos los canales para detectar tendencias.

3. Analíticas predictivas: Pronostica el volumen de llamadas, el rendimiento de los agentes y el riesgo de abandono.

4. Analíticas de autoservicio: Rastrea el uso de las preguntas frecuentes, el IVR y el centro de ayuda para identificar lagunas.

5. Analíticas de escritorio/móvil: Supervisa la actividad de los agentes y la eficiencia de las herramientas.

6. Analíticas multicanal: Unifica los datos de los clientes en todas las plataformas para una visibilidad completa del recorrido.

7. Analíticas de interacción: Combina voz/texto/metadatos para descubrir puntos débiles y mejorar la FCR.

Por qué es importante: Las analíticas aumentan la agilidad, impulsan la alineación, mejoran las conversiones de ventas y elevan la satisfacción del cliente. El artículo también desglosa los desafíos comunes (como la sobrecarga de datos o los recorridos fragmentados) y explica cómo herramientas como Aircall los resuelven con información en tiempo real, integración omnicanal y funciones de informes inteligentes.

Conclusión clave: Con la plataforma de analíticas adecuada, los centros de llamadas pueden pasar de un soporte reactivo a uno proactivo, mejorando tanto la productividad de los agentes como la lealtad del cliente.

¿Qué son las analíticas de centro de llamadas?

Las analíticas de centro de llamadas son la práctica de recopilar y analizar datos de cada interacción con el cliente, incluyendo llamadas, chats, correos electrónicos y registros de CRM para generar información que mejore el rendimiento y la experiencia del cliente.

Por qué es importante:

Sin analíticas, los líderes solo ven resultados superficiales y se pierden las razones detrás del comportamiento del cliente. Con la información adecuada, pueden mejorar el CSAT, reducir las puntuaciones de esfuerzo y fortalecer el rendimiento a nivel de servicio.

Las analíticas también permiten reducir los tiempos de gestión, perfeccionar los servicios y reducir los costes. Por ejemplo, las analíticas de voz por sí solas pueden aumentar la satisfacción del cliente hasta en un 10 % mientras que reducen los costes operativos entre un 20 % y un 30 %.

Analíticas de centro de llamadas vs. KPIs de centro de llamadas

Las analíticas de centro de llamadas y los KPIs a menudo se mencionan juntos, pero tienen propósitos muy diferentes. A continuación, hemos desglosado la diferencia:

• Analíticas de centro de llamadas: El proceso de examinar los datos de los clientes para descubrir patrones, tendencias y las causas raíz de los problemas que afectan la satisfacción del cliente y el rendimiento del centro de llamadas. Esto podría incluir analizar transcripciones de voz a texto para detectar frustración, revisar el enrutamiento de llamadas para detectar cuellos de botella o estudiar los historiales de los agentes para identificar necesidades de formación.

• KPIs de centro de llamadas: Los puntos de referencia medibles que rastrean el rendimiento a lo largo del tiempo. Ejemplos comunes incluyen CSAT, FCR, volumen de llamadas y AHT. Los KPIs proporcionan una instantánea de qué tan bien el centro de llamadas está cumpliendo sus objetivos.

Piénsalo de esta manera: las analíticas son el motor bajo el capó, mientras que los KPIs son los indicadores del tablero que muestran cómo está funcionando el centro de llamadas. Por ejemplo, las analíticas podrían revelar que los agentes tienen dificultades con las preguntas sobre precios, mientras que los KPIs como FCR o CSAT mostrarían el impacto a través de una menor satisfacción o tasas de devolución de llamada más altas.

¿De dónde provienen los datos de las analíticas de centro?

Las analíticas de centro de llamadas se basan en múltiples fuentes de datos para crear una imagen completa de las interacciones con los clientes y el rendimiento de los agentes. Las entradas clave incluyen:

• Transcripciones de llamadas de voz (IA de voz a texto): Convierte las conversaciones habladas en texto para el análisis de palabras clave, el seguimiento de sentimientos y la supervisión del cumplimiento.

• Plataformas CRM: Almacena perfiles de clientes, historial de interacciones y registros de compras para vincular el comportamiento con los resultados.

• Registros de IVR: Captura las rutas de las personas que llaman, las selecciones de menú y los puntos de abandono para la optimización de procesos.

• Registros de chat y correo electrónico: Rastrea las interacciones basadas en texto para descubrir consultas comunes y medir la calidad de la respuesta.

• Comentarios de encuestas de clientes (CSAT, CES, NPS): Proporciona datos directos sobre el sentimiento del cliente para evaluar los niveles de satisfacción y esfuerzo.

• Interacciones del servicio de asistencia y mensajería social: Supervisa tickets, mensajes directos y publicaciones públicas para identificar tendencias de servicio y problemas urgentes.

• Registros de eventos: Registra las actividades del sistema, las interrupciones o los desencadenadores del flujo de trabajo para conectar los eventos operativos con el impacto en el cliente.

7 tipos de analíticas de centro de contacto

Tus clientes no solo te llaman; interactúan con tu equipo a través de varios canales. Esto significa que tienes numerosas oportunidades para recopilar datos y cotejar información procesable. Cuantos más datos recopiles, más precisas serán tus percepciones.

Aquí están los siete tipos más comunes de analíticas de centro de llamadas para ayudarte a comprender mejor la experiencia del cliente y cómo mejorarla.

1. Analíticas de voz

Las analíticas de voz utilizan IA para analizar llamadas grabadas o en vivo, transcribiendo conversaciones e identificando palabras clave, tono y sentimiento. Al sacar a la luz patrones en las conversaciones y el comportamiento de los agentes, las analíticas de voz facilitan a los gerentes la identificación tanto de las fortalezas como de las áreas de mejora.

Cómo funciona:

La IA convierte la voz en texto en tiempo real o después de una llamada. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) luego escanea la conversación en busca de cambios de sentimiento, riesgos de cumplimiento y temas recurrentes.

El resultado es una imagen estructurada de la emoción del cliente, el comportamiento del agente y los problemas comunes que de otro modo estarían enterrados en horas de grabaciones.

Casos de uso:

• Usar la fecha de la conversación para refinar los guiones del centro de llamadas al descubrir frases vinculadas a conversiones más altas.

• Aplicar información sobre el sentimiento para detectar problemas emergentes de los clientes antes de que escalen.

• Supervisar el cumplimiento automáticamente escaneando en busca de divulgaciones o lenguaje requeridos.

• Aprovechar la supervisión de llamadas en tiempo real y las funciones de susurro para proporcionar coaching en vivo durante las llamadas.

Con las analíticas de voz para centros de llamadas, los equipos pueden reducir los tiempos de gestión, aumentar el CSAT y evitar escaladas costosas. Además, la visibilidad en tiempo real del tono de la conversación permite a los gerentes hacer coaching rápidamente, lo que resulta en mejoras medibles en el rendimiento.

2. Analíticas de texto

Al igual que las analíticas de voz, las analíticas de texto del centro de llamadas utilizan IA para detectar palabras clave, tono y patrones en las conversaciones de los clientes. La diferencia es que se centra en las interacciones con los clientes basadas en texto, como transcripciones de llamadas, correos electrónicos, chats, tickets, mensajes SMS e interacciones en redes sociales.

Cómo funciona:

La IA aplica el PLN para escanear datos de texto en todos los canales. Clasifica temas, marca cambios de tono y agrupa problemas comunes para revelar temas recurrentes.

Casos de uso:

• Analizar interacciones escritas para detectar problemas de soporte en tendencia en todos los canales.

• Usar la categorización de texto para enrutar los tickets de soporte por tema o urgencia.

• Aplicar información de frases recurrentes para mejorar las plantillas de chatbot y correo electrónico.

• Sacar a la luz temas emergentes en herramientas integradas como Intercom, Zendesk o Help Scout.

Al sacar a la luz patrones en el texto, los equipos pueden responder más rápido, comunicarse de manera más consistente y equipar a los agentes con un contexto más claro. Esto reduce la fricción y aumenta la satisfacción del cliente.

3. Analíticas predictivas

Las analíticas predictivas utilizan el aprendizaje automático para predecir el comportamiento del cliente, el volumen de llamadas entrantes y las tendencias de rendimiento de los agentes basándose en datos históricos. También utilizan datos históricos para predecir las horas pico o los picos estacionales, lo que ayuda a los equipos a planificar los recursos de manera más efectiva.

Cómo funciona:

Los algoritmos se entrenan con datos de interacciones pasadas, como llamadas y tickets, junto con variables externas como la hora del día o las campañas de marketing. A partir de estos patrones, los modelos de aprendizaje automático pueden pronosticar la demanda y sugerir la "próxima mejor acción" para los agentes o momentos de coaching específicos.

Casos de uso:

• Aplicar datos de pronóstico para programar al personal para los períodos pico esperados.

• Usar predicciones de tendencias de rendimiento para hacer coaching proactivo a los agentes en riesgo.

• Predecir el riesgo de abandono de clientes y activar flujos de trabajo de retención.

Al anticipar la demanda en lugar de reaccionar a ella, las analíticas predictivas ayudan a reducir los costes de personal, mejorar el rendimiento de los agentes y apoyar una mayor retención de clientes.

4. Analíticas de autoservicio

Las analíticas de autoservicio extraen datos de los canales de comunicación de autoservicio como los flujos de IVR, las páginas de preguntas frecuentes y el uso de la base de conocimientos. Estos datos resaltan las palabras clave, preguntas y frases más comunes que los clientes buscan para dar a los equipos una visión clara de la información que los clientes tienen dificultades para encontrar por sí mismos.

Por ejemplo, si "¿Cuánto tarda el envío?" es la página más visitada en tu base de conocimientos, puedes añadir los tiempos de envío directamente a las páginas de productos para que la información sea más accesible. Como resultado, probablemente reducirás el número de llamadas entrantes que recibes por consultas comunes y los clientes tendrán mejores experiencias.

Cómo funciona:

Este tipo de analíticas rastrea métricas como consultas de búsqueda, puntos de abandono frecuentes o abandonos en los portales de ayuda o sistemas IVR.

Casos de uso:

• Usar datos de búsqueda y consultas para mejorar los canales de autoservicio para que los clientes puedan resolver problemas de forma independiente.

• Aplicar datos sobre los flujos de IVR para rediseñar las rutas del menú y reducir los abandonos.

• Identificar búsquedas frecuentes para actualizar las preguntas frecuentes y cubrir esas preguntas.

• Identificar lagunas en las búsquedas de los clientes y ampliar la base de conocimientos donde el autoayuda se queda corto.

Al analizar los datos de autoservicio, los equipos pueden reducir el volumen de contacto, acelerar las resoluciones y reducir los costes operativos, al tiempo que facilitan que los clientes resuelvan los problemas por sí mismos.

5. Analíticas de escritorio y móvil

Las analíticas de escritorio y móvil del centro de llamadas rastrean cómo los agentes usan sus dispositivos, incluyendo la actividad de la pantalla, el cambio de aplicaciones y el tiempo de inactividad para descubrir ineficiencias y posibles riesgos de seguridad.

Cómo funciona:

En este tipo de analíticas, los registros de interacción y los patrones de uso de los escritorios o dispositivos móviles de los agentes revelan cuellos de botella o herramientas ineficientes.

Casos de uso:

• Analizar los datos del dispositivo para detectar a los agentes que dependen de herramientas obsoletas o lentas.

• Revisar los patrones de tiempo de inactividad para identificar cuándo los agentes pueden necesitar coaching o soporte adicional.

• Examinar los datos del flujo de trabajo para descubrir procesos ineficientes y áreas donde los agentes tienen dificultades.

• Supervisar los datos de uso en tiempo real para sacar a la luz posibles riesgos de seguridad.

Al analizar los datos de escritorio y móvil, los equipos pueden optimizar los flujos de trabajo, mejorar la seguridad y aumentar la eficacia de la formación. Estas ganancias contribuyen directamente a mejorar la productividad del centro de llamadas.

6. Analíticas multicanal

Los clientes de hoy esperan una experiencia omnicanal fluida, y las analíticas multicanal lo hacen posible. Las analíticas multicanal analizan los datos de todos tus canales de atención al cliente y ventas para darte una imagen completa del recorrido del cliente. Esto te ayuda a comprender qué plataformas de comunicación prefieren tus clientes y cómo usan cada plataforma de manera diferente.

Cómo funciona:

Las analíticas multicanal agregan datos de CRMs, servicios de asistencia, plataformas de mensajería y sistemas telefónicos. Mapean el comportamiento del cliente en todos los canales para identificar preferencias y puntos de transferencia, mostrándote en qué canales confían más los clientes y dónde tienden a romperse sus recorridos.

Casos de uso:

• Usar datos de preferencia de canal para enrutar a los clientes a los canales con los que se sienten más cómodos.

• Aplicar información del recorrido para personalizar las interacciones basadas en el comportamiento pasado.

• Analizar las tendencias de uso para ajustar la dotación de personal en todos los canales de manera más efectiva.

Con las analíticas multicanal, los líderes obtienen una visibilidad completa de los recorridos de los clientes, lo que permite experiencias fluidas en todas las plataformas y elimina la fragmentación del soporte. Aircall se integra con tus herramientas de CRM y servicio de asistencia para ayudar a centralizar todos los datos, lo cual es un paso esencial para aprender a mejorar la calidad de los datos de las analíticas de tu centro de llamadas.

7. Analíticas de interacción

Las analíticas de interacción fusionan voz, texto y metadatos para mapear el recorrido completo del cliente. Al analizar las conversaciones junto con detalles como la duración de la llamada, el tiempo de espera y los registros de mensajería, descubre puntos débiles comunes y los impulsores detrás de las escaladas.

Cómo funciona:

Las analíticas de interacción combinan transcripciones, metadatos (duración de la llamada, tiempo de espera) y registros de mensajería para sacar a la luz patrones en el comportamiento del cliente. Con Aircall, puedes conectarte a plataformas omnicanal para centralizar estos datos en un solo lugar.

Casos de uso:

• Mapear las lagunas en el recorrido del cliente para mejorar la Resolución en la Primera Llamada (FCR).

• Rastrear los puntos de contacto para identificar problemas recurrentes con mayor precisión.

• Refinar la lógica de enrutamiento de llamadas basada en el comportamiento.

Al analizar cada interacción con el cliente en contexto, los equipos pueden optimizar los flujos de trabajo, resolver problemas más rápido y adaptar el soporte según el historial y las preferencias de cada cliente.

¿Por qué son importantes las analíticas de centro de llamadas?

Ahora que hemos visto los diferentes tipos de analíticas de centro de llamadas, quizás te preguntes por qué son importantes. La respuesta es sencilla. Las analíticas de centro de llamadas son cruciales porque las apuestas nunca han sido tan altas: el 73 % de los consumidores se cambiarán a un competidor después de múltiples malas experiencias.

Las analíticas te ayudan a detectar lagunas en el servicio, fortalecer el rendimiento de los agentes y optimizar los flujos de trabajo para que tu equipo pueda ofrecer un soporte fluido a gran escala.

En resumen, las analíticas transforman las interacciones diarias en información que impulsa un mejor servicio y resultados comerciales más sólidos. Aquí están las razones clave por las que son importantes:

Mejorar la agilidad del centro de llamadas

Cuando los agentes del centro de llamadas se enfrentan a un alto volumen de llamadas y a una baja dotación de personal, las necesidades de los clientes pueden quedar rezagadas. Esto conduce a largos tiempos de espera, tasas de resolución reducidas y un aumento del abandono de clientes.

Las analíticas de centro de llamadas te ayudan a prevenir esto al predecir cuándo puedes esperar un alto volumen de llamadas, como durante las vacaciones o los lanzamientos de productos, para que puedas ajustar la dotación de personal con antelación.

También revelan patrones en las interacciones con los clientes y resaltan lagunas en los sistemas o procesos. Por ejemplo, un aumento en las consultas en redes sociales puede impulsar una formación específica o cambios de recursos.

¿El resultado? Tu equipo del centro de llamadas se adapta más rápido, responde de manera más efectiva y satisface tanto las demandas comerciales como las de los clientes con mayor eficiencia.

Ayudar a tu equipo a alinearse en la estrategia

Las analíticas de centro de llamadas facilitan el intercambio de información e ideas entre los equipos de ventas, marketing, producto, ingresos y atención al cliente. Esto mejora la colaboración, alinea las estrategias de gestión de la comunicación con el cliente y, en última instancia, crea mejores relaciones con los clientes.

Como resultado, tu inteligencia de negocio crece y la colaboración entre equipos mejora.

Facilitar la toma de decisiones objetiva

Confiar en el instinto puede llevar a malas decisiones comerciales. La intuición no explica por qué una elección supera a otra o cómo alcanzar los KPIs del centro de llamadas.

Invertir en analíticas de centro de llamadas construye una cultura basada en datos que hace que los datos sean accesibles para todos en tu empresa. Por ejemplo, los gerentes del centro de llamadas pueden rastrear la productividad de los agentes, identificar brechas de rendimiento y señalar dónde se necesita formación adicional.

Mejorar tus conversiones de ventas

Una buena herramienta de analíticas de centro de llamadas no solo mejorará la eficiencia en tu centro de llamadas; puede desbloquear proactivamente formas de mejorar los ingresos. Al analizar los perfiles de comportamiento, la demografía y el historial de compras, tu equipo puede predecir los intereses de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas que aumenten las ventas.

Las analíticas también te ayudan a determinar las estrategias más efectivas para las llamadas salientes. Por ejemplo, los datos pueden mostrar que llamar a los leads por la tarde produce tasas de conversión más altas en comparación con la mañana. Esto le da a tu equipo información procesable para optimizar el rendimiento.

Impulsar el rendimiento de los agentes

Las analíticas de centro de llamadas ofrecen datos imparciales sobre dónde sobresalen los agentes y dónde pueden necesitar apoyo. También permiten la identificación objetiva de los mejores desempeños utilizando KPIs, como los tiempos de espera y las tasas de resolución en la primera llamada para los agentes de atención al cliente o las tasas de cierre y el valor del acuerdo para los representantes de ventas.

Mejorar la experiencia del cliente

El 88 % de los clientes dice que la experiencia que ofrece una empresa es tan importante como sus productos o servicios. En industrias competitivas, un servicio excepcional suele ser el diferenciador clave.

Las analíticas de centro de llamadas pueden hacer más que permitirte rastrear las quejas de los clientes. Te dan los datos para anticipar las necesidades de los clientes. Al analizar el historial de compras y el pasado, puedes segmentar tus audiencias y ofrecer experiencias más personalizadas que fortalezcan la lealtad en todo el recorrido.

Descubre las potentes funciones de analíticas de Aircall para un centro de llamadas que maximiza la productividad de los agentes y la satisfacción del cliente. Pruébalo gratis.

4 desafíos de las analíticas de centro de contacto (y cómo el software adecuado puede resolverlos)

Hemos visto los beneficios comerciales de invertir en analíticas de centro de llamadas, pero configurarlo no siempre es sencillo. Analizar los datos del centro de llamadas puede ser complicado sin las herramientas adecuadas. A continuación se presentan cuatro obstáculos comunes que enfrentan los centros de contacto y cómo un software como Aircall puede ayudar a convertir los datos brutos en información procesable.

1. Sobrecarga de datos

Los centros de contacto generan numerosas métricas y puntos de datos, lo que dificulta ver lo que realmente importa. Cuando hay demasiados datos, las ideas valiosas se entierran y las mejoras de rendimiento se ralentizan.

Solución: Integraciones con tu conjunto de herramientas tecnológicas existente

Aircall integra los datos del centro de llamadas con más de 200 herramientas comerciales, incluidas soluciones como Adepsi, ClicData, Datagrail, Daton y Fivetran.

Centralizar tus datos en todo tu conjunto de herramientas tecnológicas reduce la sobrecarga, agiliza el análisis y te permite centrarte en las métricas que más importan para tus objetivos comerciales.

2. Ideas tardías

Los datos desactualizados conducen a respuestas lentas y oportunidades perdidas. Sin visibilidad en tiempo real, los equipos no pueden detectar cambios en las necesidades o el comportamiento de los clientes lo suficientemente rápido como para ajustarse, lo que hace que los niveles de servicio sufran.

Solución: Feed de actividad en tiempo real

El panel de Supervisión en vivo de Aircall ofrece información inmediata sobre la actividad del centro de llamadas. Puedes rastrear todas las llamadas entrantes y salientes a medida que ocurren para obtener una visión general en vivo del rendimiento del equipo. Esta función te ayuda a realizar ajustes rápidos e informados en tiempo real, justo cuando más importan.

3. Seguimiento inadecuado de KPIs

Cuando los KPIs no se rastrean eficazmente, es difícil saber si estás cumpliendo tus objetivos comerciales. Los datos limitados o desactualizados dificultan la medición del rendimiento de los agentes, la evaluación de los resultados de las llamadas y la visualización de si los clientes están realmente satisfechos con su experiencia.

Solución: Informes detallados

Aircall proporciona informes completos sobre llamadas entrantes, actividad de los agentes, dirección de las llamadas y cumplimiento del nivel de servicio. La integración con tu CRM y otras herramientas, además de los paneles personalizables, garantiza que las métricas se adapten a tus objetivos comerciales.

4. Recorridos complejos del cliente

Los clientes interactúan a través de múltiples canales, incluyendo teléfono, correo electrónico, chat y redes sociales. Sin una vista unificada de estas interacciones, los equipos de soporte tienen dificultades para conectar los puntos y los clientes terminan con una experiencia fragmentada.

Solución: Supervisión omnicanal

Las capacidades de supervisión omnicanal de Aircall reúnen todas las interacciones con los clientes en un solo lugar. La integración de datos de llamadas, correos electrónicos, mensajes y chats te brinda una vista completa de cada recorrido del cliente. Con esa visibilidad, tu equipo puede ofrecer una experiencia fluida y conectada para tus clientes.

Características clave a buscar en el software de analíticas de centro de llamadas

Al elegir un software de analíticas de centro de llamadas, prioriza las características que optimizan el rendimiento, mejoran la experiencia del cliente y proporcionan información procesable.

Aquí hay algunas características imprescindibles a buscar:

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Cómo Aircall te ayuda a convertir las analíticas de centro de llamadas en información procesable

El 88 % de los que marcan tendencia en la experiencia del cliente consideran que la personalización es fundamental para satisfacer las crecientes expectativas de los clientes. Pero sin las herramientas adecuadas, todos esos datos de los clientes no pueden traducirse en acciones significativas.

Las funciones de analíticas de centro de llamadas de Aircall te dan la visibilidad para actuar en el momento. Puedes usar la Supervisión de Llamadas y el Susurro para hacer coaching a los agentes durante las conversaciones en vivo, mejorando el rendimiento sin interrumpir la experiencia del cliente. Las ideas impulsadas por la IA generan resúmenes de llamadas, detectan sentimientos, resaltan temas de tendencia y automatizan las actualizaciones del CRM para que cada interacción se convierta en inteligencia procesable.

Con Aircall, puedes rastrear los KPIs para agentes y equipos individuales, filtrar los datos del centro de llamadas para sacar a la luz las ideas que importan y medir el progreso hacia tus objetivos comerciales. Los paneles personalizables facilitan la detección de oportunidades y el ajuste de la estrategia en tiempo real.

Además, Aircall se integra con más de 200 herramientas de CRM y comerciales, creando una experiencia omnicanal fluida a través del teléfono, el chat, el correo electrónico y la mensajería. No importa cómo se pongan en contacto los clientes, tu equipo tiene el contexto para ofrecer un soporte consistente y personalizado.

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Preguntas frecuentes

¿Cómo se analizan los datos de un centro de llamadas?

Para analizar los datos y garantizar el aseguramiento de la calidad en un centro de llamadas, los gerentes rastrean métricas como el tiempo de gestión, la satisfacción del cliente y las tasas de resolución de llamadas. El software de analíticas recopila estos datos de las interacciones y los integra con otros sistemas para revelar patrones y áreas de mejora.

Con la supervisión en tiempo real, las ideas predictivas y los informes detallados, los gerentes pueden tomar decisiones basadas en datos para mejorar la calidad del servicio y optimizar las operaciones.

¿Cuáles son los KPIs para los centros de llamadas?

Los KPIs (Indicadores Clave de Rendimiento) para los centros de llamadas miden el éxito en áreas como la eficiencia y la satisfacción del cliente. Los KPIs comunes del centro de llamadas incluyen el tiempo promedio de llamada, la tasa de conversión, la tasa de llamadas perdidas, la resolución en la primera llamada y la satisfacción del cliente. Estas métricas ayudan a los centros de llamadas a evaluar el rendimiento de los agentes, mejorar la CX y alcanzar los objetivos operativos.

¿Qué son las analíticas de datos de llamadas?

Las analíticas de datos de llamadas examinan los datos de interacción con el cliente, incluidas métricas como la duración de la llamada, el volumen y los tiempos de resolución, para comprender el rendimiento y el comportamiento del cliente. Las analíticas también utilizan tecnología avanzada para el análisis de sentimientos y las ideas predictivas. Este análisis ayuda a los centros de llamadas a refinar el servicio, mejorar los procesos y alcanzar los objetivos comerciales.

Publicado el 30 de diciembre de 2024.