La tecnología de voz en el servicio al cliente tiene un potencial significativo, ya que el diseño de estos sistemas brinda a los clientes un mayor control sobre los resultados y la escalada de problemas no rutinarios.
El 2011 Hype Cycle para Contact Center Infrastructure, 2011 pone en contexto los dos componentes principales de las tecnologías de voz que se relacionan con su publicación, Aplicaciones y servicios de comunicaciones proactivas y Reconocimiento de voz para aplicaciones de Contact Center.
Las aplicaciones y servicios de comunicaciones proactivas están en la ladera hacia el valle de la desilusión, mientras que el reconocimiento de voz está en la meseta de la productividad. Nuance, la compañía descrita en la historia del New York Times, compite en cada uno de estos mercados. El reconocimiento de voz se está volviendo cada vez más común; Sin embargo, la inteligencia y el uso contextual de los datos para que sean personalizados y efectivos no lo es. Eso tiene que cambiar para que la tecnología de voz realice todo su potencial en el servicio al cliente.
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Hype Cycle for Contact Center Infrastructure, 2011
Fuente Hype Cycle for Contact Center Infrastructure, 2011 Publicado: 13 de diciembre de 2011 ID: G00219242 Analista (s): Drew Kraus Fuente: http://www.gartner.com/id=1874317
Uso exitoso de la tecnología de voz en el servicio al cliente
El artículo del New York Times muestra que los días de usar la tecnología de voz como parte de una estrategia única de marketing, venta o servicio han terminado. Las mejores prácticas en esta área están evolucionando rápidamente, y aquí hay varias conclusiones clave de lo que he visto en este mercado:
- Esa suposición de que todos los clientes tienen necesidades, preferencias y deseos idénticos necesita ser reemplazada por respuestas más contextuales y personalizadas . Nuance y otros que compiten en el mercado de aplicaciones y servicios de comunicaciones proactivas tienen el potencial de buscar respuestas de sistema más personalizadas. Necesitan hacer inversiones en I + D para lograr esto y también integrarse en los perfiles psicográficos de los clientes.
- El uso de motores de conocimiento basados en restricciones para generar respuestas basadas en la persona, no solo rutinarias, con guiones, es clave. Ser capaz de utilizar un sistema de conocimiento basado en restricciones como la plataforma IBM ILOG para la búsqueda contextual en tiempo real y el modelado de personas por parte del cliente impulsará la adopción rápidamente. Sin embargo, este aspecto de la tecnología de voz es incipiente en la actualidad; sin embargo, si se domina, permitiría la automatización de flujos de trabajo de procesos progresivamente más desafiantes.
- Crear personas de clientes tiene el potencial de mejorar drásticamente la efectividad de las tecnologías de voz en uso hoy en día. La siguiente tabla ilustra las tendencias futuras en tecnologías de autoservicio. La clave para liberar a los clientes de IVR que a menudo son confusos, circulares e ineficaces es concentrarse en el modelado basado en la persona de las respuestas del cliente.
Fuente: Salomann, H., Kolbe, L. y Brenner, W. (2006). Autoservicios en las relaciones con los clientes: Equilibrio de alta tecnología y alto contacto hoy y mañana. E – Service Journal, 4 (2), 65-84,86-87.
- Las experiencias, la confianza, la percepción de la capacidad de respuesta y el soporte deben tenerse en cuenta al crear una nueva estrategia de tecnología de voz . El siguiente modelo que muestra la integración de las teorías de actitud muestra por qué esto es crítico para cualquier comercializador que instale un sistema basado en tecnología de voz en la actualidad. Todos estos elementos deben ser orquestados para que una estrategia tenga éxito.
Fuente: Bobbitt, LM y Dabholkar, PA
(2001) Integrando teorías actitudinales para comprender y predecir el uso de
autoservicio basado en tecnología: Internet como ilustración. Diario de
Gestión de servicios, 12 (5), 423-450.
En pocas palabras: las tecnologías basadas en voz tienen el potencial de racionalizar las tareas rutinarias y relativamente simples de servicio al cliente. El nivel de satisfacción del cliente alcanzado con ellos estará cada vez más determinado por qué tan bien estos sistemas agregan inteligencia contextual y basada en la personalidad a cada interacción.
Referencias
- Bobbitt, LM y Dabholkar, PA (2001). Integrando teorías de actitud para comprender y predecir el uso del autoservicio basado en la tecnología: Internet como ilustración. Journal of Service Management, 12 (5), 423-450.
- Hype Cycle for Contact Center Infrastructure, 2011 Publicado: 13 de diciembre de 2011 ID: G00219242 Analista (s): Drew Kraus Fuente: http://www.gartner.com/id=1874317
- Nichola Robertson, (2012) “Opción de canal de queja de tecnología de autoservicio: Explorando los motivos de los consumidores”, Gestión de la calidad del servicio, vol. 22 Edición: 2, págs. 145 – 164
- Salomann, H., Kolbe, L. y Brenner, W. (2006). Autoservicios en las relaciones con los clientes: Equilibrio de alta tecnología y alto contacto hoy y mañana. E – Service Journal, 4 (2), 65-84,86-87.