Esta publicación fue coescrita con Tony Momenpour y Drew Clark de KYTC.
Los departamentos gubernamentales y las empresas operan centros de contacto para conectarse con sus comunidades, lo que permite a los ciudadanos y clientes llamar para programar una cita, solicitar servicios y, a veces, simplemente hacer una pregunta. Cuando hay más llamadas de las que los agentes pueden responder, las personas que llaman se ponen en espera con un mensaje como el siguiente: “Estamos experimentando volúmenes de llamadas más altos de lo habitual. Su llamada es muy importante para nosotros, por favor permanezca en la línea y su llamada será contestada en el orden en que se reciba.
A menos que la música en espera sea particularmente buena, a las personas que llaman generalmente no les gusta esperar, les hace perder tiempo y dinero. Algunos centros de contacto reproducen mensajes automáticos para animar a la persona que llama a dejar un mensaje de voz, visitar el sitio web o volver a llamar más tarde. Estas opciones no satisfacen a las personas que simplemente desean hacerle una pregunta a un agente para obtener una respuesta rápida.
Una solución es tener suficientes agentes capacitados para atender todas las llamadas de inmediato, incluso en momentos de volúmenes de llamadas inusualmente altos. Esto eliminaría los tiempos de espera y garantizaría que las personas que llaman reciban respuestas rápidas. La clave para que este enfoque sea práctico es aumentar los agentes humanos con agentes virtuales escalables impulsados por IA que puedan satisfacer las necesidades de las personas que llaman para al menos algunas de las llamadas entrantes. Cuando un agente virtual responde con éxito a la solicitud de una persona que llama, el resultado es una persona que llama satisfecha, tiempos de espera promedio reducidos para todas las personas que llaman y costos reducidos. Encuesta de líderes de soporte y servicio al cliente de Gartner estima que los canales en vivo, como el teléfono y el chat en vivo, cuestan un promedio de $ 8,01 por contacto, mientras que los canales de autoservicio cuestan alrededor de $ 0,10 por contacto. Un agente virtual puede potencialmente ahorrar $7.91 (98%) por cada llamada que maneja con éxito.
Un agente virtual no tiene que manejar todas las llamadas, y probablemente no debería intentarlo; algunas de las llamadas probablemente se atienden mejor con un toque humano, por lo que un buen agente virtual debe conocer sus propias limitaciones y transferir rápidamente a la persona que llama a un agente humano cuando sea necesario.
En este artículo, explicamos cómo el Departamento de Regulación de Vehículos (DVR) del Gabinete de Transporte de Kentucky (KYTC) redujo los tiempos de espera de las llamadas y mejoró la experiencia del cliente con agentes virtuales de autoservicio que utilizan Amazon Connect y Amazon Lex.
Los desafíos de KYTC DVR
El KYTC DVR apoya, asiste y proporciona información sobre el registro de vehículos, la licencia de conducir y la identificación de vehículos comerciales a casi 5 millones de votantes.
“En una encuesta reciente de ciudadanos de Kentucky, más del 50 % quería ayuda sin hablar con nadie”, dice Drew Clark, analista comercial y gerente de proyectos de KYTC.
El equipo de KYTC enfrentó varios desafíos que los obligaron a reemplazar el sistema existente con Amazon Connect y Amazon Lex. La falta de flexibilidad en el sistema de atención al cliente existente les ha impedido brindarles a sus clientes la mejor experiencia de usuario y seguir innovando mediante la introducción de funciones como la capacidad de manejar consultas redundantes a través del chat. Además, la introducción de los requisitos federales de REAL ID en 2019 ha provocado un aumento de las llamadas de los conductores con preguntas. Los volúmenes de llamadas aumentaron aún más en 2020 a medida que golpeó la pandemia de COVID-19 y cerraron las oficinas regionales de licencias de conducir. Las personas que llamaron experimentaron un tiempo de atención promedio de 5 minutos o más, una situación indeseable tanto para las personas que llamaron como para los profesionales del centro de contacto de DVR. Además, se confiaba demasiado en la función de devolución de llamada, lo que resultó en una experiencia del cliente insatisfactoria.
Descripción general de la solución
Para abordar estos desafíos, el equipo de KYTC revisó varias soluciones de centro de contacto y colaboró con el equipo de AWS ProServe para implementar un centro de contacto basado en la nube y un agente virtual llamado Max. Actualmente, los clientes pueden interactuar con el centro de contacto a través de canales de voz y chat. El centro de contacto funciona con Amazon Connect, y Max, el agente virtual, funciona con Amazon Lex y la solución AWS QnABot.
Amazon Connect dirige ciertas llamadas entrantes al agente virtual (Max) al identificar el número de la persona que llama. Max utiliza el Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para encontrar la mejor respuesta a la pregunta de una persona que llama a partir de la base de conocimientos de preguntas y respuestas del DVR, y responde a la persona que llama utilizando una voz humana sintetizada natural (con tecnología de Amazon Polly), complementada cuando corresponde con un Mensaje de texto SMS que contiene enlaces a páginas web que brindan información detallada relevante. Con Amazon Lex, el servicio pudo automatizar tareas como proporcionar información REAL ID y renovar licencias de conducir o registros de vehículos. Si la persona que llama no encuentra la respuesta deseada, la llamada se transfiere a un agente en vivo.
DVR KYTC informa que con el nuevo sistema, pueden manejar volúmenes de llamadas iguales o mayores a un costo operativo más bajo que el sistema anterior. El tiempo de gestión de llamadas se ha reducido en un 33%. Constantemente ven que el 90 % del tráfico de QnABot se enruta a través de la opción de autoservicio en el sitio web. ¡QnABot ahora maneja casi el 35% de las llamadas telefónicas entrantes sin intervención humana, durante el horario comercial normal y también fuera del horario comercial! Además, el tiempo de capacitación de los agentes se redujo de 4 semanas a 2 semanas gracias al diseño intuitivo y la facilidad de uso de Amazon Connect. El DVR no solo mejoró la experiencia del cliente y del agente, sino que también evitó los altos costos iniciales y redujo su costo operativo general.
Amazon Lex y AWS QnABot
Amazon Lex es un servicio de AWS para crear interfaces conversacionales. Puede utilizar Amazon Lex para crear agentes virtuales de autoservicio expertos para su centro de contacto a fin de automatizar una amplia variedad de experiencias de llamadas, como quejas, cotizaciones, pagos, compras, citas, etc.
AWS QnABot es una solución de código abierto que utiliza Amazon Lex junto con otros servicios de AWS para automatizar casos de uso de respuestas a preguntas.
QnABot le permite implementar rápidamente un agente virtual de IA conversacional en sus centros de contacto, sitios web y canales de mensajería, sin necesidad de experiencia en codificación. Configura respuestas organizadas a las preguntas más frecuentes mediante un sistema de gestión de contenido integrado que admite texto enriquecido y respuestas de voz enriquecidas optimizadas para cada canal. Puede ampliar la base de conocimientos de la solución para incluir la búsqueda de documentos existentes y contenido de páginas web mediante Amazon Kendra. QnABot utiliza Amazon Translate para admitir la interacción del usuario en muchos idiomas.
La retroalimentación y el monitoreo integrados de los usuarios brindan visibilidad de las consultas, inquietudes y opiniones de los clientes. Esto le permite ajustar y enriquecer su contenido, capacitando efectivamente a su agente virtual para que sea cada vez más inteligente.
Conclusión
KYTC DVR Contact Center ha logrado mejoras impresionantes en la experiencia del cliente y la rentabilidad mediante la implementación de un centro de contacto basado en la nube de Amazon Connect, así como un agente virtual creado con Amazon Lex y la solución AWS QnABot de código abierto.
¿Tiene curiosidad por ver si puede beneficiarse de los mismos enfoques que funcionaron para KYTC DVR? Mire estos breves videos de demostración:
Pruebe Amazon Lex o QnABot usted mismo en su propia cuenta de AWS. Puede seguir los pasos de la guía de implementación para la implementación automatizada o explorar la Taller de AWS QnABot.
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Sobre los autores
Tony Momenpour es consultor de sistemas en el Gabinete de Transporte de Kentucky. Trabajó para la Mancomunidad de Kentucky durante 19 años en varios roles. Su objetivo es ayudar a la Mancomunidad a brindar a sus ciudadanos una excelente experiencia de servicio al cliente.
dibujó clark es Analista Comercial/Gerente de Proyectos para la Oficina de Tecnología de la Información en el Gabinete de Transporte de Kentucky. Se centra en la arquitectura del sistema, las plataformas de aplicaciones y la modernización del gabinete. Ha estado en la empresa de transporte desde 2016 y ha ocupado varios puestos de TI.
Rajiv Sharma es un Administrador de dominios – Centro de contacto en el equipo de aprendizaje automático y datos de AWS. Rajiv trabaja con nuestros clientes para proporcionar interacciones mediante Amazon Connect y Amazon Lex.
Tomas Rindfuss es arquitecto sénior de soluciones en el equipo de Amazon Lex. Inventa, desarrolla, crea prototipos y promueve nuevas funciones y soluciones técnicas para los servicios de Language AI que mejoran la experiencia del cliente y facilitan la adopción.
Bob Strahan es Arquitecto Principal de Soluciones en el equipo de Servicios de IA de Idiomas de AWS.
