Zendesk presenta “Predicción de la satisfacción”, la primera herramienta de machine learning para el servicio a cliente

Empresas visionarias como Pinterest, Digitec e Easy Taxi, aseguran la felicidad de sus consumidores a través de este innovador enfoque basado en los datos.

Lunes 14 de marzo de 2016 — Zendesk, Inc. (NYSE: ZEN), empresa que ofrece una plataforma líder basada en la nube para una mejor atención al cliente, anuncia “Predicción de la satisfacción”, la primera herramienta de Machine Learning (aprendizaje automático) y análisis predictivo para servicio a cliente, disponible dentro de su plan Enterprise.

“Predicción de la satisfacción” potencializa el Machine Learning para predecir la probabilidad de que un servicio reciba una buena o mala calificación, y así ayudar a las empresas a tomar medidas que aseguran una experiencia positiva para el consumidor. Desde el lanzamiento de la versión beta hace cinco meses, “Predicción de la satisfacción” ha analizado más de 1.82 millones de interacciones de los consumidores y se ha implementado exitosamente en empresas a nivel global como Pinterest, Digitec e Easy Taxi.

“Hemos utilizado ‘Predicción de la satisfacción’ para detectar conversaciones de nuestros consumidores que tienen más riesgo de convertirse en una mala experiencia de servicio” comenta Maggie Armato, Directora de soporte a cliente de Pinterest. “Anteriormente, usábamos un manual de procesos en el que un miembro del equipo buscaba entre los servicios y proactivamente marcaba las experiencias que potencialmente podrían convertirse en negativas. Ahora, podemos identificar automáticamente y con exactitud este tipo de servicios, para que nuestros agentes puedan concentrarse en las áreas que realmente tienen valor”.

“Decidimos utilizar “Predicción de la satisfacción” de Zendesk para mejorar la satisfacción de nuestros clientes. Hemos utilizado el Machine Learning en otras iniciativas y vemos con gran interés la oportunidad que este tipo de tecnología brinda al centro de atención a cliente”, comenta César Wedemann, Director de estrategia de Easy Taxi. “Esperamos ver mejoras en nuestra calificación C-SAT, mejorar la productividad a través de la clasificación automatizada, y finalmente, ofrecer una mejor experiencia a nuestros consumidores”, concluyó Wedemann.

“La relación con los consumidores se ha vuelto bastante complicada, sobre todo con el crecimiento de los canales de comunicación a través de dispositivos móviles, las redes sociales y con los canales que ya existían,” menciona Adrian McDermott, Vicepresidente Senior de desarrollo de producto de Zendesk. “Diseñamos ‘Predicción de la satisfacción’ para ayudar a las empresas a lidiar con la complejidad de las relaciones, añadiendo más datos a la ecuación. Al tener una advertencia temprana del sistema que identifica las interacciones de alto riesgo, las empresas pueden llevar por el buen camino esas experiencias negativas, incluso antes de que sucedan”

“Predicción de la satisfacción” utiliza el Machine Learning para leer y transformar cientos de señales, incluyendo descripción del texto, número de respuestas y el total de tiempo de espera, en un modelo único que calcula la probabilidad de que un consumidor califique su experiencia como positiva. Dicha calificación les permite a los agentes priorizar su flujo de trabajo, manejar las reglas del negocio, o desencadenar la integración descendente basada en el análisis de datos.

Las nuevas características que ahora incluye “Predicción de la satisfacción” son:

  • Un tablero de análisis simple y amigable: ofrece una imagen de los servicios en espera que cambia con el tiempo e intuye cómo las métricas (número de respuestas o volumen de reasignación) influyen en el resultado de la predicción.

  • Retroalimentación en tiempo real: modelos inteligentes de predicción que aprenden y mejoran a través de un nuevo mecanismo que aprende de la retroalimentación de los consumidores que califican su experiencia, y las aportaciones de los agentes que trabajan con ellos.

“El volumen de información que los consumidores proporcionan aumenta rápidamente con el uso de canales digitales. Esto ha provocado que también aumente la demanda de soluciones en tiempo real para facilitar la toma de decisión en momento críticos para el consumidor,” comenta Aphrodite Brinsmead, Analista Principal en Ovum Research. “Con “Predicción de la satisfacción,” los clientes de Zendesk no necesitan contratar analistas de datos o preocuparse por recopilar datos relevantes; el sistema simplemente predice e identifica las inquietudes más sensibles, y previene que el consumidor se moleste, además de mejorar los resultados de satisfacción” concluye.

Precios y disponibilidad

“Predicción de la satisfacción” está disponible para los clientes con plan Enterprise que reciben un mínimo de 500 resultados de satisfacción por mes. Para más información visita: https://www.zendesk.com.mx/

 

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