¡Hola, BBVA!: la inteligencia artificial de CallMiner ayuda a entender mejor a los clientes

La empresa especializada en análisis de conversaciones CallMiner y la consultora Accenture han combinado sus habilidades para examinar las llamadas que reciben los gestores remotos de BBVA. La prueba de concepto ha demostrado con éxito el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de cliente.

Suena el teléfono. Durante los siguientes minutos, el asesor de cualquier compañía tiene varias preocupaciones en mente: entender los deseos del cliente, proporcionar la respuesta adecuada y lograr que quede satisfecho. Ahora, gracias a la innovación, las empresas pueden disponer de capacidades adicionales que les ayuden a cumplir esos objetivos de forma más exitosa y eficiente. Tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y nuevas estrategias como la colaboración con el ecosistema innovador pueden emplearse para sacar el máximo partido a cada llamada.

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Así lo ha demostrado la prueba de concepto (PoC, por sus siglas en inglés) realizada por el equipo de Human & Physical Touchpoints del área Enterprise Client Solutions de BBVA en España. Gracias a la alianza con CallMiner, una compañía especializada en ‘speech analytics’ (análisis de conversaciones), se ha constatado el potencial de la IA para estudiar las comunicaciones telefónicas de los usuarios con los gestores remotos del banco. “La tecnología nos podía dar la oportunidad de conocer todo lo que ocurre en las conversaciones desde la perspectiva de experiencia del cliente”, afirma Daniel Ordaz, Global Head of Seamless Experience de BBVA y ‘sponsor’ de la PoC. A diferencia de las encuestas de satisfacción actuales, en las que hay que requerir una acción por parte del cliente (contestar a unas preguntas o rellenar un formulario), esta solución permite analizar de forma integral el contenido de los propios diálogos con el consentimiento del cliente e infiere esa evaluación sin necesidad de contactar con él.

Cooperación interna y externa

Para la realización de la prueba, se escogieron unas 7.000 llamadas recibidas por 27 de los aproximadamente 2.000 gestores Contigo de BBVA. Estos gestores son los encargados de facilitar y agilizar la relación de los clientes con el banco a través de una comunicación directa, personal e individualizada: les ayudan tanto a realizar operaciones financieras complejas como a llevar a cabo sus gestiones del día a día para que no tengan la necesidad de acudir a su oficina.

Amaya Gorricho, Seamless Experience Manager en BBVA y ‘product owner’ de la prueba de concepto, detalla que esa selección permitió cumplir los requisitos de protección de datos: “Con las llamadas entrantes garantizábamos que al cliente se le informaba que la conversación estaba siendo grabada y por tanto podíamos acceder a ella y analizarla”.

Las tecnologías nos podían dar la oportunidad de conocer todo lo que ocurre en las conversaciones.

Desde el arranque, los responsables de la PoC trabajaron codo con codo con otros profesionales del banco y realizaron consultas a diferentes áreas para enfocar la prueba. Por un lado, el equipo de negocio colaboró en la definición de los casos de uso que querían estudiarse, como la categorización automática de los motivos por los que se realizaron esas 7.000 llamadas, el análisis de sentimiento del cliente y el grado de resolución final. Por otra parte, el equipo de ingeniería ayudó a que la prueba se hiciera realidad.

“La primera opción siempre es hacerla ‘in-house’ [dentro de la empresa], pero esta solución requería mucho tiempo y demasiado esfuerzo”, asegura Luis Mayorga, Global Tech Lead en Client Solutions Engineering Holding y ‘tech lead’ también de esta PoC. Por ello, realizaron “una labor de investigación durante varias semanas” para determinar qué socios tecnológicos podían apoyarles en el camino.

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Cuando la IA es toda oídos

El primero de los elegidos fue la mencionada CallMiner. Nacida en 2002, esta compañía estadounidense ofrece soluciones para analizar las llamadas, chats o correos electrónicos con los clientes gracias a tecnologías como ‘machine learning’ (aprendizaje automático) con el fin de mejorar la inteligencia de negocio y el rendimiento de los centros de atención al cliente.

En total, esta empresa ha recaudado 142 millones de dólares (unos 120 millones de euros) de financiación, con Goldman Sachs entre sus inversores, y es considerada como una de las más relevantes en el área de análisis de discurso impulsado por inteligencia artificial, de acuerdo a un informe de Forrester realizado en 2018. En la prueba de concepto, la plataforma en la nube de CallMiner se encargó específicamente de realizar el ‘speech to text’, es decir, transformar las llamadas en formato texto, y de proporcionar análisis descriptivos de esos textos resultantes.

Ese nivel de especialización y velocidad no se podría haber llevado a cabo sin ellos.

El puzle necesitaba una pieza más. La consultora Accenture se encargó de gestionar la relación entre CallMiner y BBVA y aportó tanto sus modelos de inteligencia artificial avanzados como su experiencia en proyectos similares aplicados a la industria financiera española. De este modo, los puntos fuertes de ambos socios se complementaron. “Ese nivel de especialización y velocidad a la hora de generar una prueba de concepto no se podría haber llevado a cabo sin ellos”, subraya Mayorga.

Un primer paso para entender y atender mejor al cliente

La PoC, realizada a lo largo de nueve meses, ha permitido obtener conclusiones destacables sobre los casos de uso definidos. Eventualmente, si se pudieran analizar las conversaciones con un alcance más amplio, se podrían identificar los principales motivos por los que un cliente se pone en contacto con BBVA. “Información de este tipo sería de gran valor, ya que nos podría ayudar a desarrollar soluciones que permitan que los clientes puedan autoservirse y tener disponibles en su móvil o en la web todo tipo de funcionalidades antes de tener que hacer una llamada”, defiende Daniel Ordaz, ‘sponsor’ de la PoC.

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Los resultados también indican que las llamadas breves consiguen un grado de satisfacción mayor por parte de los clientes, por lo que potenciar la concisión en los diálogos puede ser una recomendación útil para mejorar el servicio. Además, la ‘product owner’ de la PoC, Amaya Gorricho, sugiere que el análisis de las llamadas recibidas por aquellos gestores que consiguen un mayor grado de satisfacción podría ayudar a “identificar buenas prácticas y formas de enfocar la conversación que pueden servir a otros gestores”.

Tras haber demostrado la viabilidad de usar la tecnología para extraer conocimiento de las llamadas gracias a la eficacia de los modelos de CallMiner y Accenture, BBVA está valorando realizar un piloto o un proyecto con un alcance mayor y llevar a cabo acciones encaminadas a mejorar la experiencia del cliente, optimizar los resultados comerciales o implementar acciones que promuevan la excelencia operativa.

El día de mañana, la inteligencia artificial podría diseccionar cualquier interacción con el cliente para entender mejor sus deseos, proporcionarle la mejor respuesta y conseguir que quede satisfecho cada vez que levanta el teléfono.

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