CASE STUDY — Energy & Beyond
Analítica de call center
Conoce a fondo a tus clientes
Sector:
Energía y más
Enfoque:
Analítica de call center
DESAFÍO EMPRESARIAL
Altos volúmenes de llamadas y una resolución de incidencias ineficiente
Gestionar millones de llamadas de atención al cliente al año,con frecuentes llamadas repetidas y una resolución de incidencias ineficiente, afecta significativamente a los índices de satisfacción del cliente y sobrecarga los recursos.
SOLUCIÓN IMPLEMENTADA
Una solución de IA para la transcripción de llamadas, la evaluación de la calidad y la predicción del abandono de clientes
Implementamos una solución de IA para para transcribir llamadas, evaluar su calidad, y predecir el abandono de clientes (churn) a partir de patrones de conversaciónAdemás, cuadros de mando interactivos y actualizados permiten visualizar información sobre los motivos de las llamadas, las causas de cancelación y las tendencias de sentimiento.
TECNOLOGÍA
Diseñada para transcribir, analizar y visualizar conversaciones con clientes a escala
PLATAFORMA DE DATOS
Azure Stack
Almacenamiento y gestión eficientes de grandes volúmenes de datos de llamadas transcritas, tanto estructurados como no estructurados.
CONSUMO DE DATOS
POWER BI
Información en tiempo real integrada paneles interactivoscon procesos automatizados que garantizan una integración de datos fluida.
IA
AZURE FOUNDRY
Aplica IA para transcribir llamadas, realizar análisis de sentimiento, predecir el abandono de clientes (churn)y extraer información de las conversaciones.
RESULTADOS Y ROI
Lo que cambió tras la puesta en marcha de la plataforma
AHORRO DE COSTES
Redujo un 20 % los costes operativos gracias a un procesamiento de llamadas optimizado y a auditorías de calidad automatizadas.
PERFORMANCE
Mejoró la satisfacción del cliente y las tasas de resolución en la primera llamada (FCR), optimizando la eficiencia de los agentes gracias a insights basados en datos.
RENTENTION
Aumentó la fidelización de los clientes al predecir el abandono y permitir estrategias de retención específicas.
