Cada vez son más las organizaciones que hoy día están apostando por las plataformas de comunicaciones unificadas (CU) con el fin de obtener una mejor comunicación dentro de su organización, tanto con sus clientes, socios o empleados. Las plataformas combinan voz, correo electrónico, chat y web en una experiencia omni-canal sin interrupciones para los usuarios. Algunas disponibles en el mercado, presumen de incluir una serie de características, pero la mayoría de ellas ofrecen experiencias estáticas.
La realidad es que actualmente, el crecimiento del big data y de la nube permitirán pronto predecir comportamientos de los usuarios y utilizarlo de forma inteligente. Ante este panorama, BroadSoft ya ha comenzado a desarrollar esta visión con una iniciativa llamada “Project Tempo” que prevé nuevos servicios en la nube basados en la plataforma existente “UC One”, que permitirá a los equipos alcanzar nuevos niveles de productividad mediante la integración de las comunicaciones en tiempo real, aplicaciones en la nube y la inteligencia contextual para una experiencia unificada del usuario final.
El requisito básico es que los datos de interacción de estos canales se recojan, agreguen, y extraigan para generar perfiles de hábitos de los usuarios. Con base en esto, los siguientes casos de uso serán posibles próximamente a través del análisis predictivo:
1) Interacción entre empleados y clientes: Cualquier tipo de interacción puede iniciar por el camino equivocado. Las emociones pueden exponenciarse y las discusiones pueden convertirse en peleas. Puede ser entre compañeros, clientes o representantes. Es importante que los supervisores puedan sentir que las cosas van mal e intervenir para redirigir en el camino correcto. El análisis de sentimientos en tiempo real de las discusiones vía correo electrónico o llamadas de voz puede ayudar a reaccionar a los altos mandos para una intervención inmediata. Esto aliviará la necesidad de que los supervisores siempre estén “en línea”. Más bien, ellos pueden concentrarse en cosas más importantes e intervenir sólo en alertas.
2) Predecir las intenciones de las comunicaciones: Si un usuario ve la pantalla de su teléfono y el identificador de llamadas muestra que es un cliente clave o el supervisor. ¿De qué van a hablar? ¿Tiene toda la información a su alcance? ¿No sería genial si hubiera una aplicación que pudiera predecir la intención de la persona que llama y proporcione toda la información pertinente en su pantalla? Por ejemplo, puede darse cuenta de que este cliente está teniendo un incidente crítico y proporcionar registros y correos electrónicos relevantes. Eso sería de gran ayuda para todas las personas, especialmente los que trabajan directamente con el cliente.
3) Orden inteligente: Cada usuario navega a través de una serie de comunicaciones como correos electrónicos, chats y mensajes de voz. Estos mensajes se les presentan en orden cronológico a través de aplicaciones independientes. ¿Y si creamos una aplicación que combine todas estas interacciones en una sola? Y ¿qué tal si ésta aplicación almacenara estas interacciones en la prioridad en que deseas verlos y no en orden cronológico? Por ejemplo, una serie de correos electrónicos que tiene una gran cantidad de respuestas en los últimos 30 minutos conseguiría una mayor prioridad que un correo electrónico enviado a toda la organización. El aprendizaje automático se puede utilizar para comprender el comportamiento pasado de los usuarios, basado en a qué interacciones responden más rápido y con ello poder utilizar este patrón para una futura clasificación. Esto ayudaría a que los usuarios ocupados presten atención a las cuestiones clave sobre todo cuando se encuentran en movimiento o en una reunión.
4) Analizar la adopción: Cuando las organizaciones adoptan plataformas de comunicaciones unificadas, su éxito depende de su uso entre las personas, Con el fin de obtener el verdadero valor de la inversión en comunicaciones unificadas, las organizaciones deben promover la adopción y el aprendizaje automático para comprender el comportamiento del usuario e identificar grupos que necesiten una mejor formación (o advertencias). También puede detectar tendencias o disminución de la adopción en los usuarios. Esta información puede ayudar a las organizaciones a tomar medidas correctivas para asegurar el éxito.
