Compromiso predictivo de Genesys

Utilice el análisis de trayectos basado en IA para observar la actividad del sitio web, predecir los resultados de los visitantes e interactuar de forma proactiva con los clientes potenciales y los clientes a través del chat asistido por agente, la oferta de contenidos o el chatbot.

Es todo un reto identificar a la persona adecuada, los mejores momentos y las formas óptimas de ofrecer asistencia en línea. Las empresas quieren dar forma a los viajes de sus clientes y conducirlos hacia resultados deseables, pero es difícil utilizar todos los datos disponibles de una manera que sea significativa y procesable. Además, los consumidores esperan respuestas rápidas, pero es caro contratar siempre a un agente.

Guíe a los clientes de forma proactiva hacia recorridos satisfactorios en su sitio web. Aplique el aprendizaje automático, los personajes dinámicos y las probabilidades de resultados para identificar los momentos adecuados para una interacción proactiva a través de un chat web o una ventana emergente de contenido de ayuda.

Uno de los mayores retos para la empresa moderna es aprender a trabajar con los datos disponibles de forma que sean significativos y fáciles de utilizar. Los datos generados por un sitio web a menudo no se exploran, por lo que es posible que se pasen por alto las intenciones y reacciones de los clientes individuales y potenciales. A menudo, la atención se centra en los grandes rasgos -medidas clave como el número de conversiones al mes- y se pierde la capacidad de identificar a los clientes potenciales que necesitan compromiso. Como resultado, los clientes que podrían estar a punto de suscribirse a una prueba, completar una compra, buscar información sobre el servicio o la asistencia, o cualquier otro resultado deseable, se quedan en el camino. El gran volumen de tráfico de la web hace que sea un reto identificar a las personas adecuadas, los mejores momentos y las formas óptimas de interactuar en tiempo real. Las expectativas de tiempo de respuesta son cada vez mayores, pero ampliar la plantilla resulta costoso.

Genesys Predictive Engagement utiliza el aprendizaje automático para observar el progreso de los visitantes del sitio web hacia resultados empresariales definidos, como la finalización de una compra o la solicitud de un presupuesto. Genesys Predictive Engagement permite a la empresa utilizar observaciones y predicciones en tiempo real en lugar de reglas estáticas, para activar la intervención sólo en los momentos en que más se necesita.

Para los clientes que buscan servicio o asistencia, el sitio web de una empresa suele ser el primer punto de contacto, aunque sólo sea para encontrar un número de teléfono al que llamar. Pero las empresas se enfrentan al reto de dar sentido y aprender a utilizar todos los datos generados por su sitio web de forma que sean significativos y fáciles de utilizar en tiempo real. Como resultado, los clientes acaban llamando al centro de contacto (un canal de asistencia caro) o se frustran con su empresa porque no encuentran la ayuda que necesitan. Genesys Predictive Engagement prioriza el compromiso con los visitantes de alto valor y ofrece chat de forma proactiva para utilizar mejor a su personal y reducir sus costes.

Ejemplos de cómo se puede optimizar la experiencia del cliente utilizando datos, contexto y comportamiento en el sitio web para un compromiso predictivo:

• El uso del aprendizaje automático para detectar el progreso de los visitantes del sitio web hacia resultados definidos -completar una compra, solicitar un presupuesto- y permitir a la empresa activar la intervención sólo en los puntos en los que más se necesita.
• Cuando se detecta que un cliente tiene problemas para enviar una solicitud de préstamo, se le envía un chat web proactivo que permite a un agente ayudarle a seguir los pasos.
• Un cliente necesita activar su nuevo teléfono móvil, va al sitio web y busca "activación de dispositivo". Se ofrece un chatbot proactivo para ayudar al cliente a seguir los pasos.
• Un cliente planea un viaje al extranjero y necesita avisar a la entidad emisora de su tarjeta de crédito. Entran en el sitio web de la empresa y, a partir de una búsqueda relacionada con "alerta de viaje", se les ofrece la ayuda de un chatbot para evitar que tengan que llamar al centro de contacto.
• De forma proactiva, se ofrecen al cliente opciones de autoayuda para ayudarle con una transacción, por ejemplo, proporcionándole un enlace a un vídeo para ayudarle con una Autorización de Devolución de Mercancía (RMA).

Comprender y utilizar el conocimiento de las actividades y comportamientos en línea puede proporcionar un contexto para gestionar mejor una interacción digital o de voz de seguimiento para ayudar a los clientes que están comprando, adquiriendo y utilizando los productos de la empresa a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente. Esta inteligencia de compromiso también se puede utilizar para convertir las solicitudes de servicio en oportunidades de venta cruzada o ascendente. Genesys utiliza inteligencia artificial para observar y analizar el progreso de los visitantes del sitio web hacia resultados definidos: solicitudes de servicio, transacciones pendientes, estado de las solicitudes. La tecnología permite a la empresa relacionarse con los clientes utilizando observaciones y predicciones dinámicas en lugar de simples reglas estáticas, lo que genera clientes más satisfechos, empleados más inteligentes y mejores resultados.

Las empresas disponen de grandes cantidades de datos en sus CRM, automatización de marketing, centros de contacto y sitios web, y Genesys permite a las empresas desbloquear esos datos en tiempo real para captar clientes de forma proactiva, eliminando la necesidad de una llamada de voz o un contacto sin contexto. Genesys Predictive Engagement observa los recorridos individuales de los clientes en el sitio web de su empresa y aplica el aprendizaje automático, la segmentación dinámica (o de audiencia) y la puntuación de resultados en tiempo real para identificar los momentos adecuados para el compromiso proactivo con el cliente correcto a través de chat, chatbot u oferta de contenido.

La sofisticación del compromiso en tiempo real de Predictive Engagement aumenta la satisfacción del cliente, mejora la tasa de conversión y optimiza el uso de los recursos de los agentes para los clientes de mayor valor, lo que se traduce en una mejora de los indicadores clave de rendimiento, como la desviación de llamadas, el valor medio de los pedidos (AOV), la resolución en el primer contacto y las tasas de conversión.

Lógica empresarial

BL1 - Identificación del cliente

El sistema puede utilizar cookies para detectar visitantes recurrentes y asociarlos a visitas anteriores al sitio. La información de identidad proporcionada durante el viaje (como la dirección de correo electrónico o el número de teléfono) se captura después de ser enviada explícitamente desde la página web y puede identificar al visitante incluso a través de distintos dispositivos. Una vez identificado el cliente, todos los datos de seguimiento recogidos se asocian a ese cliente concreto. Toda la información de los clientes recopilada se realiza de conformidad con el GDPR.

BL2 - Configuración de segmentos y resultados

Los segmentos son una forma de categorizar a los visitantes del sitio web en función de comportamientos y atributos comunes. Los segmentos se configuran por adelantado durante el aprovisionamiento del sistema. Un segmento puede estar formado por uno de estos componentes o por ambos:

• Atributos, como el tipo de navegador, el tipo de dispositivo, la ubicación, la campaña de marketing a la que están asociados, los parámetros UTM y el sitio web de referencia.
• Patrón de viaje, como el comportamiento de navegación por la web, las búsquedas realizadas en el sitio web, los artículos en los que se ha hecho clic, los usuarios que regresan, los que abandonan el carrito y el valor de los pedidos elevados.

Los resultados u objetivos son tareas específicas que desea que sus visitantes realicen en su sitio web. Al igual que los segmentos, se configuran por adelantado. Los resultados típicos incluyen:

• Comprobar el estado del pedido o la devolución
• Abrir o comprobar el estado de una incidencia
• Localizar la garantía o la política de devoluciones
• Presentación de solicitudes
• Confirmación de compra en línea
• Enviar pago
• Presupuesto en línea
• Reserve una demostración o una cita

Genesys utiliza análisis predictivos para evaluar en tiempo real la probabilidad de que se alcance un resultado específico, basándose en el segmento y el comportamiento del visitante en el sitio web (la puntuación del resultado).

BL3 - Configuración del mapa de acciones

Los mapas de acción determinan la forma de interactuar con el visitante del sitio web. En los mapas de acción, se definen los desencadenantes que dan lugar a una acción para el cliente. Estos desencadenantes pueden basarse en cualquier combinación de:

• Segmento
• Actividad de los usuarios
• Puntuación de resultados (normalmente, una caída en la puntuación de resultados para un segmento específico puede desencadenar una webchat).

BL4 - Ventana de invitación y registro de clientes

Los widgets de Genesys se utilizan para:

• Mensajes de invitación para webchat
• Recogida de datos de contacto del visitante
• Compromiso durante una sesión de chat

Lógica de distribución

La distribución de la interacción viene determinada por la expresión de destino y la cola virtual configuradas en las reglas de Genesys Predictive Engagement.

• Integración de los gadgets de escritorio de Genesys Predictive Engagement en Workspace Desktop Edition 8.5 (en caso de que la conversación de chatbot requiera la derivación a un agente)
• Requiere Interaction Connect
• El inicio de sesión único está disponible como opción

Informes en tiempo real

Un administrador puede ver la vista Live Now de los visitantes actuales y la información de seguimiento en directo del sitio. Las vistas permiten a los administradores tomar decisiones operativas en tiempo real, por ejemplo, si una campaña de marketing se ha puesto en marcha y profundizar en los recorridos individuales de los clientes.

Informes históricos

El informe de actividad de los visitantes ofrece un análisis de tendencias y un desglose por tipo de dispositivo. Informar sobre los segmentos alcanzados y los resultados obtenidos. Desempeño del mapa de acción de los tipos de acción; chat web, ofertas de contenido y flujo de arquitectos.

Permite desglosar las etapas clave para identificar las necesidades de recursos y los problemas de cola,

• Cualificación
• Oferta
• Aceptación
• Engagement

Desglose individual

Contactos Externos proporciona datos históricos de conversaciones, incluidos los chats activados por Predictive Engagement a nivel de cliente individual.

Analítica

Los informes de rendimiento están disponibles en Genesys Cloud CX y ofrecen una visión en profundidad del rendimiento individual de las colas y los agentes. Existen tres tipos diferentes de informes: informes enlatados, informes personalizados y feeds API de datos sin procesar.

• Debe utilizarse Genesys Widgets 9.
• La lógica general para el enrutamiento de las interacciones se define con la lógica dentro de los casos de uso obligatorios.
• El diseño y la configuración de este uso deben tener en cuenta el despliegue previo de los casos de uso obligatorios.
• Deben utilizarse los widgets de Genesys. El cliente debe desplegar tanto los fragmentos de código de Genesys Predictive Engagement como los de Widgets en su sitio o páginas web.
• La lógica general para el enrutamiento de interacciones utiliza parte de estos casos. Si CE18 ya está desplegado y personalizado, debe tenerse en cuenta el diseño y la configuración de SL09.
• Se requiere Genesys Interaction Connect versión 2019R1.
• Integración de los gadgets de escritorio de Genesys Predictive Engagement en Workspace Web Edition 9

• Basado en Genesys Widgets 9 con capacidades estándar para adaptarse a la identidad corporativa del cliente.

• Predictive Engagement puede crear automáticamente clientes potenciales en Salesforce y en cualquier CRM que utilice API Rest mediante la orquestación de Action Map.

• Los perfiles se pueden buscar en el CRM y la información de los clientes potenciales se muestra en la pestaña Script del área de trabajo del agente. Los agentes también pueden crear y actualizar manualmente la información de los clientes potenciales aquí sin necesidad de iniciar sesión directamente en el CRM.

• El cliente debe desplegar tanto los fragmentos de código de Genesys Predictive Engagement como los de Widgets en su sitio o páginas web.

V 1.1.1 última actualización 18 de agosto de 2022