Cómo diseñamos nuestra atención al cliente

Es habitual cuando nos están evaluando que nos evalúen en características como, cuánta RAM tiene tal o cual servicio? Qué versión de PHP soportan? Hacen backups? Cuánto espacio de correo puedo usar? Los servidores son rápidos?

Pero rara vez nos preguntan sobre nuestra atención. En LatinCloud vemos la atención al cliente como uno de nuestros pilares fundamentales.

Atención MultiCanal

Actualmente nuestras vías de comunicación son:

  • Teléfono
  • Chat
  • Correo Electrónico
  • Tickets
  • Mensajes directos de Facebook.

Estamos también en Twitter, pero de momento no las 24 horas.

Cada canal tiene características distintas. La velocidad de cada uno es diferente. Es esperable que la respuesta de un correo se mida en minutos, mientras que pueden imaginarse lo que pasaría se cuando alguien dice “Hola” al teléfono, el operador hace una pausa de un minuto antes decir “Hola buen día”.

También la simultaneidad. Es posible tener varias conversaciones de chat en simultáneo. Es imposible tener varias conversaciones telefónicas a la par.

En esta nota queremos enfocarnos exclusivamente en la atención telefónica, el canal más demandante de todos: Requiere atención dedicada, rápidos tiempos de respuesta y tiene siempre una alta expectativa.

Y es, habitualmente, el medio peor atendido por lo proveedores de servicios.

El desafío es: Cómo lograr atender la mayor cantidad de llamadas posibles, con el menor tiempo de espera posible, con el uso de recursos más eficiente posible, las 24 horas del día los 7 días de la semana

Y para hacerla más complicada, a diferencia de otros centros de atención, no definimos ni aplicamos tiempos máximos de llamada. Nadie de nuestro equipo va a estar nunca “apurado” por terminar una llamada.

Nuestra primera herramienta es Erlang-C. La fórmula de Erlang nos permite hacer un cálculo estadístico tomando en consideración un volumen de llamadas determinado, tiempo de atención, pausa post-llamado, duración media para predecir la cantidad de agentes que necesitamos disponibles a cada momento, qué resultado vamos a lograr y que tiempo ocioso va a quedar.

Con esta información, organizamos nuestros cronogramas de trabajo y medimos nuestros resultados permanentemente.

Para los curiosos, hay versiones simples en línea de calculadoras de Erlang como ésta. Con algunas diferencias, nuestros sistemas de balanceo de carga web usan conceptos similares.

Pero la historia no termina ahí. Inevitablemente va a haber oportunidades donde un llamado no llegue a atenderse. Es una “imposibilidad estadística”. En estos casos tomamos 2 caminos. Lo más frecuente, quién llamó inmediatamente vuelve a llamar y logra comunicarse. O no vuelve a llamar nunca (o llama pero sigue sin poder comunicarse).

En el primer caso, la consulta fue atendida y todos contentos. Nos queda la marquita negativa para ajustar y mejorar a futuro. En el 2do caso, tomamos un rol proactivo: Te devolvemos el llamado (siempre que no tengas callerid bloqueado). No importa desde que lugar de mundo nos estés llamando, te devolvemos el llamado.

Gracias a todo lo anterior, hemos ido mejorando nuestras métricas mes a mes.

Fullfillment Fullfillment+Callback
87.1% 87.6%
91.8% 92.3%
97.2% 98.3%
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