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Succesful Cases
Atento México
Innovación que incrementa la calidad en
el monitoreo de las llamadas.
Nuestro cliente
Atento México es una empresa perteneciente al Grupo Telefónica México,
que suministra servicios de callcenter; es líder en servicios Business

Process Outsourcing (BPO) y Customer Experience Management (CEM)
y opera en 15 centros, ubicados en las ciudades mexicanas de Distrito
Federal, Estado de México, Nuevo León e Hidalgo.
Suministra servicios de call
centers

Lider en servicios Business
Process Outsourcing (BPO)
Cuenta con más de 9.600 escritorios y alrededor de 19.200 colaboradores,
y Customer Experience
quienes responden tanto en español como en inglés. Entre sus clientes,
Management (CEM)
se encuentran compañías de telecomunicaciones, banca y servicios
ﬁnancieros, aseguradoras, salud, retail y organismos de administración

19200 colaboradores.
pública
El desafío y la solución
Las empresas de este rubro están constantemente innovando e incorporando tecnologías, que facilitan los requerimientos de las nuevas norma-
Tecnología Microsoft
Azure.
tivas que impactan en la actividad y del propio mercado que es demandante y dinámico. En este contexto, Lagash y Microsoft México le acercaron conjuntamente a Atento la solución Voice Analytics para reconocimiento de voz, que simpliﬁca, agiliza el análisis de contenidos y los almacena en la nube utilizando Microsoft Azure.
Embrace the Challenge
Argentina
|
Chile
|
Colombia
|
México
|
USA
|
Uruguay
El Resultado
Se realizaron diferentes pruebas de concepto a partir de los procesos
señalados por Atento y demostraciones, que permitieron veriﬁcar en
concreto las mejoras logradas utilizando Voice Analytics en términos de
productividad del personal, aumento de la calidad del monitoreo de las
llamadas, transcripción conﬁable de las conversaciones y reducción de
tiempos para brindar respuestas efectivas en cada caso.
Lagash desarrollo funcionalidades con características particulares que
pudieran satisfacer los requerimientos que surgen de las necesidades
especíﬁcas de cada rol dentro de Atento México. La herramienta cuenta
 Personal más productivo.
 Incrementa la calidad del
monitoreo de llamadas.
 Transcripción conﬁable de
conversaciones.
 Reduce tiempos de
respuesta.
con la funcionalidad de tipiﬁcación de comunicaciones, que le permite
conocer el motivo del llamado de cada cliente y analizar la calidad de las
conversaciones, lo que permite sistematizar información acerca de cómo
se desarrolló la atención, si se utilizaron los textos predeterminados
adecuadamente, si se estableció empatía con quien se comunicó o si hay
algún tipo de desviación respecto de las políticas de la compañía.
Con la nueva herramienta, Atento puede analizar hasta el triple de
llamadas realizadas y gracias a ello, optimizar los procesos de control de
cumplimiento de sus políticas y procedimientos, obteniendo reportes e
indicadores claves para mejorar la calidad y así, contribuir mejor al
desempeño del negocio.
Con esta herramienta, los analistas de Atento México pueden tipiﬁcar las llamadas, identiﬁcar de manera simple y rápida la ubicación dónde se hicieron las llamadas, por qué se realizó la comunicación, duración de la llamada y si la consulta o inquietud del
cliente se resolvió, entre muchas otras capacidades. También, se
generan reportes para asesores que trabajan continuamente en
la mejora del desempeño; a cada uno de ellos se les facilita la
identiﬁcación de las frases o fragmentos vinculados a determinados indicadores claves o KPIs, para que pueda realizar los ajustes
correspondientes.
Actualmente, los agentes de calidad que analizan entre 20 y 30 llamadas
por día, tienen la posibilidad de escuchar, leer, analizar frase por frase y
ayudarse con un marcador visual del sonido que identiﬁca los momentos
en los que hay silencios. Con la posibilidad de incrementar la
productividad hasta un 300%, pueden analizar más llamadas y obtener
más clientes o campañas, lo que impacta directamente en la facturación
de la compañía.
Por otra parte, con Voice Analytics se simpliﬁca el hallazgo de patrones, ya
que cuenta con un componente en la nube, llamado Machine Learning,
que se pude programar para que aprenda y contribuya a lograr mayor
insight
Let’s keep in touch!
/lagashsystems
@lagashsystems