IA tu mejor aliado para tus sesiones de Coaching y Mentoring
En Brumby somos fanáticos del managemt y uno de nuestros propósitos fundacionales es mejorar la experiencia de trabajo dentro de los Contact Center.
En este orden de ideas creemos que combinar técnicas de coaching y Mentoring es la mejor forma de hacerlo para el día a día de mandos medios, analistas y agentes.
La combinación de mentoría y coaching se conoce como “mentor-coach», y reúne lo mejor de ambos enfoques para un desarrollo más integral.
- Del coaching: Utiliza preguntas poderosas y técnicas de reflexión para que la persona explore sus propias ideas, defina metas y tome decisiones por sí misma.
- De la mentoría: Se aporta experiencia y consejos específicos cuando es necesario, ofreciendo orientación basada en conocimientos prácticos.
Apoyar a los Supervisores y Analistas en un contact center con herramientas de Inteligencia Artificial para analizar llamadas puede ser una estrategia poderosa para mejorar el rendimiento de los agentes.
Que aporta la IA para mejorar las sesiones de coach
Propósitos: Identificar el objetivo principal de la llamada (ej., consulta, queja, compra).
Etiquetas: Clasificar interacciones según temas o palabras clave (ej., «problemas técnicos», «seguimiento», «solicitud de información»).
Categorías: Segmentar llamadas por tipo de cliente, producto o problema para un análisis más preciso.
Sentimientos: Detectar emociones del cliente (positivas, neutras, negativas) y medir la respuesta emocional del agente.
Con todo los metadatos en Brumby generamos Dashboards con KPIs & Drivers por agente o equipo, resaltando las conversaciones críticas donde el mentor-coach puede intervenir.
¿Cómo usar la información para mentor-coaching?
Personalización del feedback: Analizar las fortalezas y áreas de mejora del agente basándose en datos concretos de todas las llamadas y no solo de una pequeña muestra.
Sesiones guiadas por datos: Revisar ejemplos de interacciones con soporte de la IA (ej., fragmentos de audio con etiquetas y sentimientos destacados).
Modelos de aprendizaje continuo: Usar la IA para identificar patrones comunes en el equipo y diseñar talleres grupales con casos reales.
Los supervisores y analistas potenciaran su impacto al ahorrar tiempo en el análisis manual de llamadas, gracias a insights precisos y basados en datos. Esto les permite ofrecer sesiones más efectivas y enfocadas en áreas clave, acelerando el desarrollo de los agentes y mejorando significativamente la experiencia del cliente.
