Implementar un Marcador Predictivo puede transformar una campaña outbound. Automatiza la marcación, reduce tiempos improductivos y ayuda a que los agentes dediquen más tiempo a hablar con personas y menos a esperar tonos, buzones o llamadas sin respuesta.
Pero hay una realidad importante: tener un Marcador Predictivo no garantiza una buena contactación.
Una operación puede generar miles de intentos todos los días y aun así obtener pocos contactos efectivos. Cuando esto ocurre, es fácil pensar que el problema está en la tecnología, cuando en realidad puede encontrarse en la estrategia con la que se está utilizando.
Bases de datos poco confiables, horarios inadecuados, demasiados reintentos o una configuración que no considera la disponibilidad real de los agentes pueden afectar el desempeño de una campaña.
Por eso, antes de aumentar el volumen de llamadas, conviene revisar qué está ocurriendo detrás de cada intento.
Estos son cinco errores que pueden estar reduciendo la contactación de tu Contact Center.
1. Pensar que marcar más significa contactar más
Es una asociación bastante lógica:
Si hacemos más llamadas, deberíamos conseguir más contactos.
Pero no necesariamente funciona así.
Imaginemos dos campañas.
La primera realiza 100,000 intentos y consigue 15,000 contactos efectivos. La segunda realiza 70,000 y consigue 18,000.
¿Cuál está funcionando mejor?
El volumen de llamadas, por sí solo, dice poco sobre la eficiencia de una campaña.
Un Marcador Predictivo utiliza información de la operación para ajustar el ritmo de marcación y anticipar cuándo habrá agentes disponibles. Genesys explica, por ejemplo, que sus algoritmos de marcación predictiva consideran variables como duración promedio de las conversaciones, trabajo posterior a la llamada, tasa de contacto y agentes disponibles para realizar estos cálculos en tiempo real.
Por eso, más que perseguir un número cada vez mayor de intentos, conviene observar indicadores como:
- Tasa de contacto
- Contactos con la persona correcta
- Tiempo disponible de los agentes
- Llamadas abandonadas;
- conversión
- Resultado obtenido por contacto
La pregunta no debería ser únicamente “¿cuántas llamadas hicimos?”, sino “¿cuántas conversaciones de valor conseguimos?”
2. Trabajar con una base de datos sin depurar
El Marcador Predictivo puede optimizar la forma en que se realizan las llamadas.
Lo que no puede hacer es convertir una mala base de datos en una buena estrategia de contacto.
Números incorrectos, registros duplicados, teléfonos desactualizados o contactos que ya demostraron reiteradamente una baja probabilidad de respuesta consumen capacidad sin necesariamente generar resultados.
Pensemos en una base de 100,000 registros.
Su tamaño puede parecer atractivo, pero si una parte considerable contiene información que ya no es útil, el marcador terminará invirtiendo intentos en registros con pocas posibilidades de convertirse en conversaciones.
Aquí la calidad importa tanto como la cantidad.
Analizar resultados históricos, identificar registros inválidos y segmentar los contactos permite utilizar mejor la capacidad de marcación.
Incluso los sistemas de marcación pueden utilizar información histórica sobre intentos y conexiones para determinar cómo gestionar los siguientes contactos de una campaña.
Una base más grande no siempre significa una campaña mejor. Una base mejor aprovechada, sí puede hacerlo.
3. Utilizar la misma estrategia durante toda la campaña
Lunes a las 10:00 de la mañana.
Viernes a las 6:00 de la tarde.
Primer intento.
Quinto intento.
¿Deberíamos tratar todos esos escenarios exactamente igual?
Probablemente no.
Uno de los errores más comunes es configurar una campaña y dejarla operar sin aprender de sus propios resultados.
La información histórica puede ayudar a identificar cuándo existe mayor probabilidad de contacto, cuántos intentos tienen sentido, cuándo conviene realizar un nuevo intento y cuándo seguir marcando un registro deja de aportar valor.
Además, la estrategia debe considerar la disponibilidad del equipo.
Un ritmo demasiado conservador puede generar tiempos ociosos. Uno demasiado agresivo puede provocar que una persona responda y no exista un agente disponible para atenderla.
Ese equilibrio es justamente una de las razones de ser de la marcación predictiva.
Genesys explica cómo funciona un Marcador Predictivo
La plataforma señala que estos sistemas pueden utilizar variables como los tiempos promedio de conversación y la disponibilidad prevista de los agentes para ajustar la velocidad de marcación.
La campaña no debería ser una configuración estática.
Debería aprender de lo que ocurre mientras está operando.
4. Elegir telefonía únicamente por el costo por minuto
Aquí aparece otro error frecuente.
Comparar proveedores exclusivamente por la tarifa telefónica puede parecer una decisión financiera lógica, pero el minuto más barato no necesariamente genera el contacto más rentable.
Supongamos que una alternativa reduce el costo de telefonía, pero también disminuye la proporción de llamadas que terminan convirtiéndose en contactos efectivos.
El ahorro inicial puede perder relevancia frente a las oportunidades que dejamos de generar.
Por eso, al evaluar una campaña outbound conviene mirar más allá del precio unitario y analizar indicadores como:
Costo por contacto efectivo = costo total de telefonía / contactos efectivos
La diferencia es importante.
Una estrategia puede tener un costo por minuto mayor y, aun así, producir un mejor resultado económico si consigue suficientes contactos adicionales.
El objetivo no es simplemente llamar más barato.
Es conseguir que cada peso destinado a la campaña tenga mayores probabilidades de terminar en una conversación útil.
5. Utilizar el Marcador Predictivo como una herramienta aislada
Quizá este sea el error más importante.
Un Marcador Predictivo no opera en el vacío.
Su desempeño depende de la telefonía, las bases de datos, la disponibilidad de los agentes, la configuración de las campañas, las reglas de negocio y el seguimiento que realiza la operación.
Incluso una buena tasa de contacto pierde valor si, cuando alguien responde, el agente no cuenta con la información necesaria para continuar la conversación.
Por eso, una estrategia outbound madura conecta diferentes piezas:
Datos → Marcación → Telefonía → Agente → Resultado → Aprendizaje
Cada interacción genera información que puede ayudar a mejorar la siguiente.
¿Qué registros responden?
¿En qué horarios?
¿Cuántos intentos fueron necesarios?
¿Cuáles terminan en conversión?
¿Cuándo comienza a caer la efectividad?
Responder estas preguntas permite que el marcador deje de ser simplemente una herramienta para automatizar llamadas y se convierta en parte de una estrategia de contactación.
Entonces, ¿cómo saber si tu Marcador Predictivo está funcionando?
No existe una única métrica.
Una operación de cobranza tendrá objetivos diferentes a una campaña comercial o de recuperación de clientes.
Sin embargo, hay una señal bastante sencilla:
la tecnología debería ayudarte a convertir mejor la capacidad disponible en contactos efectivos.
Si el número de intentos aumenta constantemente, pero los contactos, las conversiones o los resultados permanecen prácticamente iguales, vale la pena revisar la estrategia.
Porque optimizar un Marcador Predictivo no consiste únicamente en hacerlo marcar más rápido.
Consiste en entender a quién contactar, cuándo hacerlo, con qué frecuencia y cómo aprovechar mejor cada conversación que conseguimos.
De marcar más a contactar mejor
Durante mucho tiempo, la productividad de una campaña outbound podía asociarse principalmente con volumen.
Más llamadas. Más intentos. Más actividad.
Hoy tenemos información suficiente para hacer una pregunta diferente:
¿Estamos generando más llamadas o mejores oportunidades de contacto?
En Nuxiba, integramos tecnología de marcación predictiva con telefonía especializada para Contact Centers y herramientas que permiten monitorear y optimizar las campañas outbound.
Porque el objetivo de un Marcador Predictivo no debería ser llenar un reporte con miles de intentos.
Debería ser convertir mejor la capacidad de tu operación en conversaciones que generen resultados.
Te puede interesar:
