Lead Ratings: cinco años aplicando inteligencia artificial en el contact center

La historia, corta y al mismo tiempo intensa, de la colaboración entre Lead Ratings y el sector del contact center se inicia en el 2015, cuando Contesta Teleservicios, de la mano de José Luis Pérez Madrigal, empezó a aplicar modelos algorítmicos para sus campañas de outbound.

Lead Ratings: cinco años aplicando inteligencia artifcial en el contact center.

Los responsables de Lead Ratings señalan a José Luis Pérez como un auténtico visionario, que supo ver las ventajas de la aplicación de algoritmos de machine learning para mejorar la eficiencia de las campañas. “Para la época en que empezamos a colaborar, en el 2015, fue muy valiente e innovador«, dice Ricard Bonastre, CEO de Lead Ratings.

Hoy es el director general de esta compañía, José Luis Moral, quien habla de esta colaboración: “El equipo de Ricard Bonastre fue pionero en aplicar inteligencia artificial y en modelar un negocio como el del contact center para aplicar algoritmos predictivos. Desde su creación hemos caminado juntos y no dejan de sorprendernos cada día con algo nuevo”.

Tras esta primera experiencia llegaron otros proyectos en el entorno del contact center. “Nuestro crecimiento en el sector fue por prescripción. La movilidad de profesionales, que conocían nuestros servicios y el valor que aportamos, se transformó en oportunidades”, señalan desde la compañía.

Después de Contesta Teleservicios llegaron Madison, Atento, Unitono, Bosch, entre otras. Precisamente, desde esta última compañía, su sales and key account management customer experience solutions, Rubén Gómez, habla de la colaboración directa con Lead Rating: “Nos ha permitido entender de manera más clara diferentes variables de nuestro negocio, dotándonos de un mayor conocimiento a la hora de interpretar los datos y explotarlos de forma más clara y directa. Nos aportan un valor fundamental en nuestro día a día, al tiempo que nos permiten agilizar la detección de áreas o puntos de mejora, evolucionando junto a sus algoritmos”, señala.

Tanto en esta compañía como en el resto de BPOs la aplicación de modelos predictivos se ha convertido en un elemento clave para la mejora continua en la eficiencia de sus operaciones y, al mismo tiempo, en un factor diferencial de su servicio. “El primer gran reto al que nos enfrentamos fue la ordenación de llamadas mediante modelos predictivos de scoring. Fuimos capaces de poner el foco en ordenar y clasificar los registros de las campañas de outbound en función de su probabilidad de conversión. El objetivo de nuestros clientes estaba claro: más ventas con menos llamadas”, afirma Bonastre.

(El reportaje completo se puede leer aquí, en el número 88 de Relación Cliente Magazine).