Un marcador predictivo para formación libera a los agentes de esperar tonos, buzones y ocupados. Academia Talentia Formación, empresa ficticia de este ejemplo ilustrativo, captaba alumnos con llamadas manuales y perdía más de la mitad del turno. Repasamos qué hizo y cómo aplicarlo.
Academia Talentia Formación · 120 agentes · 9 sedes
El reto de marcador predictivo para formación
Talentia captaba alumnos para másteres y cursos con llamadas manuales. Los agentes pasaban más de la mitad del turno esperando tonos, buzones y ocupados.
La solución para marcador predictivo para formación
Implantó un marcador predictivo conectado a su CRM Odoo, SMS certificados de convocatoria y grabación de las matriculaciones telefónicas, con filtro automático de listas de exclusión.
Servicios utilizados: Marcador y campañas salientes, Integraciones CRM y ERP, SMS certificados.
Los resultados
«Mis agentes hablan con personas, no con tonos. Y el CRM se rellena solo.»Directora Comercial (ejemplo ilustrativo), Academia Talentia Formación
Qué aprendemos sobre el marcador predictivo para formación
La lección principal es que el tiempo del agente vale más que el tiempo de la línea. Un marcador predictivo llama a varios números a la vez y pasa al agente solo las llamadas que contestan personas. Así el agente pasa el turno hablando.
Además, la campaña necesita orden. En el ejemplo, el CRM Odoo alimenta las listas y recibe el resultado de cada llamada. Por eso el agente no teclea datos dos veces. Puedes ver este enfoque en nuestra integración de CRM y telefonía.
También cuenta la convocatoria. Un SMS certificado con la fecha del curso deja constancia de lo que se comunicó. En consecuencia, si hay dudas después, la empresa tiene un justificante fiable.
En resumen, un marcador predictivo para formación funciona mejor cuando encaja con el resto del proceso. Las listas, el CRM, los avisos y la grabación forman una sola cadena. Por eso conviene diseñarla completa desde el principio.
- Más conversaciones por hora de turno
- Datos del CRM sin doble tecleo
- Filtro automático de listas de exclusión
Cómo aplicarlo en tu empresa
En primer lugar, ordena tus listas. Separa contactos con consentimiento, contactos en listas de exclusión y contactos sin datos completos. Un marcador rápido con datos malos solo multiplica los errores.
En segundo lugar, configura los ritmos con prudencia. Define franjas horarias, número máximo de reintentos y tasa de abandono aceptable. Después, revisa esos parámetros cada semana, porque cada campaña se comporta de forma distinta.
Finalmente, cuida la parte legal. La Agencia Española de Protección de Datos publica criterios sobre comunicaciones comerciales que conviene revisar. Para preparar campañas completas, consulta nuestro marcador predictivo para campañas.
Por último, prueba con una campaña pequeña. Mide llamadas atendidas, citas y matrículas, y compáralas con tu método actual. Así decides con datos propios.
Con un marcador predictivo para formación, empieza por los cursos con más demanda. Así aprendes con datos reales y ajustas el resto de campañas.
Errores habituales con el marcador predictivo para formación
Un error frecuente es acelerar el marcador sin dimensionar el equipo. Si suenan más llamadas que agentes libres, aumentan los abandonos. Por eso conviene ajustar el ritmo a la plantilla real.
Otro error es medir solo el volumen de llamadas. Sin embargo, lo que importa es cuántas acaban en matrícula. En cambio, un cuadro de mando con conversaciones, citas y matrículas cuenta la historia completa.
Un tercer error es olvidar la formación del guion. Un agente que habla con más personas necesita mejores argumentos. Por tanto, revisa grabaciones con el equipo y comparte las frases que funcionan. Los resultados varían según el sector y la campaña.
En definitiva, un marcador predictivo para formación es una herramienta al servicio del equipo comercial. Pide un presupuesto a medida y valoramos tu caso.
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Caso ilustrativo. Academia Talentia Formación es una empresa ficticia creada para este ejemplo; la persona citada, la empresa y las cifras no son reales. Los resultados reales dependen de cada operación y se estiman en el diagnóstico inicial.
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