Marcador predictivo
No se trata solo de una marcación más rápida. Ritmo más inteligente.
El aprendizaje automático predice la disponibilidad de los agentes y las tasas de respuesta en tiempo real. Máxima utilización, mínimo abandono. La implementación controlada mediante simulador le permite cumplir con los límites regulatorios.
Respuesta rápida
¿Qué es un marcador predictivo? Un marcador predictivo es un software de llamadas salientes que utiliza algoritmos para marcar varios números simultáneamente, prediciendo cuándo estarán disponibles los agentes según los datos de llamadas en tiempo real. El marcador predictivo de DialerBee utiliza aprendizaje automático para analizar las tasas de respuesta, la distribución del tiempo de gestión y los patrones de disponibilidad de los agentes, calculando así la cantidad óptima de líneas por agente cada 30 segundos. Incluye límites máximos de tasa de abandono para ayudar a los equipos a mantenerse dentro de los umbrales regulatorios (TCPA, Ofcom), implementación controlada por simulador para cambios de ritmo seguros y límites de supervisión para el número mínimo y máximo de líneas por agente. Ideal para equipos de más de 20 agentes. Admite 9 idiomas y se integra con AI AMD, el motor de cumplimiento y operadores BYOC.
El problema
El ritmo manual te cuesta dinero. horas de agente todos los días
En la mayoría de los centros de contacto salientes, los agentes pasan más tiempo esperando que hablando. Un supervisor establece una proporción fija de líneas por agente al inicio del turno —por ejemplo, 1,5 o 2,0— y esa cifra se mantiene igual independientemente de si la tasa de respuesta es del 15 % o del 45 %, o de si hay diez agentes disponibles o dos que acaban de tomar un descanso. El resultado es un desajuste constante entre la velocidad de marcación y la capacidad de los agentes.
Cuando la proporción es demasiado baja, los agentes permanecen inactivos entre llamadas. Cuando es demasiado alta, las llamadas contestadas se acumulan sin que haya un agente disponible, lo que lleva a llamadas abandonadas — una infracción de cumplimiento según la TCPA y Ofcom que puede acarrear multas. La mayoría de los supervisores pecan de precavidos, lo que significa que sus equipos están crónicamente infrautilizados.
Las matemáticas son brutales. Si un agente dedica 15 minutos por hora a llamadas en vivo en lugar de 40-45, se necesitan tres agentes para hacer el trabajo de uno. Eso no es un problema tecnológico, es un problema de... problema de ritmoY no se puede solucionar con un humano mirando un panel de control y ajustando un control deslizante.
Cómo funciona
Ritmo de aprendizaje automático que se adapta cada 30 segundos
El marcador predictivo de DialerBee no utiliza una proporción fija. Utiliza una algoritmo de ritmo de aprendizaje automático Este modelo recalcula el número óptimo de llamadas salientes simultáneas cada 30 segundos. El modelo procesa datos en tiempo real (tasas de respuesta actuales por segmento de lista, distribuciones del tiempo de gestión, no solo promedios, patrones de finalización de llamadas de los agentes y tendencias horarias) para predecir con exactitud cuándo estará libre cada agente y cuántas llamadas se necesitan para mantenerlo ocupado de forma continua.
Observar
El algoritmo supervisa continuamente las tasas de respuesta, los tiempos de gestión, la duración de los procesos de resolución de problemas y la disponibilidad de los agentes durante la campaña activa.
Predecir
Los modelos de aprendizaje automático predicen cuándo finalizará cada agente su interacción actual y estará disponible para la siguiente llamada.
Paso
El sistema calcula el número óptimo de líneas por agente y pone en cola las llamadas antes de que los agentes queden libres, minimizando así el tiempo de inactividad entre conversaciones.
Guardia
Un límite máximo de tasa de abandono estricto restringe continuamente las llamadas antes de que se superen los umbrales reglamentarios. La implementación controlada mediante simulador valida los cambios.
Comparación lado a lado
Marcación predictiva vs. marcación manual y eléctrica
| Capacidad | Marcación manual/eléctrica | DialerBee Predictivo |
|---|---|---|
| Método de ritmo | Ratio fijo establecido por el supervisor | ML recalcula cada 30 segundos. |
| Utilización de agentes | Tiempo de conversación de 15 a 25 minutos por hora. | Puede alcanzar 40-48 min/h en condiciones piloto. |
| Control de tasa de abandono | Supervisión y ajuste manual | Techo rígido con acelerador automático |
| Se adapta a las tasas de respuesta. | No, la misma proporción independientemente | Sí, por segmento y en tiempo real. |
| Modelado del tiempo de manejo | Utiliza promedios (imprecisos) | Modelado de distribución completa |
| salvaguardias de cumplimiento | Depende de la vigilancia del supervisor. | Simulador bloqueado + techo de abandono |
| Flexibilidad en el tamaño del equipo | Cualquier tamaño | Funciona mejor con más de 20 agentes; el modo de potencia es ideal para equipos más pequeños. |
| Adaptación a la hora del día | El supervisor realiza los ajustes manualmente. | Modelado automático de tendencias intradiarias |
Las cifras de utilización se basan en parámetros de referencia internos del programa piloto. Los resultados varían según la calidad de la lista, las tasas de respuesta, el tipo de campaña y el tamaño del equipo. Ver metodología.
Capacidades profundas
¿Cuál es el algoritmo? ve y decide
El motor predictivo no es una caja negra. Los supervisores pueden ver cada decisión que toma el algoritmo en tiempo real: cuántas líneas marca, por qué limita la velocidad de llamadas, qué agentes prevé liberar a continuación y cuál es la trayectoria actual de la tasa de abandono. Esta transparencia es fundamental para los equipos de cumplimiento normativo, que necesitan demostrar que las decisiones sobre el ritmo de llamadas están controladas y son auditables.
Algoritmo de ritmo de aprendizaje automático
El modelo procesa las tasas de respuesta, los tiempos de gestión y los tiempos de espera para calcular el número óptimo de líneas por agente cada 30 segundos. No se utilizan proporciones estáticas.
Techo duro de tasa de abandono
Configure una tasa máxima de abandono por campaña. El algoritmo se desactiva automáticamente antes de que se supere el umbral, no después.
Panel de control de ritmo en tiempo real
Vea las decisiones del algoritmo en tiempo real: líneas marcadas, agentes disponibles, conexiones previstas, tasa de abandono actual y estado de limitación de velocidad.
Implementación controlada mediante simulador
Los nuevos modelos de ritmo de juego se prueban mediante un motor de simulación que utiliza datos históricos de la campaña antes de su implementación. No se realizan cambios sin probar en la producción.
Controles de aceleración y ráfaga
Los supervisores establecen límites mínimos y máximos por agente como medidas de seguridad. El algoritmo optimiza dentro de esos límites.
Modelado de tendencias intradiarias
Las tasas de respuesta varían a lo largo del día. El algoritmo detecta y se adapta automáticamente a los patrones matutinos, vespertinos y nocturnos.
Casos de uso
Marcación predictiva para cada equipo de salida
Equipos de Cobranzas
Maximice los contactos con la persona adecuada en las campañas de recordatorio de pago y de pagos atrasados. Las medidas de cumplimiento aplican automáticamente los límites de reintentos y los horarios de llamadas.
Operaciones de BPO
Ejecute campañas predictivas en docenas de clientes con modelos de ritmo de actividad por cliente, límites máximos de tasa de abandono e informes aislados.
Equipos de ventas
Incremente las tasas de conexión en tiempo real para la cualificación de clientes potenciales. Combine el seguimiento predictivo con la IA AMD y la presencia local para maximizar las conversaciones por hora.
Banca y seguros
Control predictivo del ritmo de atención para el seguimiento de KYC, la renovación de pólizas y la confirmación de citas. Registro de datos listo para auditoría para cada decisión de control del ritmo de atención.
Operaciones en la región MENA
Marcación predictiva con soporte para el idioma árabe, reglas de horario de llamadas específicas para la región MENA y optimización regional del operador.
Revendedores de telecomunicaciones
Marcación predictiva de marca blanca como parte de su oferta de revendedor. Modelos de ritmo por inquilino y perfiles de cumplimiento.
Especificaciones técnicas
Bajo el capó
| Método de ritmo | Recálculo basado en aprendizaje automático cada 30 segundos utilizando datos de campaña en tiempo real. |
| señales de entrada | Tasas de respuesta, distribución del tiempo de gestión, duración de los procesos, número de agentes, tendencias horarias. |
| Control de tasa de abandono | Límite máximo configurable por campaña con reducción automática de potencia. |
| Compuerta del simulador | Los cambios de ritmo se validaron con datos históricos antes de su implementación en producción. |
| Controles del supervisor | Líneas mínimas/máximas por agente, pausa/reanudación manual, anulación del ritmo en tiempo real. |
| Tamaño de equipo recomendado | Más de 20 agentes para mayor precisión estadística; modos de potencia/progresivo para equipos más pequeños. |
| Modos de marcación | Predictivo, potente, progresivo y vista previa: se puede cambiar por campaña. |
| Integración de IA y AMD | El control predictivo tiene en cuenta la clasificación de la DMAE en el modelado de la tasa de conexión. |
| Integración del cumplimiento | Se aplican comprobaciones de cumplimiento previas a la llamada (lista de no llamar, horario de llamadas, consentimiento) antes de cada llamada. |
| Analítica | Informes de rendimiento por campaña: utilización, tasa de abandono, tasa de conexión, tendencias de tiempo de inactividad. |
| Multiusuario | Modelos de control de ritmo por inquilino con datos y configuración aislados |
| Acceso a la API | Métricas de ritmo y controles de campaña disponibles a través de la API REST y webhooks. |
Características relacionadas
IA AMD
Detección de contestadores automáticos basada en transcripciones en 9 idiomas. Se combina con control predictivo del ritmo de llamadas para un rendimiento máximo.
Motor de cumplimiento
Por defecto, se deniegan las comprobaciones previas a la llamada para la lista de no llamar (DNC), el consentimiento y el horario de llamadas.
Marcador de potencia
Marcación automática de ratio fijo para equipos pequeños o campañas de máximo volumen.
Marcador progresivo
Marcación con relación 1:1 para flujos de trabajo que requieren cumplimiento normativo.
Preguntas frecuentes sobre la marcación predictiva
¿Qué es un marcador predictivo y cómo funciona?
¿Cómo logra el marcador predictivo de DialerBee mantener las tasas de abandono por debajo de los umbrales regulatorios?
¿Cuántos agentes necesito para que la marcación predictiva sea efectiva?
¿Qué es la implementación controlada por simulador para la estimulación cardíaca predictiva?
¿Pueden los supervisores anular el algoritmo predictivo durante una campaña?
¿Cómo funciona el marcador predictivo con la IA de AMD?
¿El sistema de marcación predictiva admite comprobaciones de cumplimiento antes de cada llamada?
¿Puedo ejecutar campañas predictivas y progresivas en la misma plataforma?
Vea el motor predictivo en acción.
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