Marcador predictivo
Marcador predictivo: más tiempo de conversación, tasa de abandono bajo control.
El aprendizaje automático predice en tiempo real la disponibilidad de los agentes y las tasas de respuesta. Máxima utilización, mínimos abandonos. La implementación validada por simulador le ayuda a mantenerse dentro de los umbrales regulatorios.
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Ritmo predictivo en tiempo real con estado de los agentes en vivo, tasas de conexión y techos de tasa de abandono por campaña. Estime su tasa de abandono →
Respuesta rápida
¿Qué es un marcador predictivo? Un marcador predictivo es un software de llamadas salientes que usa algoritmos para marcar varios números a la vez, prediciendo cuándo quedarán libres los agentes a partir de datos de llamadas en tiempo real. El marcador predictivo de DialerBee usa aprendizaje automático para analizar las tasas de respuesta, las distribuciones del tiempo de atención y los patrones de disponibilidad de los agentes, y calcula cada 30 segundos las líneas por agente óptimas. Incluye techos estrictos de tasa de abandono para ayudar a los equipos a mantenerse dentro de los umbrales regulatorios (TCPA, Ofcom), implementación validada por simulador para cambios de ritmo seguros y límites del supervisor para el mínimo y el máximo de líneas por agente. Ideal para equipos de más de 20 agentes. Admite 11 idiomas y se integra con el AMD con IA, el motor de cumplimiento y los operadores BYOC.
El problema
El ritmo manual le cuesta horas de agente cada día
En la mayoría de los contact centers salientes, los agentes pasan más tiempo esperando que hablando. Un supervisor fija al inicio del turno una relación de líneas por agente, por ejemplo 1.5 o 2.0, y ese número no cambia aunque la tasa de respuesta sea del 15% o del 45%, ni si hay diez agentes disponibles o dos acaban de salir a su descanso. El resultado es un desajuste constante entre la velocidad de marcación y la capacidad de los agentes.
Cuando la relación es demasiado baja, los agentes quedan inactivos entre llamadas. Cuando es demasiado alta, las llamadas contestadas se acumulan sin agente disponible, lo que provoca llamadas abandonadas , una infracción según la TCPA y Ofcom que puede acarrear multas. La mayoría de los supervisores prefiere pecar de prudente, y por eso sus equipos están crónicamente subutilizados.
Las cuentas son implacables. Si un agente pasa 15 minutos por hora en llamadas en vivo en lugar de 40-45, necesita tres agentes para hacer el trabajo de uno. No es un problema de tecnología: es un problema de ritmo. Y no se resuelve con una persona mirando un panel y moviendo un control deslizante.
Cómo funciona
Ritmo por ML que se adapta cada 30 segundos
El marcador predictivo de DialerBee no usa una relación fija. Usa un algoritmo de ritmo con aprendizaje automático que recalcula cada 30 segundos el número óptimo de llamadas salientes simultáneas. El modelo ingiere datos en tiempo real (tasas de respuesta actuales por segmento de lista, distribuciones del tiempo de gestión, no solo promedios, patrones de wrap-up de los agentes y tendencias por hora del día) para predecir exactamente cuándo quedará libre cada agente y cuántas llamadas se necesitan para mantenerlo ocupado de forma continua. Si el ritmo predictivo es más de lo que tu equipo necesita, compáralo con el ritmo power y progresivo en nuestra software de marcación automática overview.
Observar
El algoritmo monitorea de forma continua las tasas de respuesta, los tiempos de atención, la duración del cierre y la disponibilidad de los agentes en la campaña activa.
Predecir
Los modelos de ML pronostican cuándo terminará cada agente su interacción actual y quedará disponible para la siguiente llamada.
Ritmo
El motor calcula las líneas por agente óptimas y pone en cola las marcaciones antes de que el agente se libere, minimizando el tiempo inactivo entre conversaciones.
Protección
Un techo estricto de tasa de abandono frena la marcación de forma continua antes de que se superen los umbrales regulatorios. La implementación validada por simulador verifica los cambios.
Comparación lado a lado
Marcación predictiva frente a la marcación manual y power
| Capacidad | Marcación manual / power | DialerBee Predictivo |
|---|---|---|
| Método de ritmo | Relación fija definida por el supervisor | El ML recalcula cada 30 segundos |
| Utilización de agentes | 15-25 min de conversación por hora | Puede alcanzar 40-48 min/h en condiciones piloto |
| Control de tasa de abandono | Monitoreo y ajuste manuales | Techo estricto con freno automático |
| Se adapta a las tasas de respuesta | No: la misma relación en cualquier caso | Sí: por segmento y en tiempo real |
| Modelado del tiempo de atención | Usa promedios (impreciso) | Modelado de la distribución completa |
| Salvaguardas de cumplimiento | Depende de la vigilancia del supervisor | Validado por simulador + techo de abandono |
| Flexibilidad en el tamaño del equipo | Cualquier tamaño | Ideal con más de 20 agentes; modo power para equipos más pequeños |
| Adaptación a la hora del día | El supervisor ajusta manualmente | Modelado automático de tendencias intradía |
Cifras de utilización basadas en referencias internas de pilotos. 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 a fondo
Lo que el algoritmo ve y decide
El motor predictivo no es una caja negra. Los supervisores pueden ver en tiempo real cada decisión del algoritmo: cuántas líneas está marcando, por qué está frenando, qué agentes espera que se liberen a continuación y cómo evoluciona la tasa de abandono. Esta transparencia es clave para los equipos de cumplimiento que necesitan demostrar que las decisiones de ritmo están controladas y son auditables.
Algoritmo de ritmo por ML
El modelo procesa las tasas de respuesta, los tiempos de atención y los tiempos de cierre para calcular cada 30 segundos las líneas por agente óptimas. Sin relaciones estáticas.
Techo estricto de tasa de abandono
Configure una tasa de abandono máxima por campaña. El algoritmo reduce la marcación automáticamente antes de superar el umbral, no después.
Panel de ritmo en tiempo real
Vea en vivo las decisiones del algoritmo: líneas marcadas, agentes disponibles, conexiones previstas, tasa de abandono actual y estado del freno.
Implementación validada por simulador
Los nuevos modelos de ritmo pasan por un motor de simulación con datos históricos de campañas antes de salir en vivo. Ningún cambio sin probar llega a producción.
Controles de ráfaga y freno
Los supervisores fijan un mínimo y un máximo de líneas por agente como límites de seguridad. El algoritmo optimiza dentro de esos márgenes.
Modelado de tendencias intradía
Las tasas de respuesta cambian a lo largo del día. El algoritmo detecta los patrones de la mañana, la tarde y la noche y se adapta a ellos automáticamente.
Casos de uso
Marcación predictiva para cada equipo saliente
Equipos de cobranzas
Maximice el contacto con el titular en campañas de recordatorio de pago y de cartera vencida. Las barreras de cumplimiento aplican automáticamente los límites de reintentos y las franjas horarias de llamadas.
Operaciones de BPO
Ejecute campañas predictivas en decenas de tenants de clientes con modelos de ritmo por tenant, techos de tasa de abandono e informes aislados.
Equipos de ventas
Aumente las tasas de conexión en vivo para la calificación de leads. Combine el ritmo predictivo con el AMD con IA y la presencia local para maximizar las conversaciones por hora.
Banca y seguros
Ritmo predictivo para seguimientos de KYC, renovaciones de pólizas y confirmaciones de citas. Registro listo para auditoría de cada decisión de ritmo.
Operaciones en MENA
Marcación predictiva con soporte para árabe, reglas de horario de llamadas propias de MENA y optimización de operadores regionales.
Revendedores de telecomunicaciones
Marcación predictiva en marca blanca como parte de su oferta de revendedor. Modelos de ritmo y perfiles de cumplimiento por tenant.
Especificaciones técnicas
Bajo el capó
| Método de ritmo | Recálculo por ML cada 30 segundos con datos de campaña en tiempo real |
| Señales de entrada | Tasas de respuesta, distribuciones del tiempo de atención, duración del cierre, cantidad de agentes y tendencias según la hora del día |
| Control de tasa de abandono | Techo estricto configurable por campaña con freno automático |
| Validación por simulador | Los cambios de ritmo se validan con datos históricos antes de implementarse en producción |
| Controles del supervisor | Mínimo/máximo de líneas por agente, pausa/reanudación manual y ajuste manual del ritmo en tiempo real |
| Tamaño de equipo recomendado | Más de 20 agentes para lograr precisión estadística; modos power/progresivo para equipos más pequeños |
| Modos de marcación | Predictivo, power, progresivo y vista previa, seleccionable por campaña |
| Integración con AMD con IA | El ritmo predictivo tiene en cuenta la clasificación del AMD al modelar la tasa de conexión |
| Integración con el cumplimiento | Verificaciones de cumplimiento previas a la marcación (DNC, horario de llamadas, consentimiento) aplicadas antes de cada marcación |
| Analítica | Informes de ritmo por campaña: utilización, tasa de abandono, tasa de conexión y tendencias de tiempo inactivo |
| Multi-tenant | Modelos de ritmo por tenant con datos y configuración aislados |
| Acceso a la API | Métricas de ritmo y controles de campaña disponibles mediante API REST y webhooks |
Funciones relacionadas
AMD con IA
Detección de contestadores basada en transcripciones en 11 idiomas. Se combina con el ritmo predictivo para un rendimiento máximo.
Motor de cumplimiento
Verificaciones previas a la marcación con denegación por defecto para DNC, consentimiento y horario de llamadas.
Marcador power
Marcación automática con relación fija para equipos más pequeños o campañas de volumen máximo.
Marcador progresivo
Marcación con relación 1:1 para flujos de trabajo sensibles al cumplimiento.
Mensaje en buzón de voz
Plantillas de mensaje de voz TTS que se dejan con un clic cuando el AMD detecta un contestador.
Preguntas frecuentes sobre la marcación predictiva
¿Qué es un marcador predictivo y cómo funciona?
¿Cómo mantiene el marcador predictivo de DialerBee las tasas de abandono por debajo de los umbrales regulatorios?
¿Cuántos agentes necesito para que la marcación predictiva sea efectiva?
¿Qué es la implementación validada por simulador en el ritmo predictivo?
¿Los supervisores pueden intervenir en el algoritmo predictivo durante una campaña?
¿Cómo funciona el marcador predictivo con el AMD con IA?
¿El marcador predictivo admite verificaciones 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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