Rocket Mortgage, la mayor entidad prestamista de hipotecas al por menor en Estados Unidos, ha dado un paso significativo en la revolución de la experiencia de propiedad de viviendas. Esta transformación ha sido posible gracias a la implementación de Rocket Logic – Synopsis, una herramienta de inteligencia artificial desarrollada en colaboración con Amazon Web Services (AWS). La innovación, que utiliza Amazon Transcribe Call Analytics, Amazon Comprehend y Amazon Bedrock, ha mejorado notablemente las interacciones con los clientes y la eficiencia operativa, permitiendo un ahorro anual de 40,000 horas de trabajo y un aumento del 10% en la resolución de problemas en la primera llamada, lo que supone un ahorro adicional de 20,000 horas anuales. Sorprendentemente, un 70% de los clientes prefieren ahora utilizar servicios de autoservicio a través de tecnologías impulsadas por inteligencia artificial generativa como el IVR.
Este avance ofrece un modelo valioso para empresas que buscan optimizar el servicio al cliente y sus operaciones mediante la inteligencia artificial y tecnologías en la nube. Rocket Mortgage ha fijado un nuevo estándar en la industria, demostrando cómo estas herramientas pueden transformar las interacciones con los clientes, proporcionando rapidez y escalabilidad.
Actualmente, Rocket Mortgage atiende a más de 2.6 millones de clientes, gestionando 65 millones de interacciones de voz y generando más de 10 petabytes de datos. La empresa se ha centrado en tres perfiles clave: los clientes, los defensores de clientes y los líderes empresariales, con el objetivo de mejorar las experiencias en todos los frentes. Entienden que los clientes valoran su tiempo y prefieren el soporte personalizado, algo que se logra mediante avanzadas herramientas de autoservicio que ofrecen tiempos de resolución más rápidos y mayor autonomía.
Los defensores de clientes, que representan la cara visible de la empresa, se han beneficiado significativamente de esta transformación. Antes dedicaban cerca del 30% de su tiempo a tareas administrativas. La automatización de estos procesos les permite ahora enfocarse en brindar un servicio excepcional y en fortalecer las relaciones con los clientes, mejorando su satisfacción laboral y ofreciendo mayores oportunidades de desarrollo profesional.
Para los líderes empresariales, la gran cantidad de datos generados presenta oportunidades significativas para mejorar la satisfacción del cliente, optimizar las operaciones y aumentar el rendimiento empresarial mediante estrategias basadas en datos.
La implementación del AWS Contact Center Intelligence (CCI) solution Post-Call Analytics, conocido internamente como Rocket Logic – Synopsis, se integra perfectamente a las operaciones existentes de Rocket Mortgage. Esta solución utiliza tecnologías de IA para transcribir y analizar llamadas de clientes, extrayendo información vital sobre el sentimiento y las preferencias de estos.
La filosofía de Rocket Mortgage, «lanzar y aprender», les permitió alcanzar un tiempo de comercialización impresionante de solo 10 días, adoptando un enfoque ágil que facilitó la innovación. Utilizaron hackatones para acelerar el desarrollo, reestructurar procesos y aprovechar soluciones existentes.
Durante el proceso de implementación, enfrentaron desafíos como la gestión de volúmenes y la escalabilidad, resolviéndolos con tecnologías sin servidor a través de AWS. Además, ajustaron modelos de lenguaje grande (LLM) en Amazon Bedrock para la clasificación de llamadas y la extracción de datos.
Los resultados son notables: la automatización de la transcripción de llamadas y el análisis de sentimientos ahorra al equipo de atención al cliente casi 40,000 horas anuales. Además, un 70% de los clientes se autosirven completamente, y la resolución en la primera llamada ha aumentado en un 10%, ahorrando 20,000 horas adicionales. La herramienta también tiene la capacidad de anticiparse a las necesidades de los clientes, abordándolas de manera proactiva.
De cara al futuro, Rocket Mortgage planea seguir mejorando Rocket Logic – Synopsis utilizando los vastos datos recogidos de las transcripciones de llamadas. Las mejoras futuras incluirán análisis predictivos avanzados, integración omnicanal y seguimiento de preferencias de clientes para ofrecer interacciones aún más personalizadas y eficientes.
