Ringr ha presentado Ringr Pro, una nueva capa de inteligencia analítica que se incorpora a su agente telefónico de IA.
La compañía ha desarrollado esta evolución para que el sistema aprenda del histórico de conversaciones de cada cliente y proponga avances concretos en cada campaña. Se estima que las conversaciones mejoran un 20%, lo cual supone una mayor satisfacción para el cliente final.
Ringr lleva meses operando en sectores como recobro, gran consumo, educación, salud, energía, agua, o aseguradoras. Hasta ahora su función era ejecutar conversaciones (recibir pedidos, gestionar incidencias, confirmar entregas, cobrar deuda) con una calidad indistinguible de la de un agente humano. La novedad de Ringr Pro está en lo que ocurre después de cada llamada.
La nueva capa analiza miles de conversaciones en paralelo, las agrupa por patrones a través de un módulo que la compañía denomina Cluster IQ, identifica qué argumentos o secuencias funcionan mejor y propone variantes que la empresa puede validar con test A/B. El sistema incorpora también análisis de rendimiento por agente, variantes automáticas y estrategias de retargeting sobre los contactos que no convirtieron en la primera llamada.
La IA, un agente de ventas
«Ringr Pro no es IA conversacional generalista. Es un agente experto al que la empresa le entrega el cerebro de su negocio, es decir, las conversaciones reales que sus comerciales humanos han mantenido con sus clientes. A partir de ahí, el sistema entiende cómo se vende, cómo se recupera deuda o cómo se atiende cada incidencia en esa compañía concreta, y lo afina para cada interlocutor», explica Diego Cuadrado, fundador de Ringr.
Ringr Pro no es IA conversacional generalista; es un agente experto al que la empresa le entrega el cerebro de su negocio, es decir, las conversaciones reales que sus comerciales humanos han mantenido con sus clientes
Ringr Pro automatiza la llamada y, según afirma, la mejora con cada interacción. La compañía estima que la incorporación de la nueva capa eleva alrededor de un 20% la tasa de conversión de los clientes, y mejora en proporción la satisfacción del usuario, porque el sistema afina el modo en que se dirige a cada interlocutor según el argumentario y el momento de la llamada.
