Desde hace un tiempo, las técnicas de marketing, ventas y atención al cliente basadas en IA y analítica de datos se han ido imponiendo con fuerza en el sector del contact center. Estas tecnologías suponen una ventaja competitiva significativa, ya que reducen costes y aumentan la productividad y la eficiencia, repercutiendo de forma directa en unos mejores resultados.
Los dos últimos años hemos visto como, debido a los cambios estructurales en las empresas y la rápida digitalización de algunos procesos de interacción con los clientes, se ha generado una necesidad mayor de control sobre los procesos. La innovación o transformación de mejoras puede ayudar a las empresas a una mayor estabilidad de sus sistemas de trabajo. En esta línea, la posibilidad de estructurar y usar los datos se vuelven necesidades básicas y, en este camino, el análisis de voz se presenta como un aliado dentro de los contact centers.
Los centros de llamadas generan un volumen muy valioso de datos en cada interacción que tienen con el cliente. En la mayoría de los casos, las conversaciones quedan grabadas y archivadas, usadas únicamente para procesos de calidad. Se analizan porcentajes inferiores al 2% y con una alta aleatoriedad. El speech analytic pretende aprovechar este contenido para explorar el 100% de la información, con el objetivo de alcanzar una excelencia en el servicio de los agentes y en la experiencia de los clientes.
El objetivo final de un proceso de análisis de voz es permitir a las empresas la capacidad de recurrir a información estructurada de las conversaciones con sus clientes de una forma rápida y sencilla. Destacando la posibilidad de hallar objeciones habituales, errores en la comunicación, control de riesgos y ayudar a las distintas áreas a analizar casos concretos identificados con alertas y notificaciones. Atajos de búsqueda que reduzcan los tiempos y supongan un ahorro en costes.
¿Qué tiene de diferente el análisis de voz?
El campo del análisis de voz aprovecha dos áreas de exploración diferentes: el texto y el audio.
El texto atiende a la capacidad de transcripción de la conversación (o speech to text) y, además, la posibilidad de identificar a través de la transcripción palabras-frases clave, saludos/despedidas e incluso términos asociados a la actitud o las emociones-sentimientos de los hablantes.
Por su parte, el audio es el encargado de proporcionarnos una serie de elementos de primera importancia en el análisis: silencios, interrupciones, proporción del habla del agente y del cliente, el tono y complementar otros propios del texto, como el sentimiento.
Con la suma de ambos análisis conseguimos clasificar las llamadas y mostrar, de forma objetiva, el nivel de satisfacción que existe y la categorización automática.
Las herramientas de speech analytics no solo pueden utilizarse aplicadas a la experiencia de cliente. Tal y como explicamos en nuestro anterior post, Mejora la capacitación y rendimiento de los agentes de tu centro de llamadas con Speech Analytics, pueden jugar un papel fundamental en la optimización del equipo de agentes logrando resultados sorprendentes en motivación y productividad de los mismos.
Javier Tripiana Sánchez
CCO en Inicia Soluciones
