speech analytics contact center

El speech analytics es el proceso de analizar grabaciones de voz o llamadas de clientes en tiempo real con software de reconocimiento de voz para encontrar información útil que garantice un servicio de atención al cliente de calidad en el contact center. El software de análisis de voz identifica palabras y analiza patrones de audio para detectar emociones y estrés en la voz de un hablante.

Este trata de extraer el significado de las grabaciones de audio y analizar esos datos para obtener inteligencia comercial relevante y significativa. El software del speech analytics recoge datos de palabras habladas en varios idiomas y dialectos y los transcribe en texto para su análisis. Además, este análisis de voz utiliza una combinación de inteligencia artificial sofisticada, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y algoritmos para analizar las palabras habladas. Este reconocimiento de voz capta el sentimiento del cliente, atribuye un carácter emocional a la conversación del cliente e identifica las diferentes tendencias en las llamadas.

Las ventajas del speech analytics

Todo esto permite al agente comprender las necesidades y los deseos de los clientes de forma más rápida y sencilla. En lugar de tener que tomar decisiones basadas en lo que cree que sienten los clientes, puede saber cómo se sienten los clientes. Al analizar lo que los clientes dicen realmente sobre tu marca, puedes mejorar las relaciones con los clientes y el rendimiento de los agentes con una base construida sobre análisis sólidos.

Las tecnologías de análisis de voz se utilizan a menudo durante las interacciones con los clientes en los centros de llamadas para identificar cosas como el motivo de la llamada, los productos mencionados y el estado de ánimo de la persona que llama. Si las herramientas de análisis de voz se utilizan de manera eficaz, el software puede analizar las frases utilizadas por los clientes para identificar rápidamente sus necesidades, deseos y expectativas e indicar las áreas que necesitan mejoras para los agentes del centro de llamadas y la empresa.

Estas permiten que una empresa tome medidas sobre la información menos útil de las llamadas de servicio al cliente y obtenga información sobre los clientes que rara vez aparece en las encuestas voluntarias. Los resultados se pueden utilizar para mejorar la experiencia de cliente, analizar el impacto de las iniciativas de ventas y marketing y perfeccionar cualquier problema operativo en el contact center, entre otros usos.

Guardar y procesar las conversaciones de voz de los clientes se ha convertido en un reto para las empresas. En todos los sectores, estas interacciones representan la mayor parte del volumen entrante y no parece que la situación vaya a cambiar a corto-medio plazo. Hay que tener en cuenta que la incapacidad de analizar las conversaciones de voz hace que sea mucho más complicado aprovechar todo el potencial de las inversiones digitales y el análisis para impulsar mejoras relevantes en el servicio al cliente.

Tal y como indican en McKinsey & Company, las organizaciones tradicionalmente enfrentan tres desafíos principales cuando intentan comprender la voz directa del cliente. Primero, siguen métodos aleatorios de muestreo manual de llamadas, que capturan menos del 2% de todas las interacciones, lo que produce conjuntos de datos sin procesar incompletos (o no representativos). En segundo lugar, las organizaciones trabajan con sistemas de procesamiento heredados que transcriben voz a texto, pero la poca precisión limita seriamente la cantidad de información útil que se puede extraer. En tercer lugar, las organizaciones intentan convertir las conversaciones transcritas con precisión en conocimientos significativos, que con demasiada frecuencia no logran generar iniciativas medibles con un impacto final.

¿Por qué es entonces tan importante el speech analytics? Porque los datos de voz ofrecen información del cliente que no está disponible en otras fuentes, lo cual ayuda a identificar las causas de la insatisfacción del cliente y revela oportunidades para mejorar el cumplimiento, la eficiencia operativa y el desempeño de los agentes.

McKinsey & Company indica que los resultados incluyen un ahorro de costes de entre el 20% y el 30%, mejoras en la puntuación de satisfacción del cliente del 10% o más y también ventas más sólidas.

También hay que conocer la relación entre el speech analytics con el procesamiento y análisis del lenguaje natural, ya que comparten características que hacen posible llevar a cabo las siguientes acciones:

  • Aumentar la cobertura de datos.
  • Supervisar los KPIs.
  • Acelerar el tiempo de análisis a la hora de obtener información.
  • Descubrir las partes ineficientes ocultas.
  • Personalizar el entrenamiento de agentes y gestión del rendimiento.
  • Mejorar la experiencia de cliente.
  • Crear mejores interacciones con el usuario.
  • Descubrir nuevas oportunidades de automatización.
  • Mejorar las opciones de autoservicio.
  • Aumentar las ventas adicionales y cruzadas.

La importancia del speech analytics en el contact center

Una vez conocidas las características más importantes del specch analytics, podemos intuir que se ha convertido en pieza clave en el contact center, siendo una herramienta transversal a todas las áreas y procesos con el objetivo de optimizarlas todas: marketing, cobros y servicio al cliente. Por ello, inConcert ha elaborado una lista de beneficios del speech analytics en el contact center.

La optimización de una gestión de calidad

Si anteriormente un supervisor de contact center necesitaba monitorear una llamada, tenía que escuchar la grabación completa y tomar nota de qué aspectos analizar. En el caso que quisiera realizar un análisis más completo tenía que escuchar todas las llamadas, lo cual supone mucho tiempo y esfuerzo.

Ahora, gracias al speech analytics, es posible analizar el 100% de las conversaciones en poco tiempo de manera automática, ya que extrae de las conversaciones las métricas generales (duración, nivel de resolución…), el análisis de las palabras empleadas y las emociones presentes durante la llamada.

Mejora el rendimiento de los agentes

El análisis inteligente del speech analytics mide aspectos como la velocidad de respuesta, la pronunciación, si tienen empatía, si son resolutivos, si emplean el vocabulario adecuado y si los clientes les entienden con claridad. Esto abre una ventana a la hora de detectar oportunidades de mejora, lo que hace posible establecer planes de capacitación y entrenamiento personalizados.

Cumplir las políticas de servicio de atención al cliente

Las regulaciones están destinadas a asegurar el estándar ético y proteger la libertad y privacidad de los clientes. Violar una normativa puede llegar a ser muy costosos para la empresa, hecho que puede pasar debido a que un agente se encuentre bajo presión por querer aumentar su productividad. 

Por ello, tener una herramienta que configure el análisis de las llamadas a tiempo real y envíe notificaciones a los agentes si no se cumple la política de privacidad, hace que estos se sientan mucho más cómodos, a la vez que protege a la empresa.

Conocer mejor al cliente y cerrar más ventas

El speech analytics hace que en el contact center la escucha se convierta en conocimiento detallado sobre las preferencias y las necesidades de los clientes, por lo que se pueden optimizar los guiones de diálogo y las técnicas de los vendedores, generar ofertas más personalizadas o incluso mejorar el propio producto o servicio. Esto es posible gracias a la detección de las intenciones de los clientes en tiempo real, sabiendo cuándo es el momento exacto de pasar la llamada a un operador.

Aumentar la rentabilidad y reducir los costes

Procesar todas las interacciones de manera manual lleva mucho tiempo y un equipo enorme, ya que hay que llevar a cabo la selección, transcripción e interpretación de cada llamada. Analizar estas llamadas e interacciones de forma automatizada rentabiliza el proceso, por lo que se reducen los costes y aumentan los ingresos al no invertir tanto tiempo y recursos en ello.

Imágenes del artículo: Chris Liverani, Unsplash