Muchas empresas que llevan años grabando sus llamadas no están preparadas para explotar al máximo sus datos con Speech Analytics gracias a la Inteligencia Artificial (AI), la mayoría de las empresas están grabando las conversaciones con el único propósito de almacenar y archivar los audios, en casi todos los casos para cumplir con regulaciones específicas.
Como resultado a la necesidad de almacenar las grabaciones, los proveedores y clientes se enfocaban en la eficiencia del almacenamiento, por ejemplo, comprimiendo los archivos en una sola pista (audio mono) para tener el menor volumen y coste por almacenamiento posible, sin considerar la calidad del audio o su explotación, más allá de que se pudiera escuchar la conversación.
Con la llegada de la Inteligencia Artificial las necesidades de las empresas para la grabación de llamadas cambiaron, aunque el cumplimiento normativo (almacenamiento) sigue teniendo un peso importante en la necesidad de grabar las llamadas, el aprovechamiento de estos datos no estructurados es cada vez más importante para aquellas empresas que ven el valor estratégico que tienen para el crecimiento del negocio a través de la explotación con el Speech Analytics.
Business Rules, Speech Analytics e Inteligencia Artificial
La solución de grabación de llamadas Recordia ofrece a sus clientes una funcionalidad llamada «Business Rules», que tiene por objetivo poder analizar las llamadas (Speech Analytics) a través de la transcripción y etiquetado de palabras clave aprovechando la Inteligencia Artificial con grabación dual para tener canales separados con mayor calidad de audio y mejor precisión de transcripción. Al analizar automáticamente las llamadas con los clientes, las empresas pueden escuchar atentamente a sus clientes y así adaptar los productos y servicios para satisfacer sus necesidades.
Business Rules tiene la función de “Word Spotting” (Keyword Spotting) para poder identificar y categorizar las llamadas según las palabras clave que sean definidas. Por ejemplo, identificar todas las llamadas en las que se usó la palabra o frase “darme de baja” o “cancelar el servicio”, como también aquellas llamadas que mencionen los nombres de la competencia o que se usen palabras groseras.
Aunque el Word Spotting sirve para identificar y etiquetar las llamadas según el contenido de las mismas y las palabras clave que se definan, la función de Business Rules tiene la capacidad de empezar un workflow a partir del momento en que una llamada está etiquetada. Por ejemplo, todas las llamadas que se etiqueten con “darme de baja” podrían empezar un workflow para que esas llamadas vayan directamente a través de un correo electrónico a un supervisor, así puedan entender por qué los clientes se dan de baja.
Los beneficios de Business Rules incluyen:
Procesamiento de datos a escala
¿Te imaginas escuchar y ordenar manualmente millones de conversaciones de atención al cliente? Hay demasiados datos para procesar manualmente. Business Rules ayuda a las empresas a procesar grandes cantidades de datos de una manera eficiente y rentable.
Análisis en tiempo semi-real
Business Rules de Recordia puede identificar problemas críticos en tiempo semi-real, por ejemplo, ¿está escalando una crisis? ¿Está un cliente enojado a punto de darse de baja? Los modelos de análisis de sentimientos pueden facilitar la identificación este tipo de situaciones, para poder tomar decisiones de inmediato.
Criterios consistentes
Etiquetar “palabras clave” asociados a sentimientos mediante el uso de un sistema de análisis de sentimientos ayuda a aplicar el mismo criterio a todos sus datos, ayudándoles a mejorar la precisión y obtener mejores conocimientos sobre los sentimientos en las llamadas.
Aquí hay un ejemplo básico de cómo funciona el Business Rules de Recordia:
- Se definen dos listas de palabras polarizadas. Por ejemplo, palabras negativas como: mala, peor, fea, baja, groserías, etc. y palabras positivas como: buena, mejor, hermosa, amable, gracias, encantado, etc.
- Con AI y aprendizaje automático se analizan el número de palabras positivas y negativas que aparecen en una llamada.
- Si el número de apariciones de palabras positivas es mayor que el número de apariciones de palabras negativas, el sistema define un sentimiento positivo.
- El sistema etiqueta la llamada según el sentimiento reconocido, y empieza un workflow para definir una actividad a partir del etiquetado. Por ejemplo: enviar un correo electrónico con esas llamadas a un supervisor para que las revise y se tomen acciones.
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