Si estás evaluando incorporar la tecnología de Speech Analytics (análisis de voz), aunque parece obvio, lo primero que tienes que entender es qué es y cómo funciona el Speech Analytics. El Speech Analytics ha sido la herramienta de los Call Centers con el mayor y más rápido crecimiento en los últimos años.
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¿Qué es el Speech Analytics?
Para entender de la forma más fácil qué es el Speech Analytics, podemos definirlo cómo una herramienta tecnológica que automatiza el proceso de escuchar y analizar las conversaciones (audios) con los clientes. Conocido como una solución de software empresarial, el Speech Analytics extrae, analiza y procesa la información de las llamadas con los clientes que sin esta tecnología sería manualmente imposible de realizar, perdiendo todo el potencial que tiene toda esa información no estructurada. Aunque en su inicio el Speech Analytics fue diseñado para identificar y analizar las palabras o frases habladas, las soluciones de Speech Analytics más modernas también analizan el carácter emocional de la conversación y el silencio que ocurre en ella.
¿Cómo funciona el Speech Analytics?
El funcionamiento del Speech Analytics tiene varias etapas para procesar el audio para obtener finalmente información de valor estratégico para las empresas. El primer paso es tener una solución de grabación de llamadas e interacciones, como nuestra solución Recordia, para poder capturar los audios y guardarlos para su futuro procesamiento, además este proceso toma los datos no estructurados que se encuentran en las llamadas (audios) para convertirlos en datos estructurados que se puedan buscar y analizar, incluyendo los metadatos asociados como las personas qué conversan en la llamada y el día y hora cuando ocurrió la llamada.
Cuando tenemos los audios de las llamadas y sus metadatos organizados (datos estructurados), la siguiente etapa es procesar los audios a través del reconocimiento de voz en los que se convierte el sonido de las palabras en texto. En este paso, las soluciones modernas, también extraen las señales acústicas (tono y volumen de la voz) y el silencio, transcribiendo la conversación de forma coherente. Cuando la solución de Speech Analytics es multicanal (correo electrónico, SMS, faxes, etc.) analizando diferentes tipos de interacciones, todos los datos deben procesarse para poder tener el mismo resultado final con datos unificados para todos los tipos de interacciones con los clientes.
Finalmente, la solución de Speech Analytics analiza automáticamente las interacciones a través de patrones de idioma, categorizando o etiquetando las interacciones que contienen ciertas características importantes para el negocio. Las soluciones modernas como la solución de Speech Analytics de Recordia, identifica palabras clave definidas como importantes para etiquetar y empezar un flujo de trabajo, como ejemplo, enviar un correo electrónico a partir de la identificación de una palabra clave. Además, combina ciertas características como el lenguaje, metadatos, patrones, indicadores de gestión, emociones identificadas, entre otros datos que enriquecen el resultado final del análisis.
Luego a través de la plataforma de la herramienta de Speech Analytics se pueden hacer búsquedas específicas para el análisis de categorías y criterios, visualizar datos, configurar el análisis automático de temas de interés. Todo esto se puede realizar proporcionando información relevante de forma directa a Directores, Analistas, Supervisores, y Agentes a través de notificaciones y reportes.
¿Cuál es el resultado final del uso de un software de Speech Analytics?
El Speech Analytics genera información de valor para la inteligencia empresarial con el análisis del 100% de los datos estructurados de las interacciones con los clientes. Sin una herramienta de Speech Analytics, se perdería el valor de la información por ser en un simple muestreo aleatorio de las llamadas con un importante factor del error humano que tendría en análisis manual de las interacciones.
Los retos más importantes ocurren en los Call Centers, donde el Speech Analytics puede aportar grandes retornos al mejorar la satisfacción al cliente, aumentar las ventas cruzadas, mejorar conocimiento de los clientes, qué les gusta y qué no les gusta de los productos o servicios, mejorar procesos comerciales y operativos, analizar y mejorar estrategias de marketing, mejorar la calidad de los datos del CRM para la mejora continua de los procesos de comunicación con los clientes en todos los niveles del negocio.
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