¿Qué es Business Rules?
La solución de grabación de llamadas e interacciones Recordia ahora ofrece a sus clientes una nueva funcionalidad llamada «Business Rules». Esta funcionalidad tiene por objeto poder etiquetar las llamadas a través de la definición de palabras clave y así dejar la puerta abierta a la implementación futura del Sentiment Analysis para definir los sentimientos identificados en cada llamadas: Positivo, Neutro, Negativo.
Conoce nuestra solución Recordia para grabar las llamadas y analizarlas con Business Rules.
Analizar y comprender las emociones de las personas es esencial para las empresas, los clientes en 2020 están expresando sus pensamientos y sentimientos de manera más abierta que nunca. Al analizar automáticamente los comentarios de los clientes con Business Rules, las empresas pueden escuchar atentamente a sus clientes y así adaptar los productos y servicios para satisfacer sus necesidades.
¿Cómo funciona Business Rules?
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.
Con el Word Spotting, se puede identificar rápidamente dentro de todas las llamadas cuales son positivas, negativas o neutras, entre otras categorías que se pueden definir utilizando las «palabras clave» como identificador. Pero el futuro de Business Rules es la implementación del Análisis de Sentimientos (Sentiment Analysis) para detectar la polaridad en el audio de una llamada con la combinación de atributos como el tono de la voz, el solapamiento de los interlocutores o de las voces y otros comportamientos adicionales que ocurren durante una conversación.
Con el Análisis de Sentimientos, la precisión de polaridad en el análisis aumenta y se pueden generar múltiples variables para analizar, entre las más comunes se puede considerar expandir las categorías de polaridad a:
- Muy Positivo
- Positivo
- Neutral
- Negativo
- Muy Negativo
El Sentiment Analysis (análisis de sentimientos) detecta emociones, como la felicidad, la frustración, la ira, la tristeza, etc. Muchos sistemas de detección de emociones utilizan léxicos, es decir, listas de palabras clave, o algoritmos complejos de aprendizaje automático (machine learning) para el análisis de los tonos de las voces y otras características.
El futuro del Análisis de Sentimientos basado en aspectos
Business Rules de Recordia utiliza el léxico (palabras clave) para definir y etiquetar las llamadas con los sentimiento asociados a las palabras o frases clave. Pero el futuro de Business Rules está en el análisis del comportamiento de los usuarios durante las llamadas, para definir a través de Inteligencia Artificial y Machine Learning los sentimientos de las personas que están conversando.
Existen dos aspectos del comportamiento muy importantes que ayudan a definir los sentimientos, por un lado tenemos el tono de la voz para conocer cuando las personas gritan o hablan con un tono muy fuerte. Y por otro lado, tenemos el solapamiento de los interlocutores, que ocurre cuando las personas se interrumpen constantemente mientras hablan.
El tono de voz y el solapamiento de los interlocutores cuando se combinan con el uso del léxico permitirá conocer los sentimientos de las personas que conversan en una llamada con más precisión. Por ejemplo, imaginemos que queremos conocer las llamadas con sentimientos «Muy Negativos», podríamos definir como léxico: malo, baja, groserías, nombre de la competencia, etc. Y combinarlo con un tono de voz alto y con el solapamiento de los interlocutores. El sentimiento de una llamada con esas características, es muy probable que tenga un sentimiento «Muy Negativo».
Beneficios de Business Rules
Se estima que el 80% de los datos del mundo no están estructurados, esto quiere decir que no están organizados. Todos los días se crean enormes cantidades de datos de audio de llamadas (en Recordia se procesan más de 3 millones de llamadas al mes), debido a la gran cantidad de datos almacenados es difícil de analizar, comprender y clasificar de forma manual, sin mencionar que consume mucho tiempo y es costoso.
Con Business Rules de Recordia, podrá dar valor a toda la información no estructurada, realizando el etiquetado automático y definición de sentimientos de todas las llamadas grabadas, y a partir de estas acciones, empezar un workflow para el desarrollo de actividades y seguimiento sobre cada llamada.
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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