inConcert: ¿Para qué sirve Speech Analytics?

La herramienta de análisis inteligente del habla revolucionó el monitoreo de las llamadas (y las interacciones en canales digitales) para el control de calidad, pero también se aplica para muchas otras funcionalidades y áreas.

En inConcert empleamos Speech Analytics como una herramienta transversal a todas las áreas y procesos del contact center. Y constatamos el potencial que tiene no solo para el monitoreo, sino como una tecnología que transforma datos en optimización para marketing, ventas, recobros y servicio al cliente.

Qué te permite Speech Analytics

1) Optimizar la gestión de calidad

Tradicionalmente, cuando un supervisor en el Call Center necesitaba monitorear una llamada, debía recurrir a la escucha de la grabación en su totalidad y tomar nota de los aspectos a calificar. Si necesitaba realizar un control más extenso, debía escuchar todas las llamadas (o una muestra de decenas o cientos de llamadas) e ir analizando. Imaginen la cantidad de trabajo humano que podía llevar eso.

Mediante Speech Analytics, es posible analizar el 100% de las conversaciones (o la muestra que se le indique) en poco tiempo y de forma automática. La tecnología extrae de la conversación los insumos para el control de calidad: por un lado, las métricas generales como duración de las llamadas, nivel de resolución, silencios, tiempos en línea. Por otro, el análisis de las palabras empleadas y hasta las emociones que entran en juego, interpretando datos que permanecerían ocultos en la escucha de interacciones aisladas. De esta forma, el proceso de auditoría se hace más ágil y a partir de datos precisos y globales.

2) Mejorar el desempeño de los agentes

Speech Analytics es una herramienta clave para evaluar de forma objetiva las habilidades de los agentes. El análisis inteligente mide aspectos como la velocidad de respuesta, la pronunciación, si tienen empatía, si son resolutivos, si emplean el vocabulario adecuado, si los clientes les entienden con claridad.

Y estos atributos se califican de acuerdo a los objetivos de cada área y de la empresa en general, no con una visión punitiva sino para detectar oportunidades de mejora. Conocer en detalle las habilidades de los agentes hace posible trazar planes de capacitación y entrenamiento personalizados, de acuerdo a las fortalezas y habilidades de cada uno. Y también mejorar la distribución de las interacciones para garantizar que cada tipo de operación sea atendida por el operador más preparado.

3) Mejorar la experiencia del cliente

Al reducir tiempos de espera y promover la resolución de llamadas, Speech Analytics es una herramienta que eleva la experiencia del cliente.

Por ejemplo, a través del análisis del habla es posible conocer los principales motivos por los que se coloca al cliente en espera o se transfiere una llamada. ¿Es porque se están distribuyendo las llamadas de una forma no optimizada? ¿O hay inquietudes de los clientes que no se estaban contemplando?.

Inclusive se puede analizar las emociones de los clientes en tiempo real para dar una atención que se centre en sus necesidades.

4) Cumplir con las políticas de servicio

El cumplimiento de las políticas de servicio es un aspecto clave de la atención en un contact center. Hay regulaciones que aseguran el estándar ético y protegen la libertad de los clientes. Violar una normativa puede ser muy costoso para la empresa. Pero puede sucederle a un agente que, bajo la presión de aumentar su productividad, saltee cierto paso y corra el riesgo de incumplir alguna de las políticas.

Por eso es importante chequear que en todas las llamadas se cumpla la normativa. Si, por ejemplo, la normativa indica que el operador siempre debe pedir el número de usuario al cliente antes de proceder con una operación, el sistema fácilmente puede detectarlo sin necesidad de escuchar todas las llamadas. Incluso se puede configurar el análisis en tiempo real, enviando notificaciones a agentes y supervisores en caso de que no se esté cumpliendo con la normativa.

Y yendo un paso más allá del control de normativa, desde el punto de vista estratégico se puede aprovechar Speech Analytics para evaluar cuáles procedimientos vinculados a políticas de servicio son molestos para los clientes, y así revisarlos para mejorar su experiencia.

5) Conocer al cliente para afinar estrategias de marketing y ventas

Saber escuchar al cliente es vital para el éxito de cualquier operación de marketing y ventas. Speech Analytics permite que esa escucha se transforme en un conocimiento profundo sobre las preferencias y necesidades de los clientes. ¿Cuáles son los disparadores que motivan a la compra? ¿Qué palabras los desalientan? ¿Cuál es el estado de ánimo de los clientes? ¿Cuál es el momento ideal para proponer una oferta?

Mediante el análisis de interacciones y de emociones obtienes insumos para optimizar los guiones de diálogo y las técnicas de los vendedores, generar ofertas más personalizadas o hasta mejorar los productos y servicios.

6) Cerrar más ventas con análisis en tiempo real

Una innovación que catapulta las ventas es la aplicación de Speech Analytics a los chatbots omnicanales. No solo se automatiza la atención a través de bots, sino que se detectan las intenciones de los clientes en tiempo real para promover el cierre de ventas en el momento preciso; o para identificar una oportunidad de Cross-Selling o Up-Selling.

En el caso de atención al cliente, los bots con Speech Analytics pueden detectar cuándo es el momento exacto para pasar la llamada a un operador; quien retoma la conversación sin que suponga una interrupción para el cliente.

7) Apoyar la organización del equipo a distancia

Con la migración de muchas operaciones de Contact Center a la modalidad de teletrabajo, la tecnología de Speech Analytics ha mostrado ser muy valiosa para contribuir a una eficiente gestión del equipo a la distancia. Al detectar palabras o frases de forma automática, agiliza el trabajo de monitoreo diario notificando la aparición de ciertas expresiones que revelen dificultades (técnicas u operativas) que estén teniendo los agentes. Frases como “problemas técnicos”, “sistema lento” o “aguarde en línea”, que se pueden perder en  el monitoreo de operaciones muy grandes. De esta forma, es más simple ayudarlos y se evitan frustraciones tanto en los agentes como en los clientes. 

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