Interaction Analytics… más allá del Speech Analytics

¿QUÉ ES SPEECH ANALYTICS? 

El objetivo del Speech Analytics es la analítica de las conversaciones con los clientes con el fin de obtener información relevante para el negocio, para mejorar los servicios de atención al cliente, incrementar la satisfacción de los clientes y poder dar formación a los agentes del contact center sobre cómo mejorar la experiencia de los clientes con la marca.

Los clientes interactúan con las organizaciones a través de múltiples canales (Omnichannel), pero la mayoría de las personas aún prefieren llamar y hablar con un agente.

Sin duda es en la voz de los clientes donde se encuentra el secreto mejor guardado de tu negocio. Pero hasta ahora las soluciones de Speech Analytics han estado basadas en la transcripción de voz a texto, es el Speech to Text (STT)

 

¿QUÉ ES SPEECH TO TEXT? 

Se trata de una tecnología que convierte la voz en texto para poder interpretar el contenido de las conversaciones de los clientes. Convierte los datos desestructurados de la voz en datos estructurados. Estas soluciones basadas en conversión de voz a texto (STT, Speech To Text) dependen de un diccionario de palabras clave (Keywords) con las que poder cruzar el resultado de la transcripción de las conversaciones, para poder extraer la información que consideremos relevante o de valor para nuestro negocio.

Pero el Speech To Text tiene la necesidad añadida del mantenimiento y actualización constante con nuevos términos y conceptos en el diccionario de keywords a medida que evolucione el negocio con nuevos productos y servicios, tarifas y planes de precios, etc.

Soluciones de Speech To Text ya han sido desarrolladas y producidas por diferentes players:

 

¿QUÉ ES INTERACTION ANALYTICS? 

Pero este tipo de soluciones de Speech Analytics han evolucionado hacia tecnologías que van más allá de este paso intermedio de Speech To Text o conversión de voz a texto, siendo capaces de capturar directamente de la voz todos aquellos insights o información relevante tanto para el negocio como para la propia prestación de los servicios de atención al cliente, además de reutilizar la anterior solución de Speech To Text para la analítica de interacciones por texto (Emails, Chats…) junto con la nueva analítica de la voz, en un entorno de omnicanalidad.

Hemos pasado así del Speech Analytics al Interaction Analytics.

 

BENEFICIOS DEL ANÁLISIS DE LA VOZ

Pero, ¿cuáles son los beneficios para una empresa que analiza las conversaciones e interacciones con sus clientes? 

La conversión de los datos no estructurados de las conversaciones con los clientes en datos estructurados que nos faciliten su tratamiento, nos va a dar la oportunidad de descubrir elementos relevantes o insights que permitan la toma de decisiones y establecer planes de acción de acuerdo con la estrategia y objetivos de negocio definidos por las organizaciones.

Actualmente solamente se está tratando el 7% del dato desestructurado, que es donde recae el procesamiento natural de la voz y la aplicación de la Inteligencia Artificial al descubrimiento del sentimiento en las conversaciones.

La monitorización en tiempo real de las interacciones nos va a permitir detectar rápidamente cualquier tipo de desviación con los objetivos, descubrir nuevas necesidades en los clientes que nos lleve a desarrollar nuevas propuestas comerciales, conocer qué problemas tienen los clientes con nuestros productos y servicios para ofrecer las oportunas soluciones, testear si la calidad ofrecida por la compañía se corresponde con la calidad percibida por el cliente, etc.

Y lo más importante es que a través de la voz podemos saber cuál es el SENTIMIENTO DEL CLIENTE: agrado, descontento, frustración, satisfacción… y poder reorientar los scripts o argumentarios de gestión y el tipo de servicio prestado desde los servicios de atención al cliente en entornos de Contact Center.

Estos son algunos de los principales beneficios que pueden obtener las organizaciones que desarrollen proyectos de Speech Analytics y de Interaction Analytics, ligados con sus objetivos estratégicos de negocio, de servicio, de gestión de sus clientes y de sus recursos humanos:

Y, ¿qué tipo de empresas se puede beneficiar de este tipo de soluciones? 

Cualquier organización que preste servicios de atención al cliente en cualquier sector de actividad:

  • organismos oficiales y administraciones públicas
  • bancos y otras entidades financieras
  • operadores de telecomunicaciones
  • compañías de seguros
  • suministradores de energía y utililies: agua, electricidad, gas…
  • cadenas de distribución o retail
  • agencias de viajes y cadenas hoteleras
  • y, sobre todo, los BPOs: operadores de Contact Center que prestan servicios de Telemarketing y sobre quienes recae la mayor parte de las interacciones con los clientes https://www.contactcenterworld.com/view/contact-center-news/nice-nexidia-recognized-as-a-leader-in-ai-fueled-speech-analytics-solutions-report.aspx

En definitiva, cualquier organización que cuente con un suficiente volumen de operaciones con sus clientes y que necesite monitorizarlas para asegurar la calidad de las mismas, así como el correcto cumplimiento de la normativa que las regula: RGPD o GDPR.

NEXIDIA INTERACTION ANALYTICS

La propuesta de valor de NunkyWorld está basada entre otros servicios relacionados con la intenligencia artificial en la solución de Interaction Analytics de NEXIDIA, con un sistema de reconocimiento de la voz por fonemas y ASR-Automated Speech Recognition:

Esta tecnología aporta una serie de ventajas significativas respecto de otras soluciones:

  • Dispone de más de 40 paquetes de idiomas, por lo que es capaz de detectar los fonemas (unidades de sonido dotadas de significado) de cualquier lengua, sin necesidad de diccionarios de palabras asociados.
  • Produce nubes de palabras o wordclouds agrupándolas por los principales temas e identificándolas con el SENTIMIENTO DEL CLIENTE.

  • Esta solución de Interaction Analytics es más rápida y, sobre todo, tiene mayor grado de exactitud (94,7%) que las soluciones de Speech To Text.
  • Genera la secuencia del Customer Journey del cliente: origen, frecuencia y razones de las interacciones, con el fin de producir modelos predictivos mediante la aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

  • Monitoriza tanto la conversación del cliente como la calidad del servicio prestado por parte del agente o empleado del Contact Center en el 100% de las interacciones, comparándolo con el global del servicio para identificar las mejores prácticas o Best Practices y necesidades de formación y Coaching de los agentes.