En los contact-center, la tecnología de análisis de texto brinda una oportunidad sin precedentes para convertir las interacciones de los clientes en oportunidades de negocio. Podemos mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas, reducir la rotación de clientes y optimizar la eficiencia de los procesos.
Hace algunos años, aprovechar esta oportunidad no era posible.
Por un lado, la información disponible es masiva, miles de horas de conversaciones y millones de puntos de datos.
Por otro lado, el lenguaje humano es complicado para las máquinas. Hay miles de lenguas humanas diferentes. Las palabras pueden ser ambiguas: su significado depende de su contexto. Como resultado, muchas empresas ignoraron estos datos. Se convirtió en un recurso sin explotar almacenado en los archivos de una organización.
Los recientes avances tecnológicos están eliminando estos obstáculos. La tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) procesa y analiza automáticamente el contenido del texto y proporciona información valiosa, transformando los datos “sin procesar” en información estructurada y manejable.
Arquitectura
La comunicación con nuestros clientes va más allá de los call centers. Además de las transcripciones de llamadas, están proliferando nuevas fuentes de texto, como encuestas a clientes, publicaciones de Twitter y otras interacciones en redes sociales, formularios web, sesiones de chat con representantes de servicio al cliente y correos electrónicos.
Regularmente, el punto de partida del trabajo de análisis es un corpus o un conjunto de grabaciones de llamadas proporcionadas por nuestro cliente. Luego transcribimos las llamadas en texto.
Técnicamente, cada transcripción se analiza primero para extraer la información como una lista de expresiones. Cada enunciado contiene:
-La identificación de un hablante (AGENTE o CLIENTE). Si no aparece una identificación específica, tenemos clasificadores para inferir esto con el texto y el tipo de centro de contacto entrante o saliente.
-La hora de inicio (referente al inicio de la convocatoria).
-La transcripción de voz.
Luego, cada interacción se procesa utilizando nuestra tecnología semántica, en primer lugar expresión por expresión y luego agregando la información.
Si existen se agregan al análisis semántico otras fuentes basadas en texto del centro de contacto, como formularios web, redes sociales o correos electrónicos.
En un post que publicaremos la próxima semana, compartiremos una descripción detallada de un proyecto para un cliente donde Speech Analytics es una parte esencial de la solución.
6 formas de aprovechar la analítica de texto y de voz
Los análisis de texto y voz representan una mejora significativa para los contact center.
Las conversaciones telefónicas grabadas y las interacciones basadas en texto son un recurso infra-utilizado, con el que las empresas pueden analizar la experiencia del cliente y, con el conocimiento adquirido, mejorar la lealtad del cliente. Con el análisis de voz y texto, es posible centrarse en sus principales intereses comerciales, averiguar cuáles son las principales preocupaciones de los clientes, qué los está molestando y hacer algo al respecto.
Por otro lado, la implementación de un sistema de análisis de texto puede revitalizar las operaciones sub-óptimas.
En MeaningCloud ofrecemos soluciones para cada uno de los dos escenarios diferentes pero complementarios en el proceso de análisis de voz:
a. Análisis en tiempo real de la llamada, para permitir la detección temprana de posibles alertas o proporcionar orientación en tiempo real al agente al cargo de la llamada.
b. Análisis offline y minería de todas las llamadas.
1. Experiencia del cliente. Identificar las causas raíz
Comprender a nuestros clientes es una de las razones por las que algunas organizaciones implementan Text o Speech Analytics en sus centros de contacto.
En primer lugar, el análisis de texto puede detectar señales de comportamiento (emoción, empatía, comunicación) en tiempo real y proporcionar orientación en vivo para mejorar la calidad de cada interacción.
El análisis de texto se puede utilizar para minar conversaciones para ayudar a comprender a los clientes: detectar necesidades no satisfechas e ideas de productos, motivadores de (in) satisfacción, reputación, etc.
2. Optimizar la operación del centro de contacto: Resolución de la primera llamada
El análisis de voz y texto puede minar conversaciones para optimizar el funcionamiento del centro de contacto: auditoría de calidad, niveles de respuesta, satisfacción del cliente, identificación de las mejores prácticas.
Resolución de primera llamada (FCR)
Es importante satisfacer plenamente las necesidades de un cliente la primera vez que llama, eliminando la necesidad de que el cliente realice un seguimiento con una segunda llamada.
Los gerentes monitorizan cuidadosamente las llamadas de seguimiento porque son un indicador de la insatisfacción del cliente y crean un mayor volumen general de llamadas.
El análisis del habla ayuda a reducir los costos al proporcionar a las organizaciones la información para reducir el volumen de llamadas repetidas.
Cuando el análisis de voz revela un problema, los operadores pueden tomar esa información y ayudar a disminuir el número de devoluciones de llamada.
Por otro lado, encaminar a los clientes al departamento correcto puede ser uno de los factores claver para la retención de clientes, ya que las posibilidades de obtener una solución en la primera llamada aumentan.
3. Reducir el número de clientes en riesgo
Las empresas utilizan análisis de texto y voz para reconocer a los clientes que podrían estar a punto de irse. Una vez detectados, pueden ser contactados de forma proactiva, o sus llamadas pueden ser enviadas a representantes especialmente instruidos para tratar con los clientes en riesgo.
4. Compliance: Adhesión de los agentes a los guiones y regulaciones
El análisis de voz y texto puede ayudar a mejorar el cumplimiento porque analiza cada intervención de un agente. Este grado de cumplimiento no es posible con los controles de cumplimiento aleatorios tradicionales.
Especialmente en las industrias altamente reguladas, los agentes del centro de llamadas deben ser muy conscientes con el script aprobado. Al utilizar una solución de análisis de voz, los gerentes pueden extraer llamadas para garantizar que los operadores sigan correctamente el script y se desempeñen de la mejor manera.
Por ejemplo, en la industria de las telecomunicaciones altamente regulada en la UE, una venta validada debe cumplir con algunas declaraciones explícitas de los clientes y los agentes durante la llamada. Los términos y condiciones del servicio deben leerse y reconocerse explícitamente. La cláusula de protección de datos debe leerse y reconocerse explícitamente y se debe proporcionar un número de cuenta bancaria correcto.
5. Ventas
Los análisis de texto y voz pueden ayudar a reconocer las mejores prácticas para llevar a cabo una venta, con vistas a replicar a los agentes top performers.
También puede proporcionar a los representantes una clara ventaja en las ventas cruzadas al identificar productos o servicios específicos que pueden ofrecer durante la llamada.
6. Identificar necesidades de entrenamiento
Medir las respuestas correctas en el proceso de llamada hace posible reconocer las habilidades necesarias para lograr resultados sobresalientes.
Los conocimientos pueden ayudar a crear enfoques para capacitar a los operadores para la resolución de la primera llamada con niveles mejorados de satisfacción del cliente.
