¿Puede Speech Analytics entregar un control de calidad efectivo?

Su centro de contacto y los equipos que lo conforman son los responsables principales de brindar una experiencia de cliente constante y positiva.

Son sus agentes los que son vitales para su éxito comercial continuo, con el poder de crear clientes leales o destruir la relación con un solo movimiento incorrecto.

La realidad es que el 68% de los clientes consideraría dejar un negocio después de una mala experiencia con un centro de llamadas. Y esa es solo una de las razones por las cuales es esencial que los centros de contacto busquen continuamente formas de mejorar la experiencia del cliente.

Es necesario que exista un plan y un software que faciliten la realización de una garantía de calidad efectiva en cada interacción con el cliente.

Es por eso que, en los últimos años, el software de análisis del habla y la inteligencia artificial se han convertido en palabras de moda populares en los centros de contacto, posicionados para resolver problemas que promoverán un control de calidad efectivo del centro de llamadas y que prometen abordar tres desafíos de control de calidad:

  • Aumento de las tasas de muestra de control de calidad
  • Categorizar interacciones
  • Auto-puntuación de agentes

Tecnología de análisis de voz interna

La analítica del habla es un enfoque basado en la tecnología que pueden usar los centros de contacto que combina software de reconocimiento de voz con análisis de texto y detección de patrones para clasificar las interacciones de acuerdo con un conjunto de reglas personalizadas.

El software revisa todas las conversaciones de los clientes automáticamente una vez que se ha grabado, y las traduce a texto legible por máquina.

Los proveedores de análisis de voz ofrecen a los gerentes de centros de contacto la capacidad de extraer datos de voz no estructurados para identificar tendencias de interacción. Esto se puede utilizar teóricamente para comprender e interpretar el texto y determinar el rendimiento y la precisión de las interacciones de los agentes con los clientes.

Esta tecnología puede realizar una búsqueda en profundidad basada en la fonética y, en teoría, incluso tiene la capacidad de detectar emociones. Puede monitorear tendencias de llamadas como tiempos de espera, parches silenciosos o si los agentes están hablando por la persona que llama.

La fuerza clave que impulsa el análisis del habla es la necesidad de mediciones más eficientes del rendimiento del agente del centro de llamadas.

Según una encuesta de investigación de Opus, el 72% de las empresas cree que el análisis de voz puede mejorar la experiencia del cliente, el 68% lo ve como un mecanismo de ahorro de costos y el 52% cree que puede mejorar los ingresos.

Los desafíos de la analítica del habla

Pero, ¿es buena la adopción de análisis del habla? ¿La analítica del habla realmente cumple? Los principales desafíos en la implementación de un proyecto de análisis de voz son:

  • Entregando su audio / texto al motor de voz
  • Adaptar y ajustar el motor para evaluar e identificar patrones que son importantes para su organización
  • Mapear el análisis en sus criterios de puntuación

Si la solución es local, es más fácil entregar el audio o el texto desde su (s) plataforma (s) de grabación para su procesamiento. Sin embargo, las ofertas de SA en la nube requieren que se transfieran grandes cantidades de datos de audio / texto a un sitio remoto para su procesamiento, lo que generalmente presenta un retraso y puede generar problemas de seguridad de TI.

Adaptar el motor para categorizar y evaluar las interacciones para su industria, y más específicamente para su organización, requerirá una aportación significativa de su proveedor en forma de servicios profesionales y una estrecha colaboración de su equipo interno para configurar el motor con lo que necesita. categorizar y evaluar con precisión sus interacciones cliente / agente.

Mapear las interacciones analizadas a un marco de puntuación puede ser un desafío dependiendo de la complejidad de su matriz de puntuación. Además, el nivel de granularidad que intenta alcanzar determinará la cantidad de tiempo real del evaluador necesario para completar la puntuación, agregar consejos de entrenamiento o aplicar análisis de causa raíz.

Es una tecnología predictiva que se basa en algoritmos y miles de muestras para identificar tendencias y hacer predicciones sobre lo que alguien hará y no hará. El problema es que las características de la voz pueden variar bastante, por lo que, a menos que tenga una muestra lo suficientemente grande, el análisis puede no ser exacto.

Hay mucho potencial, dependiendo de cuántos parámetros se midan (el algoritmo Voicesense, por ejemplo, mide más de 200), pero si bien la tecnología ha existido durante más de 15 años, todavía no está cerca del 100% de precisión.

No puede reemplazar los juicios de un humano real que escucha y anota una llamada. Tampoco puede proporcionar entrenamiento / capacitación en función de los datos. Eso depende de su equipo.

Entonces, si hay una advertencia, es que los agentes de control de calidad que escuchan las muestras de llamadas y los agentes de puntaje utilizando un sistema basado en un cuadro de mando de control de calidad no pueden ser reemplazados por análisis del habla. Las organizaciones necesitan tanto fondos como tecnología sofisticada para grabar y traducir grabaciones a texto y luego analizar llamadas con el tiempo.

Entonces, ¿dónde encaja Speech Analytics en su proceso de control de calidad?

Si bien la analítica de voz y la inteligencia artificial no pueden ni deben reemplazar su sistema actual de control de calidad del centro de contacto, sí tiene un lugar, suponiendo que tenga la tecnología y los recursos para implementarlo.

El beneficio del análisis del habla para mejorar el control de calidad del centro de llamadas es que puede escuchar el 100% de las conversaciones y extraer información sobre las preferencias de sus clientes en función de las declaraciones mencionadas o las acciones tomadas.

Luego, puede tomar esta información y hacer sugerencias basadas en tendencias y detalles de la cuenta, que ayudan a su equipo a ofrecer una mejor experiencia al cliente.

Pero para que este proceso sea efectivo, debe incorporarse a su proceso de control de calidad actual para monitorear y calificar llamadas.

El verdadero valor del análisis del habla es la capacidad de rastrear cada llamada y no solo una muestra, para buscar violaciones, lenguaje riesgoso y comportamientos que conducen al éxito o al fracaso. Clasificará estas llamadas en interacciones positivas, negativas o neutrales para que sus evaluadores puedan enfocarse en categorías específicas de llamadas para su posterior análisis.

Combinado con una visión humana de la interacción del agente a través de voz / llamada, chat o correo electrónico, puede crear un sofisticado proceso de control de calidad del centro de llamadas que ofrece comentarios reales y medibles para mejorar la experiencia del cliente.

Tres fases de integración

Gran parte del valor proporcionado por el análisis de voz proviene de cómo está integrado, que es un proceso de tres fases:

1. Enseñe el sistema

Primero, para que la tecnología de análisis de voz funcione con precisión, debe realizar la categorización con aprendizaje automático. Este paso requiere que el software clasifique las palabras, la acústica y los sentimientos, asignando significado a la comunicación de voz no estructurada.

Este es un paso crítico en el que el software etiqueta y analiza automáticamente miles de comunicaciones para identificar temas, patrones, tono de voz y otras variables. Esto requerirá que el proveedor y el equipo interno sintonicen la salida del proceso automatizado inicial.

2. Listas categorizadas

El siguiente paso es la puntuación de llamadas. Según la categorización y el vocabulario personalizado que configure, el software de análisis de voz puede automatizar sus esfuerzos de clasificación de llamadas. Ofrece comentarios en tiempo real para sus agentes después de cada llamada.

Durante esta fase, los gerentes deben revisar la calificación automática para buscar áreas en las que los agentes puedan mejorar en su conjunto o individualmente, al mismo tiempo que verifican la precisión del software. Esto puede funcionar bien particularmente en las fases de saludo, IDV y cierre de la llamada.

3. Mapa a sus criterios de éxito

La etapa final de la integración del análisis del habla es la capacitación del sistema de control de calidad en tiempo real. Esto necesita la salida del sistema para mapear un cuadro de mando que refleje los criterios específicos de cliente y proceso de éxito de su organización.

Los centros de contacto deben establecer estos criterios para garantizar que los scripts correctos estén en el sistema con las frases o palabras clave apropiadas marcadas para alertar tanto a la administración como al sistema.

El objetivo es configurar el software para identificar rápidamente cuándo los agentes requieren capacitación o más bases en las mejores prácticas, así como reconocer los factores, procesos y comportamientos que conducen al éxito.

Pensamientos finales

En general, la analítica de voz se suma al kit de herramientas de control de calidad, y con una planificación e implementación cuidadosas puede convertirse en una pieza valiosa del proceso de control de calidad en los centros de contacto.

Actualmente, es una solución costosa, y lograr un retorno positivo de la inversión requiere que el proveedor y el cliente trabajen en estrecha colaboración durante un período de tiempo para alcanzar metas y objetivos.

Pero la analítica del habla no debe usarse sola. Actualmente no puede reemplazar la observación y la comprensión humana, y por lo tanto debe integrarse en su proceso de calificación e informe de control de calidad existente para obtener los mejores resultados.

Con el estado actual de la tecnología, el análisis de voz puede ser muy efectivo para identificar y clasificar llamadas, correos electrónicos y conversaciones de chat para análisis y etiquetado adicionales.

Queda por ver qué impacto puede tener la inteligencia artificial (IA) en el futuro al ayudar a la tecnología a descifrar la naturaleza y el resultado de interacciones complejas con los clientes con mayor detalle y sutileza.

Deja una respuesta