Ventajas de usar el speech analytics en un Call Center

Fecha - 18 Octubre 2022

En el marketing telefónico, la comunicación se ciñe exclusivamente a la conversación hablada que establecen el agente y su interlocutor. A diferencia del trato cara a cara o por escrito, el sonido lo es todo; por lo que las empresas especializadas (Call Centers) saben bien dónde tienen que poner la lupa para conocer mejor a las personas y para extraer conclusiones con las que puedan mejorar su servicio.

Y fruto de esta focalización, la tecnología se ha encargado de aportar soluciones para ayudar al telemarketing. La aparición relativamente reciente de soluciones como el speech analytics ha supuesto un enorme salto cualitativo para que las compañías especializadas sean capaces de ‘minar’ información de gran valor de tanto lo que dicen las personas a las que llaman como sus propios teleoperadores.

Así que, como especialistas en servicios de telemarketing para Pymes, en ActionsCALL hoy vamos a hablarte de las ventajas de usar el speech analytics para los Call Centers y Contact Centers. ¿Nos acompañas?

Las muchas soluciones que ofrece la tecnología de reconocimiento de voz

Como seres emocionales que somos los humanos, nuestra voz no es uniforme en todo momento. Los estados de ánimo, los sentimientos e incluso nuestro estado de salud influyen en nuestra entonación. De hecho, la prosodia se vale de la gramática para estudiar la forma de pronunciar y de acentuar de las personas, así como los mecanismos expresivos que empleamos al hablar y con los que emitimos información de tipo emocional.

Se podría decir que cuando hablamos, nuestro discurso es como un iceberg. Lo que transmite de forma directa es solo una pequeña parte de toda la información que incluye de manera indirecta. Y, sabiendo esto, las empresas que precisamente tienen la voz como ‘materia prima’ no han tardado en entender la importancia de su análisis para mejorar sus resultados. Por eso, tratan de apoyarse en la tecnología.

Aunque realmente la aspiración humana de conseguir que una máquina registre y procese los sonidos y las voces es antigua, ya que existen registros de intentos en este sentido de hace aproximadamente 1.000 años. Pero no fue hasta 1870 cuando Alexander Graham Bell trabajó – sin éxito – en la creación de un dispositivo que fuera capaz de hacer ‘visibles’ las palabras para las personas sordas y que no pudieran oír.

60 años después, en 1930, el científico húngaro Tihamer Nemes intentó patentar una máquina que transcribiera la voz, pero su proyecto no fue aprobado e incluso se le tildó de poco realista. Habría que esperar hasta la década de los 50, cuando los laboratorios de AT&T fueron pioneros en la creación de una máquina capaz de reconocer el discurso de locutores individuales; mientras que en 1952 se desarrolló el primer sistema de reconocimiento de voz a partir de una computadora analógica que era capaz de reconocer los dígitos del 0 al 9 que pronunciaba un locutor.

Desde entonces, han pasado siete décadas y ahora los denominados sistemas interactivos de respuesta de voz (IVR) forman parte de nuestra vida, porque están en teléfonos móviles, altavoces, ordenadores, etc. Estos permiten interactuar con aplicaciones y programas para solicitar la realización de tareas, la respuesta a preguntas, etc. Si bien no son la única aplicación que tienen los sistemas de reconocimiento de voz, porque también hay otras soluciones que facilitan el dictado, la búsqueda de información por voz, la marcación de teléfonos, el enrutamiento a texto y a llamadas, etc.

**El speech analytics y su funcionamiento**

Entre todas ellas, hoy destacamos el speech analytics. Esta solución se beneficia a su vez de otros avances técnicos, como el almacenamiento y procesamiento en la nube o la Inteligencia Artificial (IA). Y se encarga de registrar la voz humana - a partir de, por ejemplo, las conversaciones entre el agente y el usuario -, para posteriormente analizarla e identificar patrones que permitan extraer información y conclusiones.

En el contexto de un Call Center, y tras recoger los datos no estructurados, el sistema de análisis de voz los refina, identifica las palabras y encuentra patrones de audio para detectar emociones, monitorizar la actividad de los agentes y evaluar la calidad de las llamadas. De esta forma, las empresas que lo utilizan pueden encontrar palabras o frases clave, clasificar las conversaciones según los temas tratados, señalar necesidades o cuestiones habituales en los clientes y mostrar oportunidades de negocio, entre muchas otras opciones.

Según McKinsey, extraer datos de la voz humana puede suponer a las compañías ahorros de costes de entre el 20 y el 30 %; además de mejoras en la satisfacción del cliente del 10 % o más y de ventas más sólidas. Todo esto como beneficios directos, mientras que aquellas que no incluyan esta tecnología en sus estrategias corren el riesgo de quedar rezagadas en un mercado ya de por sí altamente competitivo.

Ventajas de usar el speech analytics en un Call Center

Veamos, por tanto, algunos beneficios de incluir el speech analytics en los centros de llamadas:

Mayor conocimiento de los usuarios y posibilidades de personalización: De nuestros clientes no solo nos interesa lo que dicen, sino cómo lo dicen y lo que quieren transmitir con ello. Y este tipo de programas nos ayudan a entenderles mucho mejor y a preparar respuestas que les satisfagan.
Identificación de fortalezas y debilidades: El speech analytics nos señala aquellos aspectos de nuestra oferta que suscitan más interés, así como los que menos. Y es que, si descubrimos que nuestros clientes se quejan especialmente de uno de nuestros productos, ¿no será quizá el momento de mejorarlo o revisarlo para cambiar la tendencia?
Anticipar necesidades de los usuarios: Aunque no lo expresen claramente, si analizamos las conversaciones de los usuarios tendremos la oportunidad de adelantarnos a lo que requerirán el día de mañana. Con lo cual, estaremos preparados e incluso podremos sorprenderles con una solución antes incluso de que nos hablen del problema.
Interpretar las emociones y sentimientos de los usuarios: Generalmente, un agente tiene la capacidad de saber cuándo un cliente está satisfecho, enfadado, triste o alegre. Pero la tecnología puede ser aún más precisa y hacernos saber la reacción de estos ante nuestras ofertas o promociones; además de aportarnos información de gran valor sobre la satisfacción que genera nuestra marca o el grado de fidelidad hacia ella.
Seguimiento y optimización de la labor de los agentes: En telemarketing es necesario medir adecuadamente el trabajo que realizan los agentes, porque las métricas pueden ayudarles a mejorar, a corregir errores y a aprender de la experiencia. Por eso, el speech analytics contribuirá en esta línea, ya que podrá señalarles las palabras que son más efectivas para convencer a los clientes, les mostrará cuáles son los principales motivos de baja en el servicio, etc.
Mejor planificación de las estrategias y mayor rentabilidad: Si las empresas tienen mecanismos para entender y medir adecuadamente el trabajo que hacen, tendrán acceso a informes más precisos y, por tanto, podrán tomar decisiones bien fundamentadas. Como se suele decir, la información es poder y el análisis de las conversaciones de voz la aporta, de mucho valor y en grandes cantidades.
Avisar sobre incumplimientos del guion o incluso de la normativa vigente: El speech analytics también puede servir para que las conversaciones se desarrollen siempre en los límites que establece la empresa de Call Center o Contact Center. Nos referimos, especialmente, al cumplimiento de normativas que aluden al tratamiento de los datos de los clientes y a su privacidad (RGPD); aunque también a discursos o mensajes que no encajen con el guion previamente marcado o incluso a evitar situaciones en las que, por ejemplo, se devuelvan llamadas de forma innecesaria.

Estos son solo algunos de los beneficios que puede aportar la utilización de un programa de speech analytics para el telemarketing. ¿Qué te parecen? ¿Hay alguno que consideres especialmente relevante? Anímate y comparte tu opinión con nosotros en los comentarios.

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