Questions fréquentes sur le Speech Analytics

La fiabilidad de Speech Analytics depende de tres factores: la calidad de las grabaciones, el rendimiento de los motores de transcripción y análisis, y la configuración. Los acentos marcados, el ritmo rápido y la jerga siguen siendo aspectos que hay que tener en cuenta, y la supervisión humana sigue siendo imprescindible.

Las ventajas que aporta el Quality Monitoring mediante el Speech Analytics numerosas y están ampliamente documentadas. Se pueden agrupar en varios ejes principales:

El « Quality Monitoring » manual se basa en evaluadores que escuchan o leen una muestra de interacciones. El « Quality Monitoring » automatizado aplica la misma tabla de evaluación mediante IA a un ámbito mucho más amplio, que tú mismo defines en función de tus objetivos y tu presupuesto. En « CrossCX », ambos comparten la misma tabla de evaluación y los mismos informes, y se combinan.

Speech Analytics transforma las llamadas en datos útiles: transcripción, detección de temas y frases clave, análisis de opiniones y, posteriormente, presentación en paneles de control y alertas. Al ampliarse a los correos electrónicos y los chats, se convierte en un análisis de conversaciones.

La introducción del Speech Analytics suscitar dudas, e incluso temores, entre los asesores de clientes y los analistas de calidad actuales. Por lo tanto, es importante anticipar el impacto humano y gestionar el cambio de forma transparente y positiva.

En teoría, podríamos pensar que la IA es suficiente y que podríamos «escuchar menos a nuestros clientes». «No es un buen enfoque», advierte un especialista; por el contrario, el Speech Analytics considerarse como una forma de mejorar nuestra capacidad de escucha. …

Los resultados se analizan en cuatro grupos de indicadores: la productividad de los evaluadores, el rendimiento de los asesores, la satisfacción del cliente y el cumplimiento normativo. Se miden comparando los datos «antes» y «después» en los indicadores de calidad que ya se supervisan, y posteriormente en los informes de calidad.

El campo del análisis conversacional y la Quality Monitoring está evolucionando rápidamente, impulsado por los avances en inteligencia artificial y las nuevas necesidades de las empresas.