El éxito de un proyecto de Quality Monitoring depende tanto del método de implementación como de la propia tecnología. A continuación se presentan las principales buenas prácticas derivadas de la experiencia sobre el terreno y las recomendaciones de los expertos:
Definir objetivos claros y específicos: Es tentador adoptar el Speech Analytics es una tecnología innovadora, pero sin una visión clara, el valor añadido puede resultar decepcionante. «La clave para derivar valor al Speech Analytics centrarse en una sola capacidad y crear un proceso en torno a esa funcionalidad», aconseja Shameem Smillie, directora de soluciones para centros de contacto de Mitel. En otras palabras, identifique un caso de uso prioritario (por ejemplo, mejorar el cumplimiento de los guiones, reforzar la satisfacción del cliente en un recorrido determinado, optimizar la formación de los agentes...) y despliegue la herramienta primero en ese objetivo. Esto permitirá medir un beneficio concreto y alinear el proyecto con una necesidad empresarial. Dos ejemplos de objetivos comunes: el cambio de comportamiento (utilizar la herramienta como soporte de formación para corregir desviaciones específicas) o la mejora de procesos (detectar dónde hay problemas y recomendar correcciones). Manténgase centrado en su objetivo inicial y no intente resolverlo todo a la vez.
Prepare la infraestructura de grabación: un aspecto que a menudo se subestima es la calidad y la accesibilidad de los datos de las llamadas. Asegúrese de que su sistemade grabación de llamadas permite exportar fácilmente las conversaciones (a veces es necesario eliminar bloqueos técnicos o contractuales con el proveedor del grabador). Compruebe también si las grabaciones son en estéreo (una pista por interlocutor) o mono: el estéreo ofrece más flexibilidad para el análisis (se puede aislar la voz del agente). Por último, compruebe la calidad del sonido de las muestras: como se ha visto en la pregunta anterior, es imprescindible que el audio sea claro. Speech Analytics Compruebe que la calidad de la grabación es suficiente para las funciones avanzadas de Speech Analytics , aconseja un experto, ya que, de lo contrario, puede que sea necesario mejorar este aspecto previamente.
Involucrar a las partes interesadas (TI, negocio, jurídico): La implementación del Speech Analytics tanto al departamento de TI (para la conexión a los sistemas, la gestión de datos, etc.) como a los equipos de negocio (supervisión, calidad, formación) y al departamento jurídico/RSI (para el cumplimiento GDPR, véase la pregunta 9). Es necesario constituir un equipo de proyecto multidisciplinar desde el principio. Por ejemplo, recuerde obtener las autorizaciones de seguridad necesarias para conectar la herramienta (o eliminar los posibles cortafuegos que bloquearían el envío de las grabaciones a la nube). Identifique también quiénes serán los usuarios analistas de la solución: «El Speech Analytics algo en lo que simplemente se pueda "sumergirse", se necesitan recursos dedicados», señala un especialista. Por lo tanto, prevea analistas formados o analistas de datos internos que se encarguen de configurar y utilizar la herramienta a diario.
Cuidar la configuración y la integración: Una vez implementada la solución, hay que configurarla según sus necesidades. Esto implica crear categorías de análisis (por ejemplo, detección de llamadas de «clientes insatisfechos», «mención de un competidor X», etc.). Este paso requiere tiempo y reflexión, aunque las herramientas recientes facilitan la tarea. Por lo general, se recomienda comenzar con un conjunto limitado de categorías, alineadas con sus objetivos iniciales, y luego ampliarlas gradualmente. Además, defina qué KPI y métricas va a seguir (puntuación de calidad automática, tasa de conformidad detectada, sentimiento medio del cliente, etc.). Por último, integre el Speech Analytics sus procesos existentes: por ejemplo, ¿cómo se compartirán los conocimientos con los equipos (¿a través de informes semanales? ¿alertas en tiempo real?)? Prever cómo presentar las conclusiones internamente es fundamental para que el proyecto se traduzca en acciones concretas.
Empezar poco a poco y luego ampliar el alcance: muchas empresas optan primero por un alcance piloto, por ejemplo, un equipo o un tipo de llamada, para probar el Speech Analytics. Esto permite demostrar el valor añadido (quick wins) y ajustar la configuración antes de una implementación a gran escala. Una vez constatados los beneficios y obtenido el apoyo de los equipos, se puede ampliar progresivamente a otros servicios, otros casos de uso (ventas, retención de clientes, etc.) e incluso a otros canales (análisis textual de correos electrónicos, chat, redes sociales, con vistas aun análisis de interacción omnicanal).
En resumen, la implementación exitosa de un proyecto Quality Monitoring se basa en una visión clara, una preparación técnica seria, la participación de las competencias adecuadas y un enfoque iterativo. Los consultores insisten en la importancia de definir claramente de antemano lo que se quiere lograr y cómo. Con estas precauciones, se maximizan las posibilidades de éxito yde adopción por parte de los equipos.
