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.
Uso generalizado del análisis omnicanal (Interaction Analytics)
Si bien el speech analytics centró inicialmente en la voz, la tendencia actual es unificar el análisis en todos los canales de contacto. El término«análisis de interacciones» se refiere a la combinación del análisis de llamadas, chats, correos electrónicos, redes sociales, etc., con el fin de obtener una visión de 360° de la experiencia del cliente. Esto permite realizar un seguimiento completo del recorrido del cliente a través de diferentes medios. Una encuesta reciente muestra una creciente adopción de este enfoque global, con un 37,5 % de los centros equipados con análisis de interacción en 2023 (frente al 28 % en 2022). Por lo tanto, las suites de software tienden a integrar la voz y el texto en una misma herramienta de análisis.
Análisis en tiempo real y actuación inmediata
Históricamente, el análisis de llamadas se realizaba después de la llamada (en frío). Ahora está surgiendo el Speech Analytics tiempo real, que analiza la conversación en directo y puede proporcionar consejos al agente durante la llamada (por ejemplo, detectar la creciente insatisfacción del cliente y sugerir al agente que ofrezca inmediatamente un gesto comercial). Algunos proveedores hablan de «next-best action» en tiempo real. Esta capacidad se encuentra en sus inicios, pero promete ser un fuerte diferenciador para mejorar la experiencia en el momento y aumentar la tasa de resolución desde la primera llamada. Es posible imaginar que, en el futuro, el puesto de trabajo del agente incluya sistemáticamente una especie de copiloto de IA que escuche la conversación y proporcione análisis en tiempo real (alertas de incumplimiento, detección de oportunidades de venta, etc.).
Emociones cada vez más intensas y sentimientos analíticos
La detección de emociones en el habla es un área activa de I+D. En la actualidad, muchas soluciones ya captan el sentimiento (positivo, neutro, negativo) y ciertas señales emocionales básicas (ira, frustración a través del volumen o el tono). Las futuras generaciones de IA vocal podrían ir aún más lejos y proporcionar una comprensión detallada del estado emocional del cliente, o incluso del agente. Los modelos empiezan a detectar emociones complejas oempatía en la voz. El objetivo de los centros de contacto es tener más en cuenta lo emocional: por ejemplo, dirigiendo automáticamente a un cliente muy descontento a un supervisor experimentado gracias a la alerta emocional. Sin embargo, esto también plantea problemas éticos (hasta dónde analizar las emociones sin atentar contra la intimidad), por lo que será un tema que habrá que seguir de cerca.
Integración con la voz del cliente y la experiencia global
El Speech Analytics cada vez más en sinergia con otras herramientas de gestión de comentarios (encuestas, opiniones de clientes) para enriquecer la voz del cliente. Se está convirtiendo en una herramienta estratégica para la gestión de la experiencia del cliente. Por ejemplo, junto con un CRM, puede relacionar las opiniones expresadas por teléfono con el comportamiento de los clientes (compras, cancelaciones, etc.). Los especialistas en CX ven en él una forma de obtener una comprensión predictiva: al analizar los motivos de las llamadas, se pueden anticipar las necesidades y mejorar los productos de antemano. Por lo tanto, los departamentos de CX prestarán mucha atención a la información que proporcionan estos análisis automatizados, más allá del simple servicio de atención al cliente.
IA conversacional y mayor automatización
Al mismo tiempo, el auge de los chatbots y voicebots alimentados por IA (tipo GPT, etc.) va de la mano con el Speech Analytics. Por un lado, estos bots también generarán conversaciones que deberán supervisarse cualitativamente. Por otro lado, el análisis automático podrá identificar qué segmentos de llamadas podrían ser tratados por un bot (por ejemplo, las solicitudes rutinarias en las que el agente no aporta ningún valor añadido especial). Se vislumbra la idea del «cierre automático» de ciertas interacciones: la IA escucha, comprende la solicitud del cliente y, en última instancia, podría proporcionar directamente una respuesta o una acción automatizada si se trata de un caso trivial, dejando que el agente intervenga solo en la parte compleja. Aún no hemos llegado a ese punto, pero la frontera entre el análisis y la acción se reducirá gracias a la IA.
Demanda de funciones avanzadas por parte de las empresas: Según un informe internacional, el crecimiento del mercado del Speech Analytics impulsado por la creciente demanda de informes más sólidos, soluciones para mejorar la interacción con los clientes, identificar mejor las necesidades de los consumidores y gestionar los riesgos y el cumplimiento normativo, así como por el deseo de comprender mejor el rendimiento de los agentes.En resumen, las necesidades expresadas por las empresas (más información, más comprensión del cliente, más control) orientan la evolución de los productos. Por lo tanto, es de esperar que los editores amplíen sus ofertas para responder a estas exigencias (por ejemplo, visualizaciones de datos más avanzadas, correlaciones automáticas entre lo que se dice en las llamadas y otros indicadores empresariales, etc.).
En conclusión, la Quality Monitoring se está convirtiendo en un estándar en los centros de contacto modernos, y su alcance se está ampliando rápidamente.La IA conversacional seguirá evolucionando, lo que permitirá un análisis más preciso e integrado en tiempo real. Para un gestor B2B, es esencial mantenerse al tanto de estas tendencias para aprovechar estas innovaciones en beneficio del rendimiento y la experiencia del cliente. Los expertos estiman que aún nos encontramos en los inicios del aprovechamiento de todo el potencial de los datos conversacionales; sin duda, en los próximos años estas herramientas se impondrán como imprescindibles en el conjunto de herramientas de gestión de la relación con el cliente.
