Análisis de discurso

¿Qué es el análisis de voz?

El análisis de voz es el proceso de analizar audio para obtener información empresarial relevante utilizando inteligencia artificial (IA).

En la mayoría de los casos, el análisis de voz se aplica a las llamadas de clientes a una empresa. El software de análisis de voz evalúa el audio para buscar palabras y frases clave que indiquen el sentimiento o las emociones del cliente.

El análisis de voz no solo se centra en las palabras que dicen los clientes. En software más avanzado, el tono y la entrega de las conversaciones pueden ser analizados para proporcionar información sobre pensamientos o sentimientos no expresados.

Tipos de análisis de voz

Dependiendo de cómo una empresa quiera utilizar la información recopilada en las llamadas de clientes, el análisis de voz puede ser de dos tipos:

• Análisis en tiempo real. Este tipo de análisis de voz se realiza mientras los representantes de la empresa están en llamadas con los clientes. La recopilación de datos en vivo significa que se pueden tomar acciones de inmediato mientras la empresa aún tiene al cliente en la llamada.
• Análisis post-llamada. La alternativa al análisis de voz en tiempo real es el análisis post-llamada. Las grabaciones de las llamadas de los clientes se pasan por herramientas de análisis de voz, donde se extraen ideas basadas en palabras clave.

Elementos básicos del análisis de voz

Independientemente del tipo de análisis de voz realizado, los elementos básicos para llevar a cabo un análisis exitoso incluyen:

• Procesamiento de datos. El primer paso en el análisis de voz es recopilar la información que se evaluará. Utilizando el reconocimiento automático de voz (ASR), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y transcripción, las herramientas de análisis de voz pueden procesar y extraer ideas valiosas del audio de entrada.
• Análisis de datos. Una vez que el software ha funcionado, los equipos pueden revisar y analizar la información descubierta. En algunos casos, puede ocurrir un paso adicional de procesamiento antes del análisis para eliminar información personal identificable (PII) sensible.
• Compartir ideas. Una vez que se ha realizado el análisis, el equipo puede compartir sus hallazgos. Los resultados del análisis de voz se miden típicamente contra objetivos establecidos como indicadores clave de rendimiento (KPI) para asegurar que se cumplan los objetivos de satisfacción del cliente y si es necesario abordar alguna insatisfacción.

Beneficios del análisis de voz

Existen varios beneficios que las empresas experimentan al utilizar herramientas de análisis de voz. Estos incluyen:

• Aumento de la satisfacción del cliente. Particularmente cuando se revisa en tiempo real, los datos de análisis de voz pueden proporcionar a los equipos de soporte al cliente información crucial que se puede utilizar en las llamadas para mejorar la experiencia del cliente. Incluso al usar datos post-llamada, los empleados de servicio al cliente pueden ser capacitados utilizando llamadas reales y estar mejor preparados para responder preguntas que puedan surgir en el futuro.
• Mejora del rendimiento de los empleados. Saber qué señales buscar en las llamadas puede dar a los empleados de soporte al cliente la confianza para abordar problemas en futuras llamadas de clientes. El análisis de voz también puede ayudar a identificar preguntas frecuentes, lo que significa que los equipos pueden ser informados y preparados para estas una vez que se hayan reconocido.
• Mayor eficiencia operativa. La información recopilada de las herramientas de análisis de voz puede proporcionar ideas valiosas para los equipos de marketing, ventas y desarrollo de productos. Saber dónde los equipos están fallando en ayudar a los clientes o áreas particulares en las que los clientes están teniendo dificultades puede llevar a una capacitación adicional del equipo y a la optimización de procesos para mejorar la experiencia del cliente.

Mejores prácticas para el análisis de voz

Al implementar software de análisis de voz por primera vez, las empresas deben seguir varias mejores prácticas para obtener los datos más útiles de las llamadas de clientes. Estas pueden incluir:

• Monitorear cada llamada para obtener ideas. Cuanta más información pueda recopilar una empresa sobre sus clientes reales, más influyente será la acción tomada después de las llamadas. Las ideas basadas en datos pueden tener un impacto significativo en el resultado final de la empresa, por lo que todas las llamadas deben ser monitoreadas utilizando software de análisis de voz si es posible.
• Establecer palabras o frases clave de antemano. Al implementar una nueva herramienta de análisis de voz, es mejor programar el software con palabras y frases selectas que ya se sabe que los clientes podrían usar para indicar tanto sentimientos positivos como negativos. Esto ayuda a identificar puntos de dolor recurrentes para los clientes y establecer nuevos protocolos para tratar con problemas.
• Reconocer al personal por experiencias positivas. Si bien es importante tratar cualquier interacción negativa que un cliente pueda tener con la empresa, también es una buena práctica reconocer y recompensar al personal que crea experiencias positivas para los clientes. Esto no debería limitarse a realizar una venta, tampoco. Cualquier interacción útil que un cliente tenga podría llevar a una venta futura o a una mejor retención, por lo que estos esfuerzos también deben ser recompensados.
• Crear un sistema para el cumplimiento. Mantener la privacidad y seguridad en torno a la información sensible del cliente es tan crucial en las llamadas como en un punto de venta o en cualquier otro medio. Al configurar el software de análisis de voz, asegúrese de que se hayan realizado las verificaciones de cumplimiento relevantes. En algunos casos, la IA puede redactar automáticamente ciertos tipos de información antes de que los datos de la llamada se proporcionen al equipo.

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