¿Que herramientas usas para analizar lo que dicen los clientes cuando contactan contigo?

¿Qué dicen los clientes cuando contactan contigo?¿En el contact center de tu compañía se utilizan herramientas basadas en speech analytics para conocer y analizar lo que dicen los clientes y mejorar la atención prestada, o incluso, para conocer sus gustos reales y amoldar la oferta de la compañía a los nuevos hábitos de consumo? Parece evidente que se trata de un tipo de tecnología ya madura, pero, ¿se sabe aplicar correctamente para conocer las necesidades reales de los clientes, fidelizarles o aumentar ventas, por ejemplo?

Los expertos consultados nos ayudan a situarnos en un punto de partida que nos permita conocer las principales líneas de aplicación del speech analytics y su aplicación directa en los clientes. Una puntualización que alguno de ellos nos hace es que hasta ahora, las soluciones más desarrolladas están basadas en la transcripción de las conversaciones de voz a texto (speech to text), y estas soluciones necesitan un diccionario de palabras clave (keywords) que debe ser actualizado de forma recurrente, agregando nuevas expresiones y frases relacionadas para poder crear un modelo suficientemente robusto y preciso. Y esto, se encuadra en lo que es un text analytics basado en ASR (Audio Speech Recognition) o reconocimiento de voz automatizado.

Hecha la apreciación, hemos de reconocer que sobre esta base de desarrollo, algunas empresas han dado pasos para marcar importantes avances, que muestran en las implantaciones que realizan para los clientes.

En el caso de la solución de Speech Analytics NICE Nexidia, esta analiza en su conjunto la voz del cliente (voz y texto) mediante la indexación fonética de las conversaciones, es decir, la conversión de los fonemas (sonidos con significado), en datos estructurados que se pueden gestionar. Además, simultáneamente transcribe de voz a tex-to, lo cual tiene dos ventajas principales. “Por un lado, no precisa de ningún diccionario por idioma, ya que no analiza palabras o frases sino los sonidos que las forman. Por otro lado, no necesita de su permanente revisión y actualización”, comenta Gonzalo Torres, regional manager South Europe en NICE. “Una vez que somos capaces de identificar qué expresiones utilizan los clientes y los empleados durante sus conversaciones y en qué contexto se producen, podremos establecer correlaciones entre ellas para a partir de ahí poder analizar qué se dice, cómo se dice y qué ocurre en cada caso”, añade.

Imaginemos el ejemplo de un cliente que llama a un contact center para realizar una solicitud y no se le resuelve en el primer contacto. Vuele a llamar por el mismo motivo, pero ya con otro tono de mayor enfado, frustración o sentimiento de insatisfacción. Esta situación puede provocar la cancelación del servicio y su baja como cliente. Pues bien, en este caso, como apunta Gonzalo Torres, con esta herramienta se puede analizar qué expresiones han utilizado tanto el cliente como el agente durante el desarrollo de la conversación para, a partir del resultado, poder identificar posibles causas raíz de cancelaciones o bajas, predecirlas y tomar las acciones correctoras oportunas para prevenirlas y tratar de evitarlas.

(El reportaje completo sobre el uso del speech analytics en el contact center se puede ver aquí, en el número 90 de Relación Cliente Mag).