Speech analytics está diseñado para las llamadas telefónicas. La inteligencia conversacional analiza conversaciones en cualquier canal, y eso importa porque la mayor parte de la atención al cliente ya no ocurre por teléfono.
En resumen
- Parta de dónde le contactan realmente sus clientes, no del nombre de la categoría.
- Una herramienta solo de voz no ve nada en el chat, el correo electrónico o los tickets.
- Para los equipos con mucho volumen de tickets, la cobertura de canales pesa más que el análisis profundo del audio de las llamadas.
- El valor está en la calidad y en el motivo de contacto, no en detectar palabras clave.
La diferencia real es el alcance, no la sofisticación
Es fácil suponer que la inteligencia conversacional no es más que un speech analytics más nuevo y más sofisticado. Es más exacto decir que están pensados para mundos distintos. Speech analytics nació en el call center, y todo su diseño da por hecho una llamada telefónica: transcribe el audio, detecta el tono y los silencios y analiza la palabra hablada. La inteligencia conversacional parte de una premisa más amplia: una conversación es una conversación tanto si ocurrió en una llamada como en un chat, por correo electrónico o en un hilo de mensajería, y analiza el contenido y el resultado en todas ellas.
Así que la diferencia que importa no es lo inteligente que sea cada una. Es lo que cada una puede ver. Una herramienta de speech analytics aplicada a una operación de atención que funciona sobre todo con tickets y chat está mirando por el ojo de una cerradura. Analiza la pequeña parte de las conversaciones que son llamadas y no ve el resto, por muy buena que sea con las llamadas que sí ve.
Por qué la pregunta del canal lo decide todo
Como el alcance es la diferencia real, la elección se reduce a una pregunta factual sobre su propia operación: ¿dónde le hablan realmente sus clientes? Para la mayoría de los equipos, la respuesta ha cambiado de forma radical.
| Si su atención es sobre todo… | Lo que ve speech analytics | Lo que ve la inteligencia conversacional |
|---|---|---|
| Llamadas telefónicas | Todo | Todo, más cualquier otro canal |
| Chat y mensajería | Nada | Todo |
| Correo electrónico y tickets | Nada | Todo |
| Una mezcla de canales | Solo las llamadas | El panorama completo en todos los canales |
Para la mayoría de los equipos de atención, la cobertura pesa más que la profundidad en llamadas
En una operación de atención cuyas conversaciones llegan como tickets, chats y correos electrónicos, con alguna llamada ocasional, las funciones de speech analytics específicas del audio resuelven un canal que ahora es la minoría del trabajo. Lo que importa mucho más es poder analizar las conversaciones en todos los canales que el equipo usa realmente, de forma coherente y con el mismo estándar, tanto si el cliente escribió como si habló.
Esta es la base honesta para elegir la inteligencia conversacional frente a speech analytics en un equipo de atención moderno: no que el análisis de llamadas no valga nada, sino que una herramienta que no ve sus canales principales no puede darle una imagen completa, por muy buena que sea en el canal que sí ve. Kaizo trabaja a partir de las conversaciones que llegan a su helpdesk de Zendesk o Salesforce, que es donde entran las conversaciones de tickets, chat y correo electrónico. El foco está en evaluar esas conversaciones, no en ser un producto de telefonía. Más información sobre la analítica de conversaciones de Kaizo.
El nombre de la categoría no es lo importante; lo que hace con ella, sí
Una última advertencia, porque los proveedores usan ambos nombres de categoría con poca precisión. Ni speech analytics ni la inteligencia conversacional tienen valor por sí solos. Transcribir y etiquetar conversaciones produce un montón de datos; el valor está en las decisiones que impulsan. Para un equipo de atención al cliente, eso significa casi siempre dos cosas: entender la calidad de las conversaciones y entender por qué le contactan los clientes, que es el tema del análisis de motivos de contacto y de la analítica de atención al cliente.
Así que la pregunta más precisa, una vez resuelto el punto de la cobertura de canales, es qué alimenta realmente el análisis. Una herramienta que detecta palabras clave en todos los canales pero no las relaciona con la calidad ni con motivos de contacto que se puedan corregir ha cambiado el tamaño de la cerradura sin cambiar lo que puede hacer con lo que ve. Elija primero por cobertura y después por si el análisis se convierte en decisiones sobre las que pueda actuar y que pueda verificar con las conversaciones reales.
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia conversacional y speech analytics?
Speech analytics se centra en la voz: transcribe y analiza llamadas telefónicas y da por hecho que la conversación es hablada. La inteligencia conversacional no depende del canal: analiza conversaciones en chat, correo electrónico, mensajería y voz. La diferencia de fondo es el alcance, no la sofisticación. Una herramienta solo de voz no ve los canales de texto donde ahora ocurre la mayor parte de la atención moderna.
¿Cuál es mejor para un equipo de atención al cliente?
Depende de dónde le contacten sus clientes. Si la mayor parte de su atención pasa por chat, correo electrónico y tickets, speech analytics solo puede ver la pequeña parte que son llamadas, así que la inteligencia conversacional, que cubre todos los canales, da una imagen mucho más completa. Parta de su combinación real de canales y no de qué nombre de categoría suena más avanzado.
¿Speech analytics funciona con el chat y el correo electrónico?
No. Speech analytics está diseñado en torno al audio hablado, así que no tiene nada que analizar en una conversación de chat o de correo electrónico. Para los equipos cuya atención es sobre todo de texto, eso significa que una herramienta de speech analytics no ve la mayoría de sus conversaciones, que es la razón principal por la que la inteligencia conversacional encaja mejor con la atención moderna.
¿La inteligencia conversacional es solo un speech analytics más nuevo?
En realidad, no. Están pensadas para alcances distintos. Speech analytics nació en el call center telefónico; la inteligencia conversacional parte de la premisa de que una conversación es una conversación en cualquier canal. El valor práctico de cualquiera de las dos sigue dependiendo de qué alimenta el análisis, que en atención al cliente suele ser la medición de la calidad y entender por qué le contactan los clientes.
¿Qué debe alimentar el análisis de conversaciones en un equipo de atención?
Dos cosas, casi siempre: entender la calidad de las conversaciones y entender por qué le contactan los clientes. Transcribir y etiquetar conversaciones solo produce datos; una herramienta que detecta palabras clave pero no las relaciona con la calidad ni con motivos de contacto que se puedan corregir no cambia lo que usted puede hacer con lo que ve.
