Speech analytics (análisis de voz) transcribe automáticamente las llamadas y analiza las palabras, el sentimiento, los silencios y los patrones de conversación. Los contact center lo usan para revisar todas las llamadas, no solo las pocas que un supervisor puede escuchar.
En resumen
- Detecta temas recurrentes, riesgos de cumplimiento normativo y momentos para el coaching.
- Cubre la voz. La inteligencia conversacional también cubre el chat y el correo electrónico.
- Las mejores herramientas vinculan cada insight con el momento exacto de la llamada.
Cómo funciona speech analytics
Speech analytics empieza por convertir el audio en texto mediante transcripción automática. Puede ejecutarse después de la llamada, sobre el audio grabado, o en tiempo real mientras transcurre la conversación. Una vez que la llamada es texto, el software analiza el lenguaje utilizado, el sentimiento del cliente, los periodos de silencio, los momentos en que el agente y el cliente hablan a la vez, y si se dijeron determinadas frases o declaraciones de cumplimiento normativo. Como el proceso es automático, un contact center puede analizar todas las llamadas en lugar del pequeño porcentaje que un equipo de calidad podría escuchar de forma realista.
Qué mide speech analytics
Más allá de las propias palabras, speech analytics lee la forma de una llamada para deducir cómo fue.
| Señal | Qué capta |
|---|---|
| Palabras y frases | Temas planteados, palabras clave y declaraciones de cumplimiento obligatorias |
| Sentimiento | Si el tono del cliente fue positivo, neutro o negativo |
| Silencio | Tiempos muertos y esperas que pueden indicar fricción |
| Habla simultánea | Agente y cliente hablando a la vez, una señal de tensión |
| Resultado | Si el problema parece resuelto al final de la llamada |
Speech analytics en el contact center
En un contact center, speech analytics se usa para mejorar la calidad de las llamadas, detectar problemas de cumplimiento y encontrar los motivos por los que los clientes siguen llamando. Como revisa el volumen completo de llamadas en lugar de una muestra, los supervisores dan coaching basado en evidencias en lugar de anécdotas, y los responsables detectan antes los problemas emergentes. Suites empresariales como CallMiner están construidas en torno a esto. Speech analytics es el miembro centrado en la voz de una familia más amplia: la inteligencia conversacional aplica la misma idea también a los canales digitales, de modo que el chat, el correo electrónico y la mensajería se leen junto a las llamadas. Kaizo es una plataforma de QA y coaching, nativa de Zendesk y Salesforce, cuyo enfoque evoluciona hacia la inteligencia conversacional para equipos de atención al cliente. Vea cómo funciona su analítica de conversaciones.
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Preguntas frecuentes
¿Speech analytics es lo mismo que la inteligencia conversacional?
No. Speech analytics se centra en la voz y analiza llamadas telefónicas. La inteligencia conversacional es más amplia: cubre canales digitales como el chat, el correo electrónico y la mensajería además de la voz, así que lee el conjunto de las conversaciones y no solo las llamadas.
¿Speech analytics puede funcionar en tiempo real?
Sí. Puede ejecutarse después de una llamada sobre el audio grabado o en directo mientras transcurre la conversación, lo que permite avisos y alertas en tiempo real además de la revisión posterior.
¿Qué indica la señal de silencio?
Los silencios largos o tiempos muertos pueden indicar que un agente está buscando información, un retraso del sistema o la frustración del cliente. Seguir los silencios ayuda a los equipos a encontrar fricciones que las palabras por sí solas no revelarían.
¿Speech analytics exige grabar todas las llamadas?
Analiza el audio que el contact center ya captura. Para tener una cobertura total, las llamadas deben grabarse o transmitirse, y después cada una se transcribe y se analiza de forma automática en lugar de muestrearse a mano.
¿Para qué usa un contact center speech analytics?
Para mejorar la calidad de las llamadas, detectar problemas de cumplimiento normativo y encontrar los motivos por los que los clientes vuelven a llamar. Al revisar todas las llamadas y no una muestra, los supervisores dan coaching con evidencias y los responsables ven antes los problemas que empiezan a crecer.
