Speech analytics permite transformar las conversaciones de voz de un contact center en información que puede analizarse de forma estructurada. Mediante tecnologías de reconocimiento de voz e inteligencia artificial, las llamadas pueden transcribirse, clasificarse y analizarse para identificar motivos de contacto, patrones, incidencias o indicadores relevantes para la operación.
Su utilidad va más allá de escuchar llamadas individualmente. Cuando una organización gestiona miles de conversaciones, analizar la información que contienen permite comprender mejor qué está ocurriendo en el servicio y detectar situaciones que una revisión basada únicamente en pequeñas muestras puede pasar por alto.
¿Qué es speech analytics?
Speech analytics es el conjunto de tecnologías utilizadas para analizar automáticamente conversaciones de voz y convertirlas en datos que puedan ser consultados, clasificados o evaluados.
El proceso comienza normalmente con la transcripción del audio. A partir del texto generado pueden utilizarse técnicas de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para interpretar el contenido de la conversación.
Esto permite identificar información como el motivo de contacto, determinadas palabras o temas, el desarrollo de la interacción o diferentes indicadores relacionados con el cliente y el servicio.
El objetivo no es únicamente conocer qué se ha dicho, sino convertir las conversaciones en una fuente de información para la operación.
¿Cómo funciona el análisis de conversaciones de voz?
Aunque la tecnología puede variar según la solución, un proceso de speech analytics suele incluir varias etapas.
- La conversación de voz se transforma en texto mediante reconocimiento automático del habla.
- El contenido se procesa para identificar información relevante.
- La interacción puede clasificarse según su motivo o características.
- Se extraen indicadores definidos por la organización.
- Los resultados se estructuran para facilitar su consulta y análisis.
Por ejemplo, si un servicio recibe un aumento de llamadas relacionadas con una determinada incidencia, el análisis agregado puede ayudar a detectar esa tendencia sin depender de que alguien escuche manualmente todas las conversaciones.
¿Qué puede analizar speech analytics?
Las variables dependen del sistema utilizado y de los criterios definidos por cada empresa.
Entre las posibilidades se encuentran:
- Motivos de contacto.
- Temas recurrentes.
- Palabras o expresiones relevantes.
- Resumen de la conversación.
- Sentimiento o señales de malestar.
- Claridad de la interacción.
- Resolución de la solicitud.
- Cumplimiento de determinados procedimientos.
- Posibles causas de recontacto.
- Patrones asociados con determinados productos o servicios.
No todos estos indicadores tienen que utilizarse simultáneamente. La selección debe responder a las necesidades reales de la operación.
Speech analytics y evaluación de calidad no son exactamente lo mismo
El speech analytics puede formar parte de un proceso de evaluación de calidad, pero su alcance puede ser más amplio.
La evaluación de llamadas con IA se centra especialmente en comprobar cómo se ha desarrollado una interacción de acuerdo con determinados criterios de calidad.
Speech analytics también puede utilizarse para analizar qué están diciendo los clientes de forma agregada, qué motivos de contacto aumentan, qué incidencias aparecen repetidamente o qué tendencias se producen en determinadas campañas.
Por tanto, una misma conversación puede servir tanto para evaluar la atención prestada como para obtener información sobre el funcionamiento de un proceso o sobre las necesidades de los clientes.
De la llamada individual a la voz del cliente
Una de las principales ventajas del análisis automatizado es la posibilidad de trabajar con un volumen de conversaciones mucho mayor.
Si cientos de clientes contactan por el mismo problema, esa información puede convertirse en una señal para la organización. Tal vez exista una incidencia, una comunicación poco clara o un proceso que está generando dudas de forma recurrente.
El análisis agregado ayuda a pasar de observar llamadas aisladas a identificar tendencias.
Esto permite utilizar la información procedente del contact center no solo para supervisar la atención, sino también para revisar productos, procedimientos, comunicaciones o puntos de fricción dentro de la experiencia del cliente.
Speech analytics e inteligencia artificial en Quality
inAgentik Quality convierte las conversaciones de voz en información estructurada mediante transcripción y análisis con inteligencia artificial.
La solución permite identificar el motivo de la llamada, generar un resumen de la interacción y trabajar con indicadores relacionados con la calidad y el resultado de la conversación.
De esta forma, los equipos pueden ampliar el volumen de interacciones analizadas y utilizar los resultados para localizar conversaciones relevantes, detectar patrones y apoyar procesos de supervisión y mejora.
La automatización no elimina la necesidad de interpretación profesional. Permite reducir tareas repetitivas y orientar la revisión hacia aquellos casos donde la información obtenida requiere análisis o actuación.
Qué debe valorar una empresa antes de aplicar speech analytics
La tecnología por sí sola no determina qué información será útil.
Antes de analizar conversaciones conviene establecer qué objetivos tiene la organización, qué indicadores necesita, qué información puede tratarse y cómo se utilizarán posteriormente los resultados.
También deben contemplarse la protección de datos, la anonimización cuando sea necesaria, el acceso a la información y los criterios utilizados para interpretar cada indicador.
Analizar más conversaciones solo aporta valor si los resultados pueden convertirse en decisiones. Por ello, el diseño debe comenzar por las preguntas que necesita responder la operación y no únicamente por la cantidad de datos que puede generar la herramienta.
Convertir conversaciones en información útil
Cada llamada contiene información sobre lo que necesita el cliente, los problemas que encuentra y la forma en la que la organización está respondiendo.
Speech analytics permite estructurar esa información y analizarla a una escala difícil de conseguir mediante escucha manual.
El resultado puede utilizarse para mejorar la calidad, detectar tendencias, conocer mejor los motivos de contacto y localizar procesos que necesitan revisión.
La clave no está únicamente en transcribir todas las conversaciones, sino en decidir qué información queremos obtener de ellas y cómo utilizarla para mejorar la operación.
Preguntas frecuentes sobre speech analytics
¿Qué diferencia hay entre transcribir una llamada y analizarla?
La transcripción convierte el audio en texto. El análisis utiliza el contenido de la conversación para identificar información útil, como el motivo de contacto, los temas tratados o el resultado de la gestión.
¿Speech analytics sirve solo para evaluar a los agentes?
No. Además de apoyar la evaluación de calidad, permite estudiar motivos de contacto, incidencias recurrentes y tendencias en las conversaciones. Esa información puede ayudar a revisar procesos, productos o comunicaciones que generan dudas entre los clientes.
¿Qué indicadores conviene analizar primero?
Depende del objetivo del servicio. Los motivos de contacto, la resolución de solicitudes o las incidencias repetidas pueden ser un punto de partida. Conviene seleccionar los indicadores que ayuden a tomar decisiones concretas, en lugar de intentar medirlo todo desde el inicio.
¿El análisis automático sustituye la revisión humana?
No. Puede reducir tareas repetitivas y ayudar a localizar conversaciones relevantes, pero los resultados necesitan interpretación profesional. Los equipos deben revisar los casos que requieren contexto y decidir qué medidas tomar.
¿Qué aporta inAgentik Quality al análisis de llamadas?
inAgentik Quality combina transcripción y análisis con inteligencia artificial para convertir conversaciones de voz en información estructurada. Permite identificar motivos de llamada, generar resúmenes y trabajar con indicadores de calidad y resultado de la interacción.
¿Qué necesita definir una empresa antes de empezar?
Debe concretar qué preguntas quiere responder sobre su operación, qué conversaciones analizará y cómo utilizará los resultados. También necesita establecer el acceso a la información, los criterios de revisión y el tratamiento de los datos de las conversaciones.
Equipo inAgentik
Especialistas en inteligencia artificial aplicada a la experiencia de cliente.