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Revolución en atención al cliente: El poder de Speech Analytics en Contact Centers

Escrito por DDM | Interaction Agency | 16 de diciembre de 2024 19:07:53 Z

DDM ha dado un gran paso en innovación aplicando inteligencia artificial avanzada de OpenAI en su CRM in-house, SIT-X. Este desarrollo del equipo de Innovación y Tecnología representa una solución de speech analytics personalizada que, al integrarse con el módulo de Calidad, permite entender en profundidad cómo se desarrollan las conversaciones entre agentes y usuarios. Desde identificar patrones de éxito hasta detectar los obstáculos en interacciones no convertidas, este sistema da un salto en el análisis de la atención al cliente.

¿Cuál es el objetivo de esta innovación? Crear un entorno donde cada interacción aporte insights valiosos, tanto para optimizar los guiones de conversación como para ajustar las estrategias de comunicación, impactando positivamente en el rendimiento de los equipos.

Cómo funciona Speech Analytics

El sistema, diseñado específicamente para las necesidades de los clientes de DDM, procesa tanto los datos emocionales como los aspectos de comportamiento, aportando un análisis integral que facilita la mejora continua. El enfoque no se limita solo a la conversión, sino que profundiza en la calidad de contacto y los sentimientos expresados a lo largo de la conversación. Esto permite hacer ajustes basados en datos objetivos y desarrollar un plan de acción más preciso.

A continuación, exploramos las funcionalidades clave de este sistema de IA personalizado:

1. Análisis de conversión y no conversión

Mediante el análisis de cientos de interacciones, la IA identifica patrones específicos que marcan la diferencia entre una llamada que concluye en conversión y otra que no. En los casos exitosos, destaca prácticas y comportamientos clave, mientras que, para los casos de no conversión, identifica motivos recurrentes que permiten optimizar la estrategia de comunicación.

2. Evaluación de calidad del contacto

Cada conversación es evaluada de acuerdo a criterios específicos definidos por el equipo de Calidad. La IA genera una calificación detallada en función de errores críticos y no críticos, asegurando que los agentes se alineen a los estándares de cada campaña. Esta evaluación no solo permite mantener un alto nivel de servicio, sino también orientar a los equipos hacia prácticas más efectivas.

3. Análisis de sentimientos

Más allá de las palabras, el sistema interpreta el tono y las emociones expresadas por los usuarios a lo largo de la llamada. Así, proporciona una visión completa de cómo los sentimientos pueden influir en el éxito o fracaso de una interacción, brindando a los equipos de calidad una herramienta poderosa para ajustar los enfoques de conversación.

4. Justificación detallada de la evaluación

Cada calificación de interacción viene acompañada de una explicación detallada que desglosa los factores que influyeron en la evaluación. Este feedback directo facilita la capacitación y permite a los agentes entender claramente qué aspectos funcionaron bien y cuáles deben mejorar.

5. Detección de buenas prácticas

En las interacciones exitosas, el sistema identifica las mejores prácticas implementadas por los agentes y sugiere acciones que pueden replicarse en futuras interacciones. Esto ayuda a estandarizar un nivel de calidad y efectividad en el equipo.

Para ofrecer este análisis detallado, el sistema de speech analytics de SIT-X procesa varios elementos como:

  • Modelo de script de campaña: La IA toma en cuenta los guiones de campaña, junto con los parámetros de calidad que determinan el éxito de cada interacción.
  • Planilla de evaluación y calificación: Este documento, confeccionado por el equipo de Calidad, permite a la IA alinearse con los criterios de evaluación establecidos para cada cliente.
  • Grabaciones de interacciones: A través de las grabaciones, el sistema analiza en profundidad tanto el comportamiento del agente como del usuario, detectando patrones y emociones que pueden definir el resultado de la interacción.

Una vez procesados los datos e interacciones, el sistema ofrece un conjunto de resultados que abarcan desde calificaciones detalladas hasta análisis de sentimiento y recomendaciones. Estos resultados permiten a los equipos tomar decisiones informadas y establecer estrategias basadas en datos sólidos:

  • Calificación de interacción: Cada llamada es clasificada según los resultados de conversión o no conversión, con una justificación que explica los factores clave.
  • Análisis de sentimientos: El sistema analiza el tono y las emociones expresadas por los usuarios y sugiere cómo pueden influir en el éxito o fracaso de la interacción.
  • Identificación de buenas prácticas: Las llamadas exitosas se convierten en modelos a seguir, estableciendo un estándar de calidad.
  • Motivos de no conversión: En interacciones fallidas, el sistema analiza las causas y sugiere mejoras en el script o en el enfoque de la comunicación.

Transformación de la Atención al Cliente con IA

La implementación de este sistema de speech analytics en SIT-X es solo el inicio de una nueva era en el servicio al cliente de DDM. Gracias a esta tecnología, la empresa no solo optimiza sus procesos de comunicación, sino que eleva el nivel de atención, mejorando la experiencia del usuario final y brindando herramientas concretas para el desarrollo de sus equipos.

La inteligencia artificial se convierte así en una herramienta estratégica que transforma cada interacción en una oportunidad para aprender y mejorar, impulsando a DDM hacia un futuro donde la calidad de la atención al cliente no tiene límites.