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Con el cliente en el centro de todos los procesos, la IA brinda la opción del voice analytics o analítica de voz como herramienta de apoyo.
Detectar las emociones de los clientes es una función fundamental que la tecnología parece estar conquistando.
Probablemente gracias a que la Inteligencia Artificial (IA) está logrando simular y copiar voces humanas (deepfake), también ha logrado identificar mejor las emociones que hay en ella.
Aunque para el mundo de la ciberseguridad este es un nuevo y grave problema, para las áreas dedicadas a la experiencia de cliente (CX) es una importante oportunidad.
Después de todo, detectar las emociones de cliente puede hacer a los chatbots más eficientes. Además, esto contribuye al perfeccionamiento de la gestión de estos dispositivos que, todavía, tiene mucho camino por recorrer.
En esta búsqueda, el Voice Analytics o la analítica de voz avanza como una herramienta esencial para algunas gestiones emergentes, en distintos sectores.
“Esta tecnología puede detectar automáticamente emociones y sentimientos como satisfacción, enojo, neutralidad y decepción, así como analizar el recorrido emocional durante una llamada, desde el inicio hasta el final. Estos insights permiten a las empresas entender mejor el estado emocional de los clientes y tomar medidas proactivas para mejorar su experiencia”, explicó el Gerente de Nuevos Negocios de Cat Technologies, Federico Sardi.
El ejecutivo destacó también que el análisis de voz puede:
- Identificar irregularidades en la conducta de los agentes o clientes
- Predecir el NPS (Net Promoter Score) y el CSAT (Customer Satisfaction Score)
- Así como medir constantemente la performance de los equipos
Aprendizaje de máquina
El ejecutivo de Cat Technologies destacó también que el análisis de voz puede:
- Identificar irregularidades en la conducta de los agentes o clientes
- Predecir el NPS (Net Promoter Score) y el CSAT (Customer Satisfaction Score)
- Así como medir constantemente la performance de los equipos
Sardi detalló que el voice analytics permite analizar los tonos de voz y los silencios para determinar el grado de insatisfacción de un cliente en cada interacción.
Precisó que hay cinco palabras clave – entre otras – que el sistema de voice analytics puede detectar para saber si el cliente está insatisfecho.
- Inaceptable
- Problema
- Queja
- Decepcionado
- Malo
Igualmente hizo notar que, al analizar el 100% de las interacciones entre los clientes y los agentes, las empresas pueden obtener:
- Una visión detallada de los niveles de satisfacción
- El grado de resolución en la primera interacción (FCR)
- El tiempo promedio de atención
- Y las causas de la pérdida de clientes
El ejecutivo explicó también que la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) juegan un papel crucial en el campo del análisis de voz.
Estas tecnologías avanzadas incrementan la capacidad de análisis de las plataformas de voice analytics, permitiendo la generación de insights predictivos y accionables.
La IA y el machine learning mejoran la precisión en la detección de emociones y sentimientos, así como en la identificación de patrones y tendencias en las interacciones con los clientes.
Se espera que más empresas adopten estas herramientas para mejorar la experiencia del cliente y optimizar sus operaciones, proporcionando una visión más holística y coordinada de CX.
