Voicebase y Tableau ofrecen nuevos conocimientos a través del análisis de voz

Las llamadas telefónicas al servicio de asistencia constituyen el primer contacto con los clientes de una empresa, así como una oportunidad para causar una buena impresión, resolver problemas o realizar una venta. Esto hace que la información contenida en estas llamadas sea enormemente valiosa pero algo difícil de acceder. En otras palabras, las llamadas de voz representan una gran oportunidad. Según Gartner Research, más del 90 por ciento de las conversaciones con los clientes todavía se realizan por teléfono y generan una cantidad asombrosa de datos valiosos para las empresas. El análisis de voz está aumentando y se espera que se convierta en una industria de mil millones de dólares para 2020, según MarketsandMarkets Research.

Las conversaciones de voz pueden generar mejores experiencias para los clientes y generar comentarios valiosos. Speech es una herramienta analítica más matizada y precisa utilizada para medir la respuesta del cliente. Esto es especialmente cierto en entornos de servicio de asistencia donde las experiencias desfavorables de los clientes pueden conducir a clientes frustrados, erosión del valor de la marca y pérdida de ventas.

Todos los días, se realizan 56 millones de horas de llamadas telefónicas de los clientes; eso es aproximadamente 400 mil millones de palabras habladas. Más importante aún para las empresas, estos datos pueden ser una fuente focalizada de aportes de clientes e inteligencia de negocios (BI).

¿Qué es el análisis de voz?

La analítica del habla es el proceso de extraer significado de las grabaciones de audio para que puedan analizarse utilizando inteligencia artificial (IA) para analizar los datos que las empresas pueden usar para obtener una visión más profunda de la conversación. El software de análisis de voz puede tomar horas de llamadas de soporte existentes y emplear inteligencia artificial para separar varios oradores en una llamada, detectar el estado emocional de las personas que llaman analizando las señales en tono y tono de voz, y descubrir y rastrear palabras clave a menudo mencionadas.

"El discurso en general es bastante maduro, después de haber sido perfeccionado, probado y refinado en los centros de atención telefónica y en otros lugares", dijo Pam Baker, experta en BI y base de datos de PCMag. "Voz a texto es común para los mensajes de correo de voz y es una forma de habla muy madura. Una vez convertido a texto, el trabajo de análisis es prácticamente el mismo que para cualquier otra entrada basada en texto".

De conversaciones a paneles

Gran parte de los datos utilizados para el análisis del habla provienen de sistemas de voz sobre IP (VoIP) basados ​​en la nube que tienen llamadas grabadas automáticamente y otras formas de interacción, incluidos chats de texto y videoconferencias. En su mayor parte, estos datos permanecen en los servidores que ejecutan la PBX en la nube, lo que se adapta perfectamente a las soluciones de análisis de voz porque, siempre y cuando estas plataformas también se implementen en el modelo de software como servicio (SaaS), se integran fácilmente con el sistema VoIP o el centro de llamadas.

El proveedor de análisis de voz impulsado por inteligencia artificial VoiceBase se asoció recientemente con la visualización de datos y el líder del mercado de BI Tableau. Al usar la solución de VoiceBase, las grabaciones de audio del centro de llamadas ahora se pueden analizar y poner a disposición como fuente de datos en un formato de texto enriquecido que Tableau Desktop puede usar para ofrecer visualizaciones enriquecidas.

El resultado es que las empresas tendrán acceso a información que simplemente no tenían antes. Estos incluyen el uso del procesamiento del lenguaje natural (PNL) para mostrar palabras clave y temas que hacen que el contenido grabado sea reconocible. El aprendizaje automático (ML) se emplea para expandir el análisis del habla y generar métricas de conversación, lo que resulta en impulsores de llamadas y tendencias comerciales. Esta información se puede usar para mejorar las interacciones del centro de llamadas, agilizar los scripts del agente de llamadas y resaltar áreas de productos o servicios que podrían mejorar.

"Creo que el análisis de voz sería una opción natural para los proveedores de BI que ya están orientados a utilizar consultas en lenguaje natural y minería de datos de audio o video. Otros proveedores de BI podrían tener que hacer más trabajo para que se ajuste, pero aún tiene sentido hazlo ", dijo Baker.

Una vez disponible a través de los paneles interactivos de un proveedor de BI, los usuarios pueden profundizar en las llamadas de su empresa para comprender las quejas, las menciones competitivas, las interacciones de los agentes, las conversaciones, las objeciones de ventas y la predicción de abandono (es decir, predecir si los clientes cancelarán un servicio o un producto) El análisis predictivo se utiliza para detectar eventos complejos y predecir el comportamiento futuro del cliente que se basa en llamadas y patrones pasados.

Cómo funciona la visualización de datos de voz

La aplicación de la tecnología AI y ML a las llamadas de voz significa que las conversaciones deben convertirse en flujos de datos cuantificables y procesables. En el caso de la solución de VoiceBase, estos flujos de datos se clasifican en varias fuentes de datos. Estos comprenden una amplia gama de análisis, que incluyen predicciones de llamadas, categorización de llamadas, métricas de conversión y transcripción. Una vez vistos a través de una lente de BI, estos análisis pueden ayudar a ofrecer a los usuarios una visión general de la salud de la marca, el análisis competitivo, el recorrido del cliente, el análisis de campañas de marketing, el monitoreo de agentes y la optimización de ventas, por nombrar solo algunas posibilidades.

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"Hemos visto una gran tendencia en el deseo de nuestros clientes de aprovechar mejor los datos de análisis de voz, que históricamente han quedado atrapados en el centro de llamadas, y correlacionarlos con la gran cantidad de BI que ya está siendo atendida por Tableau", dijo Jay Blazensky, cofundador y director de ingresos (CRO) en VoiceBase.

"En el caso del análisis de voz, el valor agregado para cualquier proveedor de BI es mayor", explica Baker. "Eso se debe a que esta forma de datos y análisis se ha limitado históricamente a las actividades del centro de atención telefónica, por ejemplo, al analizar las llamadas telefónicas en busca de sentimientos, quejas, escalamientos, resoluciones y otras cosas relacionadas con la retención de clientes y la reputación de la marca. Agregar estos datos del centro de llamadas a la combinación de otros datos se obtienen resultados más completos y matizados para que las empresas actúen. Además, el análisis de voz se puede ampliar más allá del centro de llamadas para que se puedan recolectar y extraer aún más datos ".