Mejora la experiencia de cliente analizando las llamadas telefónicas con speech analytics

Speech analytics

Las soluciones de speech analytics se están convirtiendo en un elemento esencial a la hora de entender y predecir el comportamiento del consumidor y, por tanto, mejorar la experiencia de cliente.

Se hace imprescindible analizar la experiencia de cliente para poder ofrecerle mejores servicios y productos y aumentar su retención.

Por ello debemos ser capaces de identificar sus emociones y sentimientos. Esto llega a ser vital para un negocio. Y no resulta sencillo lograrlo cuando no vemos la cara de la otra persona y prescindimos de sus gestos para entenderle mejor.

El hecho es que se estima que el 60-70% de la comunicación es no verbal. Aquí hablamos de los gestos pero también de aspectos del habla como la entonación, el volumen, la cadencia

Las palabras, como tal, comprenden ese 30-40% restante. Eso es claramente insuficiente cuando necesitamos entender bien a nuestro interlocutor.

Obviamente es más eficiente una reunión personal que una llamada pero hay ocasiones en que no tenemos alternativa.

 

El análisis de la experiencia de cliente

Entendemos la experiencia de cliente como su actitud hacia nuestra marca, nuestros productos y nuestros servicios. Hablamos de pensamientos y sentimientos.

Para nosotros eso está no sólo en cómo hablas (entonación, cadencia, volumen) sino también en las palabras en sí, en la elección de palabras y el contexto en que se usan (de qué otras palabras se rodean).

A lo primero lo llamamos la emoción, a lo segundo el sentimiento.

Es un poco abstracto, pero sería como entender cómo dices algo y con qué intención lo dices.

Solo pensemos en las dos palabras “Por favor”. Las podemos decir de distintas maneras con distintos sentidos en función de la entonación, del volumen, incluso del contexto de la conversación.

El análisis de todos estos aspectos es lo que las soluciones de speech analytics realiza de manera automática. Lo hace a partir de unos algoritmos que interpretan esa información y que pueden estar modulados por inteligencia artificial.

Existe un número cada vez más creciente de empresas que se autodenominan “centradas en el cliente“. Es una de esas obviedades que forman parte del mundo de los negocios.

Para ese tipo de empresas que manifiestan un deseo claro por asegurar la satisfacción de sus clientes, es esencial conocer si sus clientes son felices, si están satisfechos o si, al contrario, se sienten frustrados porque no son bien atendidos, porque reciben silencios demasiado largos o respuestas que no se ajustan a sus preguntas.

Hay un estudio de Forbes que indica que muchas empresas no han avanzado suficiente hacia la digitalización real, que sería un paso esencial en este objetivo de centrarse en el cliente.

Y en esas grandes compañías son conscientes. Saben que tienen poco tiempo para completar su transformación digital antes de que sus competidores les aventajen en eso.

Un ejemplo real...

Hicimos un análisis de llamadas para un cliente con NeoSound. Analizamos las 98.000 llamadas (el procesado completo tomó 15 horas) que cursó una empresa durante un mes y vimos que el 7% de ellas tenía una energía emocional totalmente negativa

Profundizando más en esos casos mediante una búsqueda de palabras clave y completada con escuchas y lectura de transcripciones, vimos que el proceso de soporte al cliente esta mal planteado y provocaba incidencias (desconexiones, necesidad de volver a contar lo mismo a varios operadores, conexión con operadores erróneos).

El hecho es que esta compañía perdió 6.000 clientes durante ese mes.

Analizar tal cantidad de llamadas en poco menos de un día le dio oportunidad a la compañía a corregir los errores y evitar más pérdida de clientes por tal motivo. De haber tenido que analizar tantas llamadas manualmente, ¿cuánto podría haber tardado en darse cuenta del problema y ponerle solución? ¿Cuántos clientes evitó perder por haber podido hacer un análisis tan rápido?

En resumen...

NeoSound nos permite poder analizar la emoción media y la tendencia de sentimiento para el agente y para el cliente. Podemos seleccionar expresiones no deseadas que usan los agentes. Eso ayuda mucho a la hora de inculcarles buenas prácticas.

El objetivo de la gestión de calidad no es, simplemente, evitar que un agente use ciertas expresiones sino llegar a la raíz del problema y corregirlo para que los agentes no se vean en esas situaciones en el futuro. Al final se trata de asegurar que el cliente quede satisfecho y siga queriendo ser nuestro cliente.

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