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La solución más efectiva para el análisis de la voz - speech analytics

Escrito por Nunky Nice | Jun 30, 2020 12:13:18 PM

Esta solución de Speech Analytics de NEXIDIA parte de un proceso del análisis del habla que comienza con la identificación de los fonemas, que son las unidades más básicas del habla.

Estos bloques de palabras son diferentes en cada idioma, normalmente pocas decenas por idioma, lo que nos hace más sencillo y rápido identificar palabras en una lista finita de fonemas que están sin agrupar y que permiten mucha flexibilidad que elimina el error (como nombres de producto, de personas, etc)

Por otro lado está la transcripción fonética (Large-Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR), que es un proceso por el cual se identifican las palabras dentro de un “extenso diccionario” y se transcriben a texto. Los sistemas que no soportan también la indexación fonética pueden tardar 4 veces más en analizar la información y cometen graves errores, en el caso de palabras clave como “error” en inglés pueden llegar a transcribirla mal en un 50% de los casos (“err or” “o”, “hair”...)

La categorización de las llamadas es fundamental para el análisis. Automáticamente este análisis de la voz categoriza las llamadas en reclamaciones, llamadas de cancelación, llamadas repetidas, llamadas de clientes insatisfechos y así sucesivamente. 

El sistema de NICE Nexidia Analytics funciona también con:

  • Análisis lingüistico: Por ejemplo “too expensive” y “two expensive” suenan igual, pero “dos caros” es lingüisticamente incorrrecto.
  • Análisis estadístico: Evalúa estadísticamente las palabras dentro de la categoría. Por ejemplo “service providier” o “service provide her”, podrían dar lugar a error , pero es dificil que “service provide her” pueda estar dentro de la lista de temas de la causa - raíz.
  • Visualización del contexto: Nos sirve para conocer de antemano como dos frases están relacionadas entre sí. De manera que si escuchamos “Tengo problemas para realizar mi pago” la herramienta sugiere nubes de palabras de distintos tamaños que nos ayudarán a actuar.
  • Análisis de la voz en tiempo Real: Gracias al análisis de la llamada en tiempo real (a medida que se desarrolla la llamada y no más tarde) podemos ofrecer servicios adicionales al cliente, evitar la salida de un cliente, identificar riesgos, etc. Podemos ofrecer herramientas útiles a nuestros agentes para hacer más eficiente cada llamada.
  • Análisis del sentimiento: En España y países latinos somos muy dados a los sarcasmos y a poner sentimientos en las frases mediante las diferentes tonalidades. Por eso y como dice el refrán, “no es lo que dices, es cómo lo dices”. Para analizar correctamente el sentimiento del interlocutor se evalúan el tono, la energía, la prosodia (patrones de estrés y la entonación) y características espectrales. La solución de analítica de voz analiza los sentimientos de la conversación y sus eventos emocionales marcando visualmente el estado de ánimo. Ello permite reaccionar rápidamente ahorrando tiempo y esfuerzo.
  • Separación de los interlocutores: Separa la información en base a los interlocutores de manera que podemos analizar la palabra “cancelar” de los clientes independientemente de que los agentes la utilicen “tiene 15 días para cancelar este servicio”
  • Análisis de la conversación: Nos permite conocer los silencios de las llamadas, cuando los interlocutores se pisan las llamadas, tiempos de espera, etc. Ello nos permitirá capacitar a nuestros agentes y conocer sus habilidades y conocimientos así como sus debilidades
  • Análisis de parte de la llamada: El sistema está preparado para detectar partes de llamada (exposición del problema, resolucion, confirmación de datos, despedida, etc). Gracias a ello podemos saber qué no se está haciendo bien y  qué hay que entrenar más o dedicar más tiempo.
  • Fuentes de datos adicionales (Metadata): se pueden integrar fuentes de datos adicionales para un mejor análisis de las llamadas (con el sistema informático- CTI), que nos incluyan datos como retenciones o transferencias de llamadas, acceder a aplicaciones, pulsaciones de letras, etc. Podemos descubrir lagunas importantes del agente o procesos ineficaces de cara a la resolución de la llamada. También permite cruzarlo con el CRM accediendo a valiosa información para el agente como la vida del cliente, la demografía, historial de transacciones, etc.

Si deseas más información puedes consultar nuestra guía gratuita sobre Speech Analytics: "Conseguir la satisfacción del cliente con el análisis de la voz de la IA"