{"id":119065,"date":"2018-07-10T00:00:00","date_gmt":"2018-07-10T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=119065"},"modified":"2019-01-03T13:10:04","modified_gmt":"2019-01-03T21:10:04","slug":"como-el-analisis-de-las-conversaciones-transforma-los-contact-centers","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/como-el-analisis-de-las-conversaciones-transforma-los-contact-centers","title":{"rendered":"C\u00f3mo el an\u00e1lisis de las conversaciones transforma los contact centers"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]En 2018, la mayor\u00eda de los negocios exitosos ya han pasado la fase inicial de presentaci\u00f3n de sus programas de experiencia del cliente. De hecho, un estudio reciente revel\u00f3 que el 72% de las empresas colocan la CX entre sus 3 prioridades m\u00e1ximas, mientras que otro indic\u00f3 que para 2020 la CX ser\u00e1 m\u00e1s importante que los productos y servicios como el factor principal de diferenciaci\u00f3n para las empresas.<\/p>\n

Si miramos hacia adelante, vemos que la aguja del Net Promoter Score tendr\u00e1 mayores dificultades para moverse, debido a que los primeros frutos de la CX ya fueron recogidos y las expectativas de los clientes siguen creciendo. Es por eso que las organizaciones se est\u00e1n volcando ahora al an\u00e1lisis de conversaciones (Conversation Analytics) para aprovechar la fuente m\u00e1s fruct\u00edfera de datos no estructurados : la voz. Ahora es mucho m\u00e1s sencillo incorporar los canales de voz al mix de datos, y las empresas que utilizan el an\u00e1lisis de voz rinden significativamente mejor que las dem\u00e1s.<\/p>\n

Gracias al an\u00e1lisis de conversaciones es posible automatizar y mejorar el monitoreo de las llamadas, con insights \u00fatiles que mejoran la experiencia del cliente, el rendimiento del negocio, el employee engagement y la gesti\u00f3n de riesgos. Ayuda a las empresas a escuchar mejor. Toma a cada cliente satisfecho o disgustado, cada conversaci\u00f3n con creciente emoci\u00f3n negativa y positiva, y los analiza minuciosamente para descubrir las causas comunes.<\/p>\n

Hist\u00f3ricamente, los KPI de la experiencia del cliente (como el NPS) se basaban en los datos estructurados que proven\u00edan de las encuestas posteriores a las llamadas y una investigaci\u00f3n de mercado semestral. Ahora, las empresas se est\u00e1n volcando a los datos no estructurados de voz para identificar las emociones, los sentimientos y las opiniones textuales de los clientes. De hecho, hemos notado un cambio a nivel global: ya no se conf\u00eda tanto en los resultados del NPS para tomar decisiones. Gracias al uso avanzado del procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial en nuestra plataforma, el grado de investigaci\u00f3n que hubiera sido impensado hace unos a\u00f1os es ahora posible, lo que les permite a las empresas descubrir patrones ocultos en miles de grabaciones de llamadas.<\/p>\n

Durante una llamada de 10 minutos, por lo general, las empresas se centran en la encuesta posterior a la llamada en busca de insights. Las empresas l\u00edderes est\u00e1n midiendo el NPS y tomando muchas decisiones importantes fundamentadas en una peque\u00f1a ventana de datos al final de la llamada. Lo que la mayor\u00eda ignora es que existe una mina de oro en la informaci\u00f3n de cada conversaci\u00f3n real entre el cliente y el agente.<\/p>\n

Con inteligencia artificial y machine learning, es ahora m\u00e1s simple extraer, analizar, interpretar y visualizar los datos de voz provenientes de las grabaciones de las llamadas. Simplemente, se activa el an\u00e1lisis de voz y se entregan los insights resultantes en forma segura a una plataforma de business intelligence.\u00a0 Este es el caso de los clientes de Genesys que pueden acceder al motor de Conversation Analytics de Call Journey directamente desde\u00a0el portal de AppFoundry<\/a>. Los clientes pueden comenzar a usar la soluci\u00f3n sin salir del entorno de Genesys. Se limpia la informaci\u00f3n privada de los datos resultantes, tal como lo estipulan las reglas de soberan\u00eda de los datos, y quedan precisos y listos para enriquecer las m\u00e9tricas existentes. Cuanto mayor es la cantidad de llamadas procesadas, mejor es la visibilidad de los patrones de conducta del cliente y el agente, lo que les permite lo siguiente a quienes toman las decisiones:<\/p>\n