Transcriba fácilmente cada interacción, analice las opiniones y la empatía de los agentes, y detecte temas clave. El análisis de texto y voz convierte las conversaciones con los clientes en un recurso esencial para mejorar la CX.
Proteja a su empresa y a los agentes. Escale rápidamente el control de calidad y el cumplimiento para revisar los temas de las interacciones o el comportamiento de los clientes que necesitan algún tipo de escalamiento o análisis adicional.
Separe la señal del ruido en los datos de las interacciones y descubra qué impulsa el comportamiento de los clientes y de los empleados. Comprenda por qué algunas interacciones conducen a mejores resultados y detecte tendencias recurrentes.
Obtenga transcripciones completas y precisas de cada interacción. Convierta todas las comunicaciones con el cliente en datos que pueda utilizar para mejorar sus experiencias y los resultados de negocio.
Analice transcripciones de voz y digitales con inteligencia artificial (IA) y descubra nuevos temas o frases de interés. Optimice los procesos, las campañas y el servicio en función de los insights. Refuerce el rendimiento de las características de detección y etiquetado de temas.
Obtenga una vista completa de cada interacción. Busque insights clave en las conversaciones, incluidos problemas subyacentes, opiniones del cliente, desempeño del agente y mucho más.
Visualice y comprenda con facilidad los temas del cliente y las tendencias de opinión por agente, cola y flujo. Busque y filtre datos en función de los parámetros elegidos para obtener insights pertinentes y simples de usar.
Genesys es el primero de la industria en ayudar a medir la empatía de los agentes con IA. Identifique oportunidades más personalizadas de coaching y de aprendizaje, mejore la inteligencia emocional y fomente un engagement más sólido por parte del cliente.
Examine el lenguaje de las interacciones y comprenda más a fondo a su cliente. Conozca más profundamente las actitudes y percepciones de los clientes para obtener datos clave tanto sobre sus productos como sobre sus agentes del servicio de atención y sobre las áreas que necesitan mejoras.
El 82 %
de las organizaciones transcriben activamente los datos de voz. Sin embargo, dos tercios todavía utilizan menos de la mitad de sus datos de audio para los objetivos de negocio.
Opus Research, 2023
Mantenerse al día con los crecientes volúmenes de consultas puede ser difícil. Con Genesys, puede analizar las interacciones de texto y voz rápidamente, sin importar el canal o el volumen de interacciones. Proporcionamos análisis pertinentes y detallados que sirven para que usted pueda compartir los insights en toda la organización con mucha facilidad. Tome el control de la experiencia del cliente y del servicio, ya que comprende lo que piensan los clientes sobre su marca, ya sea positivo, negativo o neutral. Busque, segmente e identifique con rapidez las tendencias y los insights que puedan tener un impacto positivo en los procesos y en las operaciones. Luego, aplique los resultados obtenidos. Por ejemplo, mejore rápidamente la gestión de la calidad o evalúe el rendimiento del negocio en virtud de las cambiantes opiniones de los clientes. Y avance un paso más. Con Genesys, puede medir a sus agentes en función de cuán empáticos son en cada interacción. Estos datos le permiten transmitir empatía en toda la empresa, y al mismo tiempo, mejorar la inteligencia emocional para lograr mayor lealtad y crecimiento.
El análisis de texto y voz de Genesys integra un conjunto robusto de características de análisis de las interacciones en una sola aplicación, lo que elimina la necesidad de herramientas dispares y facilita la recopilación de insights valiosos sobre las interacciones a través de canales de voz y digitales. También, enriquece la gestión de la calidad, el coaching y la gamificación de los agentes. Los supervisores obtienen insights que les permiten tomar decisiones impulsadas por datos que mejoran el servicio y la CX que ofrece su organización.
Los clientes actuales y potenciales ya se comunican con su empresa a través de varios canales. A medida que crece la cantidad de canales digitales, también, aumenta la complejidad de los datos de sus clientes. Necesita herramientas que puedan hacer el arduo trabajo de entender los datos. Esto implica tener una aplicación para identificar las necesidades de los clientes, los comportamientos de los agentes, las tendencias empresariales y mucho más. Comprenda más profundamente todas las conversaciones, en todos los canales, por igual.
Despídase de los procesos de muestreo aleatorio, selección manual y revisión de interacciones. Gracias a un sistema integrado, puede identificar y agrupar los temas de análisis con facilidad. Optimice los esfuerzos del análisis de opiniones del cliente. Con la capacidad de visualizar los insights, aprenderá cómo se sienten los clientes y cómo se desempeñan los agentes a lo largo del tiempo utilizando la IA. Identifique datos importantes de cada parte de su empresa y comparta esa información con menos esfuerzo.
Genesys mejora el valor de las transcripciones aprovechando los motores de análisis de IA. Con el apoyo de nuestras herramientas de análisis de opiniones, las transcripciones no solo son más claras, sino también más pertinentes. El aprendizaje automático, combinado con nuestra capacidad de detección de temas, le permite ver los problemas en los journeys del cliente. Nuestra plataforma todo en uno habilita adaptaciones rápidas. Esto puede realizarse a través de la actualización de artículos de conocimiento, la implementación de bots conversacionales o el ajuste de módulos de coaching. Vaya más allá de la mera revisión de calidad y deje que los datos transformen su CX y la experiencia del empleado (EX).
Planifique y ejecute estrategias de CX y de EX con tecnología de análisis de texto y voz impulsada por IA. Descubra el potencial de los datos de las interacciones, extrayendo valiosos insights de cada conversación. Comparta estos insights en toda la empresa, incluidos los departamentos de legales, marketing, RR. HH., desarrollo y ventas. Agregue flexibilidad a su análisis con reportes que puede personalizar. También, tiene la opción de exportar los datos de las interacciones a través de API. Luego, utilícelos para impulsar la productividad, tomar decisiones fundamentadas, hacer crecer el negocio y crear conexiones más significativas con los clientes.
Los consumidores modernos tienen infinitas opciones de compra. Ofrecer un buen soporte al cliente es clave para que su empresa se distinga de las demás. Descubra cómo puede mejorar el software de análisis de opiniones del call center con las herramientas de análisis de texto y voz de Genesys. Agende una demo hoy mismo para obtener mejores revisiones en línea mañana.
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El análisis de datos del contact center utiliza una recopilación de datos de diversas fuentes: canales digitales, llamadas, chats y correos electrónicos, y la implementación de software de análisis para interpretarlos, preferiblemente en tiempo real. Métricas clave, como el tiempo promedio de atención, la resolución en la primera llamada y los puntajes de opiniones positivas y negativas, pueden revelar áreas que necesitan mejoras.
El análisis de texto y voz es un conjunto de características y funciones que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Analiza de forma automática el contenido inmediatamente después de completar una interacción. Este análisis ofrece a las empresas insights sobre las conversaciones entre el cliente y el agente. Incluye la transcripción de las interacciones de voz y el análisis de las opiniones del cliente, así como la detección de temas, lo que crea significado a partir de datos no estructurados. Las organizaciones pueden utilizar estos datos para cumplir los casos de uso relacionados con la mejora del desempeño de los agentes, el cumplimiento, la satisfacción del cliente y la inteligencia empresarial.
Las transcripciones de voz y digitales capturan conversaciones entre los participantes para entender quién dice qué. Esto incluye a participantes externos (cliente) e internos (flujos o agentes, por ejemplo). Para las interacciones de voz, un motor de transcripción transcribe el audio. El participante interno puede ser un sistema IVR, un voicebot, un ACD, un agente, una conferencia o un correo de voz. Para interacciones digitales, como correos electrónicos, mensajes o chats, el participante interno puede ser un bot o un agente. Esta información proporciona insights para mejorar la capacitación y los comentarios de los empleados, y para identificar problemas empresariales.
El análisis de voz emplea tecnologías, como el reconocimiento automático de voz, para transcribir audio en texto. También, usa la comprensión del lenguaje natural para la comprender el contexto y el análisis de opiniones del texto transcripto.
El análisis de opiniones es el proceso que se realiza para entender la experiencia de un cliente durante una interacción. Se basa en el lenguaje utilizado durante una interacción. El análisis utiliza la transcripción generada a partir de la interacción. Al capturar las frases que surgen en las opiniones del cliente, los usuarios pueden obtener insights valiosos sobre los comentarios y la experiencia del cliente. Utilice esta información para mejorar la prestación de servicios.
El análisis de la empatía es el proceso por medio del cual se comprende el comportamiento del agente durante una interacción a través de la inteligencia conversacional. La IA generativa desarrolla una transcripción de la interacción. Con la empatía de los agentes, se pueden obtener insights más profundos sobre las interacciones y el lenguaje de los agentes; personalizar el desempeño y el aprendizaje; y profundizar las relaciones con los clientes.
El puntaje que se asigna a las opiniones del servicio de atención es un aspecto clave de la gestión de la experiencia del cliente. Se obtiene analizando las interacciones. El resultado revela que se ha comprendido qué opina el cliente sobre un producto o servicio, cuál ha sido su respuesta emocional o qué opinión tiene sobre la marca en general. Calcular el puntaje global de las opiniones del cliente y establecer una tendencia general de opinión sobre las interacciones requiere el uso de todos los valores relativos a las opiniones.
Para optimizar el puntaje de las opiniones en un call center, comience por utilizar las mejores herramientas de análisis de opiniones del mercado. Capacite a los agentes para que respondan empáticamente a las llamadas de los clientes, por ejemplo, que el agente repita lo que ha escuchado. Además, aplique técnicas de minería de texto a las transcripciones de las interacciones.
Una buena herramienta de análisis de opiniones debe poder determinar con precisión la opinión (positiva, negativa o neutral) y la intensidad. Debe ser compatible con los idiomas que usted necesita y debe, asimismo, manejar variaciones, tales como jerga, abreviaturas y faltas de ortografía. También, puede ofrecer funciones como el reconocimiento de entidades (por ejemplo, identificación de personas, lugares y marcas), la detección de emociones y el análisis de tendencias. Las capacidades de integración, la usabilidad y un buen soporte también son importantes en una herramienta de análisis de opiniones.
El “mejor” método para el análisis de opiniones depende de la tarea específica que se realice. Los métodos de aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo, pueden ser muy poderosos, pero requieren una gran cantidad de datos y recursos informáticos. Los métodos basados en reglas pueden ser muy eficaces para tareas más simples o cuando los recursos son limitados. Los enfoques híbridos que combinan el aprendizaje automático y los métodos basados en reglas a menudo constituyen un buen equilibrio.
El reconocimiento de voz convierte las palabras habladas en texto. El NLP interpreta y genera lenguaje humano. Es parte integral de las herramientas avanzadas de análisis de opiniones.
No, el NLP no es lo mismo que el análisis de opiniones. El NLP es un campo más amplio que involucra el uso de computadoras para entender, interpretar y generar lenguaje humano. El análisis de opiniones, por su parte, es una aplicación específica del NLP que implica determinar la opinión o la emoción expresada en el texto.
