Cómo dominar el análisis de llamadas con IA: una guía paso a paso

Según un informe de MarketsandMarkets, se proyecta que el mercado de análisis de voz crecerá de €1.500 millones en 2020 a €7.300 millones en 2029.

Este crecimiento subraya lo mucho que las empresas comprenden la importancia del análisis impulsado por la IA para mejorar el servicio al cliente. Y tiene perfecto sentido, porque revela información precisa y potente rápidamente, entre otros beneficios.

¿Cómo usar la IA para analizar llamadas de voz?

Ahora, analicemos cómo aprovechar la tecnología de IA para analizar llamadas telefónicas y maximizar su potencial:

 #1 Elige una plataforma con IA 

No todas las soluciones de comunicación integran la IA en todas sus funciones por defecto. Si tu solución de comunicación carece de integración de IA, puede que necesites invertir en herramientas separadas.

Por lo tanto, es inteligente optar por una plataforma de comunicación que incorpore la IA sin problemas desde el principio. Este enfoque ahorra costes de adquisición y mantenimiento de sistemas adicionales y agiliza los flujos de trabajo al consolidarlos en una única plataforma.

Al seleccionar una plataforma impulsada por IA, considera los requisitos específicos de tu negocio:

• Integraciones: Asegúrate de que la plataforma se integre sin problemas con tus sistemas y herramientas existentes.
• Protección de datos y cumplimiento de la privacidad: Verifica que la plataforma de IA cumple plenamente con las leyes de protección de datos relevantes y las regulaciones de privacidad del consumidor, como el RGPD.
• Escalabilidad: Elige un software escalable que te permita añadir o quitar puestos según sea necesario para acomodar el crecimiento de tu negocio.

#2 Decide qué quieres analizar

La IA puede analizar una gran cantidad de datos, desde el análisis del sentimiento del cliente hasta la identificación de temas clave de llamadas. Por eso es importante clarificar tus objetivos principales y priorizar las funcionalidades que mejor los satisfagan.

Por ejemplo, si quieres mejorar la satisfacción del cliente, podrías analizar los sentimientos de las llamadas para identificar momentos de frustración y felicidad. Comprender estas señales emocionales podría ayudar a formar a tus agentes para manejar mejor las situaciones difíciles y replicar resultados positivos.

Por otro lado, si tu objetivo es aumentar la eficiencia operativa, podrías centrarte en la transcripción automática y el análisis de palabras clave para identificar rápidamente problemas recurrentes y desarrollar soluciones proactivas.

#3 Realiza un control de calidad de llamadas

Para realizar un control de calidad de llamadas, sigue estos pasos:

1. Analiza las transcripciones de llamadas: La IA puede generar transcripciones de llamadas precisas, lo que te permite revisar las interacciones e identificar áreas de mejora en las conversaciones entre agente y cliente. Para analizar una transcripción de llamada de IA, primero identifica los temas principales y los puntos clave discutidos. Luego, evalúa qué tan bien respondió la IA y verifica la precisión y la satisfacción del usuario.
2. Recopila información: Las analíticas de llamadas con IA revisan las transcripciones de llamadas a escala, descubriendo tendencias, problemas y preferencias del cliente. Estos datos permiten una toma de decisiones informada para mejorar los procesos del centro de llamadas basándose en métricas y KPI.
3. Evalúa el rendimiento de los agentes: Los algoritmos de IA evalúan las llamadas basándose en los objetivos y estándares de servicio al cliente. Esto ayuda a los gerentes a identificar áreas de mejora y a decidir si tus agentes del centro de llamadas necesitan capacitación adicional.

#4 Mejora el autoservicio y la gestión del conocimiento

Un 62% de los millennials y un 75% de la Generación Z prefieren el autoservicio, incluso cuando podrían contactar con el soporte al cliente.

Esto no significa que las llamadas estén «muertas»; los clientes prefieren ser autosuficientes para no tener que esperar a ser asistidos por un agente de servicio al cliente cada vez que tienen un pequeño problema o pregunta.

Por ejemplo, analizar las transcripciones y resúmenes automáticos de llamadas puede ayudar a identificar temas o consultas recurrentes. Si estos temas no están cubiertos o están desactualizados en la Base de Conocimiento, se pueden añadir o actualizar en consecuencia.

5 beneficios clave de usar el análisis de llamadas con IA

Ahora que comprendes cómo usar la IA para analizar llamadas de voz, puede que tengas curiosidad sobre los beneficios.

#1 Reduce costes

He aquí por qué usar la IA para analizar llamadas telefónicas te ahorra dinero:

• Automatiza el análisis: La IA automatiza rápidamente el análisis de grandes volúmenes de llamadas, eliminando la necesidad de recursos humanos dedicados. Esto ahorra costes en términos de mano de obra y reduce posibles errores.
• Optimiza recursos: La IA identifica problemas y patrones automáticamente para que puedas priorizar áreas o problemas importantes.
• Reduce los costes de formación: La IA analiza las conversaciones para identificar los enfoques de ventas o servicio al cliente más efectivos. Esto puede reducir los costes asociados con la capacitación del personal, ya que las estrategias exitosas pueden identificarse y compartirse automáticamente.

#2 Ahorra tiempo

Las empresas que usan herramientas de análisis de llamadas pueden reducir el tiempo medio de gestión en torno a un 40%. Aquí te explicamos algunas razones:

• Realiza un análisis exhaustivo: La IA analiza el 100% de las llamadas telefónicas, dándote una vista completa sin necesidad de revisar manualmente cada llamada.
• Transcribe llamadas automáticamente: La IA transcribe llamadas telefónicas a texto, eliminando la necesidad de transcripción manual.
• Obtén información rápidamente: La IA analiza las transcripciones para encontrar información clave, como el sentimiento, los temas y la satisfacción del cliente, para que no necesites escuchar cada llamada.
• Garantiza una evaluación consistente: La IA utiliza el mismo marco analítico para cada llamada, asegurando evaluaciones consistentes e imparciales, a diferencia de las revisiones manuales que pueden tener errores humanos e inconsistencias.
• Filtra y prioriza fácilmente: Las herramientas impulsadas por IA filtran y priorizan las llamadas por etiquetas o palabras clave, permitiéndote centrarte en las conversaciones más importantes y llegar rápidamente a las partes clave.

#3 Mejora la satisfacción del cliente

La IA puede analizar el tono de voz, las palabras y otros indicadores para comprender cómo se sienten los clientes durante las llamadas. Esto ayuda a los agentes a ajustar su enfoque basándose en las emociones del cliente, mostrando empatía y respondiendo mejor.

Además, al usar analíticas avanzadas, la IA puede evaluar automáticamente el rendimiento de los agentes durante las llamadas, identificando áreas de mejora como los tiempos de respuesta, la gestión de quejas o el cumplimiento de los procedimientos. Esto permite a los supervisores ofrecer feedback específico y capacitación personalizada, mejorando la calidad general del servicio.

#4 Aumenta la productividad de los agentes

Ya hemos visto que la IA proporciona datos sobre el rendimiento de los agentes, permitiéndonos identificar áreas de mejora y aumentar la productividad.

Además, los resúmenes de llamadas generados por IA reducen significativamente el trabajo posterior a la llamada, facilitando notas rápidas, seguimientos y revisiones del gerente. Esto ahorra tiempo a todos al hacer que los puntos clave sean fácilmente accesibles.

#5 Toma decisiones basadas en datos

Aquí te explicamos algunas razones por las que el análisis de llamadas con IA te ayuda a tomar decisiones más informadas en comparación con el análisis manual:

• Obtén datos más precisos: Las herramientas de análisis de llamadas con IA pueden identificar con precisión patrones, tendencias e información al procesar grandes volúmenes de datos de llamadas. Esto minimiza el riesgo de errores en comparación con el análisis manual.
• Obtén información en tiempo real: La IA puede analizar datos de llamadas en tiempo real, proporcionando información inmediata que permite tomar decisiones basadas en datos de manera oportuna. Esto es crucial en entornos dinámicos como los centros de contacto.
• Integrar con otras fuentes de datos: El análisis de llamadas con IA puede combinarse con las analíticas de aplicaciones móviles para proporcionar una visión más completa del comportamiento del cliente. Al analizar tanto los datos de llamadas como los patrones de uso de la aplicación, las empresas pueden identificar correlaciones entre las características de la aplicación y las necesidades de soporte al cliente, lo que lleva a mejoras más específicas tanto en la funcionalidad de la aplicación como en el servicio al cliente.

Por ejemplo, imagina que diriges un negocio de comercio electrónico. Al analizar las llamadas con IA, podrías detectar que muchos clientes se quejan de retrasos en la entrega de productos.

Si descubres que estos retrasos están consistentemente relacionados con un proveedor en particular, puedes optar por cambiar de proveedor o mejorar la logística para acelerar las entregas. Esta elección basada en datos puede aumentar la satisfacción del cliente y reducir las devoluciones.

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Al usar el análisis de llamadas con IA como se describe en este artículo, puedes maximizar beneficios como el ahorro de costes y tiempo, el aumento de la productividad del agente y, en consecuencia, una mayor satisfacción del cliente.

El primer paso crucial es seleccionar una solución de IA adaptada a las necesidades de tu negocio. La inteligencia conversacional impulsada por IA de CloudTalk revela información valiosa de cada llamada, en cuestión de minutos.

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