En tan sólo un minuto y sin apenas darnos cuenta se generan un número sorprendente de “conversaciones” en los distintos canales. Ejemplo de ello son algunas cifras que pueden resultar llamativas, como: 4.166.667 post en Facebook; 1.736,111 “me gusta” en Instagram; 347.222 Tweets; 300 horas de nuevos videos en Youtube; 284.722 fotos en Snapchat o 1.041.66 reproducciones de videos en VINE.

El volumen de datos que producimos nosotros mismos como usuarios, es objeto de deseo de cualquier empresa.

El volumen de datos que producimos nosotros mismos como usuarios, cada minuto, es objeto de deseo de cualquier empresa, ya que a través de su interpretación se pueden conocer las tendencias.

La batalla del análisis de los datos para conseguir adelantarse a los competidores no ha hecho más que empezar a pesar de lo ya conocido que pueda resultar el término Big Data. Desde la llegada de Internet los análisis se han multiplicado, siendo aún mayor desde el uso de los dispositivos móviles.

 Predicciones cada vez más personalizadas

Analizar la inmensidad de datos generados en las conversaciones telefónicas de los contact center, supone la recopilación de enormes cantidades de información. Pero, ¿cómo y cuál es la mejor manera de conseguir recabar todos esos datos?

El aumento de las conversaciones realizadas a través de dispositivos móviles, redes sociales y correos electrónicos está provocando que a muchos operadores les sea complicado priorizar aquellos detalles que resultan primordiales a la hora de satisfacer al cliente.

Los contac center pueden interpretar correctamente el nivel de frustración de los clientes antes de que ocurran interacciones negativas.

Hoy en día existen soluciones para la detección temprana de deficiencias que predicen e identifican aquellas conversaciones que pueden resultar arriesgadas y convertirse en malas experiencias, de manera que los responsables de los contac center pueden interpretar correctamente el nivel de frustración de los clientes antes de que ocurran interacciones negativas.

Os hablamos de speech analytics tools, las nuevas herramientas de medición dan la posibilidad de realizar un análisis predictivo de señales que provienen de los clientes, generando una puntuación de 0 a 100 (mínimo a máximo) cada vez que una orden de servicio al cliente se crea o actualiza.

A través del análisis de conversaciones (datos), se genera una predicción única y personalizada para cada usuario de la herramienta. En el pasado, las compañías se veían forzadas a analizar de manera offline las señales que mostraban un nivel bajo de satisfacción. Sin embargo, hoy en día es posible obtener información dinámica en tiempo real y así mejorar la experiencia del cliente.

A través del análisis de conversaciones, se genera una predicción única y personalizada para cada usuario de la herramienta.

Actualmente, Nuance, Verint, SACES, entre otros, cuentan con tecnologías innovadoras en speech analytics, así como los son las APIs de IBM Watson, Google o Facebook. En este sentido se convierten en aliados de los  contact center para conocer, por ejemplo, si es bajo el nivel de satisfacción en el cliente, el periodo inactivo entre las respuestas del usuario y el operador, el lenguaje utilizado durante las conversaciones, así como la calificación registrada en la interacción.

Todos sabemos que cuando el cliente tiene un problema o necesita hacer una reclamación lo primero que hace es llamar por teléfono a la compañía, es decir al contact center de la compañía. Esto significa que puede llegar a generarse un total de 420 billones de palabras diarias. Por eso cada vez son más los contact center que incorporamos herramientas de análisis de audios capaces de extraer los datos más relevantes de las conversaciones, mejorando en consecuencia, la experiencia de cliente.

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