En artículos anteriores se ha puesto sobre la mesa el valor que las tecnologías Speech & Text Analytics (STA) pueden aportar. Pero como en todo, cabe preguntarse por las necesidades y, muy importante, las expectativas que puedan tener los stakeholders.
Antes de entrar en materia, hay que destacar que el gran potencial que tienen las tecnologías STA es la posibilidad de analizar la totalidad, el 100%, de las interacciones. Una de las grandes limitaciones que tienen todas las organizaciones es la dificultad, o imposibilidad, de conocer los problemas, lo que valoran, preocupa, disgusta o entusiasma a la TOTALIDAD de sus clientes. Y es esto lo que el STA permite.
El Speech & Text Analytics son tecnologías que permiten obtener información de fuentes de datos no estructuradas como son las conversaciones que mantienen los clientes con los centros de atención, los posts que publican los influencers o seguidores en redes sociales, o una queja recibida a través de un correo electrónico. En definitiva, cualquier interacción en la que se emplee el lenguaje de forma natural.
Ha de tenerse en cuenta que las tecnologías STA no son plug&play, es una tecnología que analiza el lenguaje, y su uso varía en función de múltiples variables: el país, el contexto, el propósito, la edad del emisor o del receptor, etc. En definitiva, hay que delimitar el campo de juego en el que STA va a actuar. ¿Se trata de un contexto de atención al cliente, o son servicios de asistencia técnica a usuarios?, ¿español de Colombia o Puerto Rico?, ¿conversación natural con un agente o interacción con una IVR?, ¿los resultados obtenidos tienen un propósito finalista o se van a cruzar con otra información? Y de manera imprescindible, determinar el objetivo, el para qué. Y para ello es crucial la participación del área de negocio receptora del servicio porque será quien determine el propósito perseguido.
Establecido el campo de juego, han de fijarse las reglas. Ello se consigue efectuando las parametrizaciones oportunas que permitan la obtención de la información deseada para el logro del propósito identificado. También en este momento se hace necesaria la participación de personas de negocio, porque son ellas las que sabrán indicar los aspectos (categorías) vinculados al fin perseguido y las palabras, o grupos de palabras, o combinaciones más utilizadas o con un uso más probable, a dichas categorías. Ilustro con un ejemplo:
Si dispongo de un centro de atención de incidencias técnicas, puedo querer evaluar tres cuestiones: la calidad de mi atención, los motivos de contacto y el nivel de conocimiento de los agentes. Pero para cada una de estas cuestiones afectarán categorías diferentes. Así:
– En la atención al cliente puedo querer conocer si el cliente ha llamado varias veces; o si ha sido derivado de o se deriva a otro departamento; o si se emplea un lenguaje negativo; si el trato es correcto; si el agente se identifica con la compañía…
– En cuanto a los motivos de contacto, puedo querer saber si el problema es por un mal funcionamiento, un mal uso del usuario o una avería; la identificación del dispositivo o electrodoméstico por el que contacta el cliente; la funcionalidad afectada; o si el agente acompaña al cliente en el reinicio del dispositivo.
– En cuanto a la evaluación del nivel de conocimientos, puede evaluarse si el agente sigue los protocolos establecidos para cada uno de los problemas procedimentados.
Y como colofón, se puede saber cómo afecta todo lo anterior en el nivel de satisfacción del cliente.
En cuanto al alcance, este viene determinado por el ámbito temporal y volumen de interacciones o actores afectados. Porque un proceso de este tipo puede quedar fijado sine die o para un período de tiempo determinado, y afectar a un conjunto reducido del equipo o a su totalidad.
Realizadas las configuraciones y parametrizaciones, ha de efectuarse un entrenamiento que permita asegurar, con un alto nivel de precisión, que STA identifica y clasifica correctamente las interacciones. Porque realmente eso es lo que hacen estas soluciones: clasificar las interacciones en función de las categorías parametrizadas. Permiten además ubicar en qué momento de la interacción aparece la categoría identificada, facilitando así el análisis y estudio en profundidad de la interacción y de la categoría.
Dicho lo anterior, a nadie se le escapa pues que para una óptima explotación es necesario contar con profesionales analizando los resultados que se van obteniendo, refinando las categorías definidas, y evolucionando el proceso con la parametrización de otras nuevas en función de los intereses y necesidades de las unidades de negocio.
Y finalmente podemos preguntar: ¿y todo esto para qué? Para identificar insights de valor para el negocio o el servicio, para identificar qué hacemos bien y no tan bien, para establecer planes de acción y actuar. Y como en muchas ocasiones podemos establecer KPIs sobre las categorías (% interacciones con origen en una rellamada, por ejemplo), se puede saber si las acciones llevadas a cabo tienen o no impacto.
En definitiva, una poderosa tecnología que permite extraer de la totalidad de las interacciones que se producen entre las compañías y sus clientes, información que debidamente tratada puede transformarse en un mejor conocimiento del propio negocio y sus clientes.
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