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Los centros de relación con clientes o contact center generan a diario miles de minutos de conversación con los clientes y miles de frases intercambiadas en chats, en correos o en redes sociales, maravillosos momentos que son en verdad auténticas oportunidades para "escuchar" y de donde poder extraer insights del cliente, información para entender mejor como se sienten frente al servicio, que opinión tienen sobre la compañía o sobre la competencia, o que necesitan o desean; pero ¿se está verdaderamente aprovechando esa oportunidad?, ¿son las herramientas de escucha y reconocimiento de voz/texto eficientes para el entendimiento y para sustraer la verdadera esencia de las emociones generadas en los clientes?
El análisis de discurso (y texto) es una de las herramientas más eficaces y más populares en los contact center. Poder transcribir miles de conversaciones (con un porcentaje bajo de error en ese proceso) y poder luego buscar patrones de expresión, frases concretas o palabras clave, e incluso llevarlo a la identificación de algunos estados de ánimo como el enfado, supone una verdadero lujo para las organizaciones. Las posibilidades con este conocimiento sobre la mano son evidentes y muy tentadoras: mejora de procesos, mejora de la calidad del servicio, mecanización y/o enrutamiento de transacciones o distribución de recursos, optimización/acierto en las campañas de marketing y un largo etcétera. Además, con la evolución de la tecnología y el gran tamaño del mercado de los contact center, el abanico de soluciones tecnológicas es muy amplio y las inversiones para tan sustanciales posibilidades de maximización de los negocios no son extremadamente altas. Sería raro encontrar una compañía, especialmente de servicios, que hoy en día no tenga a disposición de su contact center una solución de Speech Analytics más o menos sofisticada o con más o menos "tentáculos" alargándose en sus modelos de atención (respuestas interactivas, canalización según segmentación biométrica de voz, etc.)
Y es ahí donde reside uno de los problemas más comunes de estas soluciones tecnológicas: "a disposición de su contact center". El uso de este maravilloso recurso no está siendo el adecuado en la mayoría de los casos. O las herramientas y sus modos de integración no calan con fuerza en los procesos de feedback hacia los equipos responsables de los "contactos" o de la relación directa con los clientes, de manera que no llega con claridad un mensaje claro de lo que ocurre y que hay que cambiar o mantener; o la explotación de la información y sus conclusiones tras el análisis no tienen todo el peso que deberían en la reingeniería de procesos, o impacto significativo en la redefinición de las estrategias, algo que hace que dichas soluciones vivan un boom o moda inicial (la novedad) pero luego caigan en desuso o en un uso desaprovechado. Ni que decir tiene que la calidad de los datos, es decir, una mala interpretación de la información, hace inútil dicha tecnología por muy buena o sofisticada que sea.
La mayoría de las compañías no sacan partido a sus soluciones de Speech Analytics precisamente porque se quedan encorsetadas a una necesidad del "contact center", se quedan a un lado, como una herramienta más de calidad y/o tal vez de monitorización o auditoria interna, para detectar conductas incorrectas en operadores o agentes, para cuantificar si se menciona o no a la competencia sin poder sustraer de ello algo bueno o malo, o como un simple medidor de palabras X o Z, pero no se advierten como una verdadera herramienta de análisis de la Voz del cliente (VoC) muy útil para entender como son las relaciones entre el cliente y la compañía, para entender que emociones y recuerdos se están quedando en la memoria de los clientes, y como afectan dichas emociones y recuerdos el negocio o en la imagen de marca, lo que obviamente a su vez es crucial para comprender la viabilidad y la sostenibilidad de cualquier negocio y para el desarrollo de estrategias de gestión CX (Customer Experience).
