5 min
¿Has oído hablar del speech analytics, sabes que es muy potente, pero no entiendes ni qué es, ni qué puede hacer por ti?
¡No te preocupes! En este post te ayudamos a entender qué es el speech analytics, cómo funciona y cómo se está usando en atención al cliente para que valores si es útil incorporarlo a tu software de contact center.
1. ¿QUÉ ES EL SPEECH ANALYTICS?
En el contact center, el speech analytics es la tecnología con IA que se encarga de analizar todas las conversaciones para extraer información valiosa de forma automática con la que mejorar la atención al cliente y ahorrar tiempo.
Gracias al speech analytics, los call center obtienen información clave de todas las conversaciones, como el motivo de la llamada, la categoría a la que pertenecen, la satisfacción del cliente, la calidad de la atención proporcionada por el agente e incluso un resumen de cada conversación.
2. SPEECH ANALYTICS VS VOICE ANALYTICS
Aunque a menudo se usan como sinónimos, son dos tecnologías totalmente diferentes:
- Speech analytics se centra en el contenido verbal, es decir, en lo que se dice (palabras, frases, intenciones, etc.)
Por ejemplo: «Este usuario está insatisfecho».
- Y el voice analytics es cómo se dice, es decir, las características acústicas de la voz (tono, ritmo, pausas, volumen, etc.)
Por ejemplo: «La voz del usuario es grave y lenta».
3. ¿QUÉ TECNOLOGÍAS SE USAN EN EL SPEECH ANALYTICS?
Para que una máquina pueda entender lo que se dice en una conversación y pueda extraer información de ella, se necesitan todas estas tecnologías:
3.1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Es el conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas simular ciertas capacidades humanas, como entender, analizar o tomar decisiones. El uso de la IA en el call center está ya muy extendida para interactuar con los clientes, pero también juega un papel esencial para la obtención de información.
3.2 MACHINE LEARNING
Es una rama de la IA que permite al sistema aprender de los datos que extrae. Cuantas más llamadas analiza, mejor se vuelve el sistema para detectar problemas, palabras clave o emociones. Es lo que permite que los modelos se adapten y mejoren con el tiempo.
3.3 RECONOCIMIENTO DE VOZ (AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION)
El ASR es la tecnología que transforma la voz en texto. Es lo que permite que una llamada quede “escrita” y luego pueda ser analizada.
3.4 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NATURAL LENGUAGE PROCESSING)
El NLP permite a los sistemas entender el lenguaje humano, más allá de las palabras sueltas. Gracias a él, las máquinas pueden interpretar el sentido de una frase, identificar temas de conversación o detectar la intención del cliente.
3.5 ANÁLISIS DE SENTIMIENTO
El sentiment analysis una función del NLP que identifica el tono emocional en la voz o el texto. Ayuda a saber si un cliente está molesto, agradecido, frustrado o simplemente neutro, incluso si no lo dice directamente.
Por ejemplo:
- Sentimiento negativo: “Estoy esperando hace 20 minutos y nadie me atiende”
- Sentimiento positivo: “Gracias por resolverlo con tanta rapidez”
4. ¿CÓMO FUNCIONA SPEECH ANALYTICS?
Una vez identificadas las tecnologías que se involucran en este análisis, podemos establecer qué proceso sigue desde que se transcribe la voz hasta que se extraen las ideas clave:
4.1 GRABACIÓN DE LA CONVERSACIÓN
El primer paso es registrar la llamada. Toda solución de speech analytics necesita que la conversación quede grabada (cuando se trata de canales de voz), ya que ese audio será la materia prima para el análisis.
💡 Aunque las máquinas son capaces de analizar la voz directamente, convertir la información a texto facilita el proceso de análisis. Es como darle a la máquina una versión más «masticada» de la conversación.
4.2 TRANSCRIPCIÓN DE LA LLAMADA
Una vez grabada, la onda de sonido se convierte en texto mediante un modelo de reconocimiento de voz (ASR). El proceso de transcribir llamadas también se realiza a través de inteligencia artificial.
💡 La calidad de esta transcripción dependerá tanto del audio (ruido, solapamientos de voz, calidad del micrófono), como del modelo utilizado: por ejemplo, si está entrenado para entender diferentes acentos o jergas.
4.3 ANÁLISIS DEL CONTENIDO
Con la llamada ya transcrita, se activan los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP). Estos son capaces de:
- Categorizar la conversación por tema.
- Detectar palabras clave o frases relevantes.
- Identificar intenciones del cliente (por ejemplo, quejarse, preguntar, cancelar).
- Analizar el tono emocional (si se integra análisis de sentimiento).
4.4 RECOGIDA DE INSIGHTS
Finalmente, todos los datos generados se muestran en el lugar designado (p. ej. un dashboard o un informe) para que nosotros podamos leer la información.
5. ¿QUÉ BENEFICIOS NOS APORTA EMPLEAR SPEECH ANALYTICS?
El sector del contact center cada vez habla más sobre esta tecnología. Aquellos equipos que la están usando a día de hoy reportan que:
- Pueden identificar problemas sin escuchar manualmente cada llamada.
- Detectan mejoras en el desempeño de los agentes (formaciones, buenas prácticas, etc.)
- Evitan riesgos de incumplimiento legal, por ejemplo de la RGPD.
- Supervisan la satisfacción del cliente sin depender de las encuestas.
- Mejoran la experiencia del cliente detectando aquellas respuestas, guiones y comportamientos que más clientes han quedado satisfechos.
- Toman decisiones basadas 100% en los datos, no en suposiciones.
6. ¿CÓMO APORTA VALOR EL SPEECH ANALYTICS AL CONTACT CENTER?
Desde que existen los call centers y se empieza a medir la experiencia del cliente, siempre ha habido un supervisor o un equipo de calidad que ha escuchado llamadas manualmente para evaluar el servicio ofrecido.
Eso ha sido así durante años. Una tarea lenta, parcial y 100% manual. Hasta la llegada del speech analytics.
Esta tecnología es capaz de analizar no solo llamadas, sino también chats, correos y mensajes de WhatsApp, y hacerlo en tiempo real.
Ya no hablamos solo de dejar de perder horas escuchando conversaciones: hablamos de automatizar el análisis de la calidad del servicio en cuestión de segundos.
Gracias a la transcripción automática, los modelos de speech analytics —como nuestro Quality Monitoring— generan para cada interacción:
- Un titular que resume el motivo de la llamada.
- Un resumen del desarrollo de la conversación.
- Una categoría que clasifica el tipo de contacto.
- Una valoración del estado emocional del cliente (satisfecho, neutro, insatisfecho).
- Una puntuación de calidad del servicio (de 1 a 5 estrellas).
Todo eso sin intervención humana. Y lo mejor: para todas las llamadas, si así lo deseas.
DESCUBRE CÓMO ELIMINAR LAS TAREAS MANUALES DE TU CONTACT CENTER
Si tus agentes y supervisores están colapsados, optimiza su tiempo liberándoles de aquellas tareas donde no aportan valor.
La inteligencia artificial ya está preparada para extraer datos clave de todas las conversaciones y medir el nivel de servicio de tu contact center en tiempo real.
Contáctanos y te contamos cómo puedes empezar.
¡Suscríbete!
Pide una demo