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Nivel: Intermedio
El quality monitoring, o la evaluación de la atención al cliente que estamos brindando en cada momento, se puede automatizar gracias a la Inteligencia Artificial para el contact center.
Esta tecnología es capaz de analizar millones de datos, clasificarlos y presentar una valoración en solo unos segundos, lo que significa que podemos evaluar todas y cada una de las conversaciones que se han llevado a cabo con solo pedirlo.
Los cinco pasos que debemos seguir para conseguir los mejores resultados son:
1. DEFINIR OBJETIVOS Y MÉTRICAS
Primero, es necesario determinar qué elementos de la conversación queremos que el bot tenga en cuenta; por ejemplo, cortesía, capacidad de resolver un problema, cumplimiento de un protocolo, etc.
Una vez sabemos lo que queremos medir, debemos establecer métricas para cada aspecto, como, por ejemplo, utilizar una puntuación del 0 al 10 o hacer una análisis cualitativo.
2. ADQUIRIR UN BOT
Para conseguir un quality monitoring de calidad, el bot debe ser capaz de hacer resúmenes. Esto significa que vamos a necesitar IA generativa con un modelo NLP (Natural Language Processing), que procese el lenguaje y evalúe el contenido.
¡Importante! Si queremos supervisar las llamadas de nuestro contact center, también debemos asegurarnos de que el bot sea capaz de transcribir voz a texto, es decir, que cuente con un modelo ASR (Automatic Speech Recognition).
3. ADQUIRIR POWER BI
Esta herramienta desarrollada por Microsoft nos permite tener gráficos personalizados con la información que la IA extraiga de todas las conversaciones, al igual que tablas dónde se recogerá el análisis y resumen de cada una de las llamadas.
4. DESARROLLAR EL WORKFLOW
Una vez dispongamos del bot y de Power BI, deberemos crear el flujo de acciones que seguirá la IA para recoger, analizar y enviar la información para que se sincronice dentro de Power BI.
Si, por ejemplo, necesitamos que el bot nos dé una evaluación de una llamada que contenga un resumen, la valoración de la cortesía del agente y la transcripción de la llamada, deberemos crear este flujo:
Paso 1 – Petición del usuario
El proceso comienza cuando preguntamos: “¿Qué agente y qué llamada?”
Paso 2 – Identificación de llamada
El bot buscará la llamada específica en la base de datos, utilizando la información que le hemos dado (nombre del agente, fecha y hora de la llamada, o cualquier identificador único).
Paso 3 – Transcripción del audio
Una vez haya encontrado el archivo de audio, realizará una transcripción del archivo y lo convertirá a texto.
Paso 4 – Análisis y resumen de la llamada
El bot analizará la conversación para evaluar los aspectos que hemos definido en el primer punto.
Si uno de los aspectos es la «cortesía del agente», el modelo buscará indicadores de cortesía en la conversación, como el uso de palabras educadas, tono respetuoso, etc.
Luego, asignará calificaciones o etiquetas a los aspectos específicos según las métricas que hayamos definido (por ejemplo, una puntuación de 1 a 10).
Para hacer un resumen de la conversación, buscará los puntos clave como el motivo de la llamada, la solución que el agente ha dado y cualquier problema relevante.
Paso 5 – Generación del reporte EN POWER BI
El bot compilará la transcripción, el resumen y las evaluaciones para enviárselas a Power BI y la herramienta sincronizará la información cada hora.
5. CONFIGURAR APIs
Una vez definido el proceso, hay que tener en cuenta dos cosas. Por un lado, si estamos usando una herramienta de terceros para la transcripción y el análisis, deberemos verificar que la API funcione con el bot.
Por otro lado, debemos configurar la API que permita que el bot y Power BI se integren y puedan automatizar la creación de informes.
CONCLUSIONES FINALES
Tras seguir estos pasos, nuestro bot ya estará listo para que, a través de Power BI, evaluemos todas las conversaciones que se mantienen en el contact center.
Solo quedará hacer pruebas y ajustes del modelo, desplegar el sistema y, como siempre, monitorizar su desempeño.
No hace falta decir que, también a nivel interno, deberemos asegurarnos de que el personal sepa cómo usar Power BI y que, a nivel técnico, nos aseguremos de que la IA sigue las normativas de privacidad y seguridad para no incumplir con la RGPD.
Si este proceso es muy complejo para tu equipo o no dispones de alguien capacitado para montar un bot, no dudes en ponerte en contacto con nuestro equipo técnico para que te eche una mano.
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