El análisis de sentimiento ayuda a ganar eficacia en la atención al usuario

La llegada de la analítica del habla al call center, hace más de una década, abrió un nuevo panorama de información operativa en términos de comprender lo que decían los usuarios. Analistas de datos bien capacitados pudieron convertir las palabras y frases clave en inteligencia útil para usuarios y empresas.

El análisis de voz también abrió la puerta a la obtención de datos para el servicio de atención al cliente, a través de la grabación de las conversaciones de los usuarios con los agentes en los contact center.

Con el acceso a todos estos nuevos datos, parecía que las organizaciones ya disponían de la información necesaria para descifrar la experiencia del usuario al completo. Sin embargo, las soluciones como el análisis del habla funcionan para decirnos de qué hablan los usuarios, pero no nos dicen cómo se sienten. El análisis de sentimiento guía a los analistas de datos de los call center hacia qué hacer con esa información.

Con los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), combinados con las innovaciones en el análisis del habla, el siguiente paso lógico para el análisis del sentimiento fue la palabra hablada, como en los contactos y conversaciones con los usuarios. Los contact center están adoptando el análisis del habla como una herramienta para la extracción de datos en conversaciones grabadas.

¿Por qué el análisis de sentimiento ayuda a ganar eficacia en la atención al usuario?

El análisis de sentimiento proporciona una mejor comprensión de las llamadas de los usuarios, que pueden ser utilizadas por supervisores, gerentes y otros en toda la empresa. Si bien el análisis del habla requiere las habilidades de un analista de datos, el análisis de sentimientos es un proceso automatizado que no requiere de intervención humana.

El análisis de sentimiento, también conocido como minería de opinión (opinion mining) consiste en el proceso de determinar el tono emocional que hay detrás de una serie de palabras, y se utiliza para intentar entender las actitudes, opiniones y emociones expresadas en una mención online.

Junto con la provisión de inteligencia empresarial con respecto a la experiencia del usuario, el análisis de sentimiento también se puede implementar para mejorar la experiencia de los empleados y monitorear su desempeño. Al igual que con las comunicaciones con los usuarios, puede proporcionar puntuaciones de sentimientos automatizadas para agentes, equipos, grupos, etc. Las calificaciones de los sentimientos de los empleados se pueden correlacionar con otros indicadores clave de rendimiento (KPI), que guían a los líderes de los call center hacia agentes de bajo y de alto rendimiento.

Con su enfoque tanto en la experiencia del usuario como en la experiencia del empleado, el análisis de sentimiento es una de las soluciones de call center que tiene un atractivo universal para el mercado.