La IA revoluciona la atención al cliente como nunca antes habías visto: Análisis de Sentimiento de una llamada

En el mundo altamente competitivo de los Call Centers, donde la satisfacción del cliente es primordial, las empresas están recurriendo cada vez más a tecnologías avanzadas para mejorar la calidad de las interacciones y maximizar la eficiencia operativa. Una de estas tecnologías revolucionarias es la función de IA conocida como sentimiento de llamada.

En este artículo vamos a contarte todo sobre esta funcionalidad que llega a netelip para mejorar los servicios de atención al cliente. Además, veremos todas sus ventajas y ejemplos de uso para un mayor entendimiento de esta herramienta.

Índice:

Qué es el sentimiento de llamada
Principales ventajas
Inteligencia conversacional de netelip
Ejemplos de uso
Casos de uso por sectores
Lo último en análisis de calidad

Qué es el sentimiento de llamada

El sentimiento de llamada es una herramienta basada en inteligencia artificial que analiza las interacciones entre los agentes de Call Center y los clientes en tiempo real. Utilizando algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático, esta función es capaz de detectar y evaluar el tono emocional, el estado de ánimo y la satisfacción del cliente durante una llamada.

El principal propósito del sentimiento de llamada es proporcionar a los supervisores y gerentes de un Call Center una visión detallada de la calidad de las interacciones con los clientes. Al monitorear el tono de voz, el lenguaje utilizado y otros indicadores emocionales, esta herramienta permite identificar oportunidades de mejora en tiempo real, así como intervenir de manera proactiva para resolver problemas y garantizar una experiencia positiva para el cliente.

Principales ventajas

Veamos ahora los beneficios y ventajas de contar con una herramienta como el análisis de sentimiento de la llamada. Especialmente útil para equipos de control de calidad de llamadas, tanto para reforzar la atención al cliente como las estrategias de ventas futuras.

Mejora de la experiencia del cliente

Al identificar rápidamente las emociones y el nivel de satisfacción del cliente durante una llamada, las empresas pueden adaptar su enfoque para satisfacer las necesidades específicas del cliente, lo que resulta en una experiencia más personalizada y satisfactoria. Sin olvidar la rápida resolución de problemas que implica contar con una herramienta así.

Optimización de recursos

Al automatizar la evaluación del sentimiento de la llamada, las empresas pueden reducir la carga de trabajo de los supervisores y agentes de Call Center, permitiéndoles enfocarse en tareas más estratégicas, más complejas o de alto valor añadido.

Mayor retención de clientes

Abordando proactivamente las preocupaciones y problemas de los clientes durante las llamadas, las empresas pueden aumentar la retención de clientes y fomentar la lealtad a la marca.

Proporcionando un servicio más personalizado y atento, las empresas pueden aumentar la satisfacción del cliente y, por lo tanto, reducir la tasa de abandono del mismo.

Análisis de tendencias

Al recopilar datos sobre el sentimiento de la llamada a lo largo del tiempo, las empresas pueden identificar patrones y tendencias emergentes, lo que les permite ajustar sus estrategias y políticas para satisfacer mejor las necesidades cambiantes de los clientes.

Detección temprana de problemas

Identifica problemas o insatisfacciones de los clientes en tiempo real, lo que permite a los agentes de atención al cliente abordarlos de inmediato y evitar que se conviertan en problemas mayores.

Optimización de las estrategias de ventas

Ayuda a los equipos de ventas a comprender las necesidades y deseos de los clientes durante las llamadas de ventas, lo que les permite adaptar sus enfoques y aumentar las tasas de conversión.

Formación y desarrollo del personal

Facilita la identificación de áreas de mejora en las habilidades de comunicación de los agentes de atención al cliente, lo que permite proporcionar formación específica para mejorar la calidad de las interacciones.

Seguimiento del desempeño

Hace posible a las empresas evaluar y medir el desempeño de los agentes de atención al cliente en función de métricas relacionadas con el tono de voz, la empatía y la efectividad en la resolución de problemas.

Análisis de conversaciones de netelip

Desde netelip, queremos ofrecerte siempre lo último en cuanto a tecnología y funcionalidades para que puedas obtener los mejores servicios posibles.

Con el ánimo de proporcionar a tu departamento de calidad de llamadas una herramienta de gran utilidad, ponemos a tu disposición la inteligencia conversacional.

Basada en IA, tu Call Center podrá contar con análisis de sentimiento de llamada y transcripción de llamadas. Función esta última que vemos con más detalle en otro artículo.

En qué consiste el nuevo servicio

El servicio de análisis de conversaciones que facilita netelip, solo necesita contar con la Centralita Virtual en marcha y la función de grabación de llamadas activada. Podrás asociar el servicio a las extensiones que prefieras y poder así analizar las llamadas que ocurran en dichas extensiones.

Gracias a la inteligencia artificial es posible convertir la voz en texto. La funcionalidad Speech To Text (STT), o voz a texto en español, es la encargada de procesar la voz y pasarla a formato texto.

Por lo que no solo se consigue la transcripción de la llamada, sino también facilita a la IA el análisis para el sentimiento de la llamada, dejando una nota correspondiente bajo el texto de las emociones que se han percibido durante la misma.

Otro aspecto destacado de este nuevo servicio es la facilidad que concede al equipo encargado del análisis de calidad de las llamadas. Este puede establecer una nota de referencia para las llamadas de cada cliente, entre 0 y 10, y cualquier evaluación que caiga por debajo de dicha puntuación será notificada de inmediato. Se obtiene así una manera efectiva de personalizar la experiencia y de poder auditar todas esas llamadas que no cumplan con el estándar de calidad.

Añadir que la transcripción de llamada se hará en el idioma de la conversación real. Siendo capaz la herramienta de detectar más de 50 idiomas. Mientras que las notas sobre el sentimiento de la llamada se generarán según el idioma de la cuenta del cliente, es decir, en español o inglés.

Además, al usar una solución de inteligencia artificial tan desarrollada y fiable como OpenAI, la protección de datos está completamente asegurada. Todo el contenido relativo a las grabaciones, transcripciones y sentimiento de la llamada, permanecerán almacenados en los sistemas de netelip un máximo de 6 meses. Tras dicho periodo el sistema los borrará de manera automática. Por lo que se recomienda descargar y guardar todo aquello que se considere conveniente.

Coste del servicio

Cabe destacar que es fundamental tener el servicio Speech To Text (STT) activo para poder habilitar el de Sentimiento de la Llamada.

Servicio Speech To Text (STT): tarificación por tramos de 1 minuto – 0,01€ + IVA
Servicio Sentimiento de la Llamada: tarificación por tramos de 1 minuto – 0,01€ + IVA

Por tanto, si la llamada ha sido de 3 minutos, se facturará la transcripción a 0,03€.

Y en caso de que se haga uso de la función de sentimiento de la llamada, se sumarían otros 0,03€, dando un total de 0,06€ por usar ambos servicios en una llamada de 3 minutos.

Ejemplos de uso

Veamos ahora un par de ejemplos o casos de uso en los que el análisis del sentimiento de la llamada puede serte útil. Sobre todo, si cuentas con un departamento de análisis de calidad.

Además, te mostramos el texto que genera la IA como resultado del análisis que hace al finalizar la llamada y el coste generado.

Ejemplo 1

Una empresa de servicios financieros utiliza un sistema de análisis de sentimiento en sus llamadas de servicio al cliente. Durante una llamada, el sistema analiza el tono de voz, la elección de palabras y otros aspectos del habla del cliente para determinar su estado emocional, como feliz, frustrado o neutral.

Análisis al finalizar la llamada

Sentimiento:

La conversación es mayoritariamente positiva, con un enfoque en resolver las necesidades del cliente de manera detallada y personalizada. Se ofrece asesoramiento técnico y opciones de pago flexibles, lo que indica un buen servicio al cliente. Sin embargo, la complejidad y longitud de la explicación podrían ser abrumadoras para algunos usuarios, lo que impide una puntuación perfecta.

Coste sentimiento (GPT-4 Turbo): 0,06€

Coste transcripción (whisper-1 Audio model): 0,12€

Fichero: 2396421854133_695923142_1695984452.mp3

Ejemplo 2

Una empresa de telecomunicaciones utiliza el análisis de sentimiento en las llamadas de ventas para evaluar la efectividad de sus representantes de ventas.

El sistema de IA analiza las llamadas de ventas para determinar el tono emocional tanto del representante como del cliente. Si el sistema detecta que un cliente está respondiendo positivamente durante una llamada de ventas, como expresando entusiasmo o interés, y que el representante está respondiendo de manera efectiva, la llamada se califica como exitosa.

Análisis al finalizar la llamada

Sentimiento:

La conversación es mayormente positiva, con un flujo de comunicación claro y constructivo. Se abordan soluciones específicas a las necesidades de Carmelo de manera detallada y profesional. La actitud de ambos es colaborativa y orientada a encontrar la mejor solución para la gestión del número corporativo. La única razón por la que no es un 10 es porque hay momentos de repetición y aclaraciones que podrían haberse optimizado.

Coste sentimiento (GPT-4 Turbo): 0,05€

Coste transcripción (whisper-1 Audio model): 0,10€

Fichero: 2396421854133_0034656483705_1706790164.mp3

Ejemplo 3

Una empresa utiliza el análisis de sentimiento en las llamadas internas entre empleados para evaluar la satisfacción y el compromiso de los trabajadores. El sistema de IA analiza el tono de voz y las interacciones durante las llamadas para determinar si los empleados están expresando emociones positivas, como entusiasmo y colaboración, o emociones negativas, como frustración o desmotivación.

Basándose en estos análisis, la empresa puede identificar áreas de mejora en el ambiente laboral, el manejo de conflictos o la comunicación interna, y tomar medidas para aumentar la satisfacción y el compromiso de sus empleados.

Análisis al finalizar la llamada

Sentimiento:

La conversación parece ser una consulta técnica y comercial sobre soluciones de comunicación para una clínica. Aunque hay momentos de confusión y repetición, el tono general es positivo y colaborativo, con ambas partes buscando soluciones a un problema específico. La puntuación no es más alta debido a la longitud y a momentos de desorganización en la conversación.

Coste sentimiento (GPT-4 Turbo): 0,05€

Coste transcripción (whisper-1 Audio model): 0,10€

Fichero: 2396421854133_0034629438888_1707215231.mp3

Casos de uso por sectores

Conozcamos ahora en qué sectores puede usarse el sentimiento durante la llamada para obtener el mejor análisis posible de acuerdo a lo que necesite cada uno de los mismos.

Hostelería y turismo

La aplicación del análisis de sentimientos en interacciones telefónicas en hoteles y todo tipo de alojamientos, puede proporcionar a los establecimientos una comprensión más profunda de las necesidades y expectativas de sus huéspedes, permitiéndoles así mejorar la experiencia del cliente.

El rastreo de palabras clave para este sector puede ayudar a encontrar donde existen puntos de fricción y en qué aspectos se pueden aplicar mejoras.

Asimismo, mediante el análisis de sentimientos en conversaciones telefónicas, los restaurantes pueden afinar su entendimiento de las preferencias y gustos de su clientela, desde la comida hasta las opciones de reserva. Lo que les capacita para elevar la calidad del servicio que ofrecen.

Sector sanitario

El análisis de sentimientos en llamadas telefónicas puede ayudar a los servicios de atención médica a comprender mejor las necesidades de los pacientes. El filtrado de palabras clave puede determinar las tendencias en cuanto enfermedades en un momento determinado del año.

De esta manera, se pueden preparar las consultas con antelación y todo el material o medicamentos necesarios para cada caso. Además, en consultas telefónica permite auditar las mismas para conocer el tono general o la mejora del paciente según su estado de ánimo y palabras usadas.

Sector educativo

La aplicación del análisis de sentimientos en conversaciones telefónicas puede ser beneficiosa para entender las necesidades y preocupaciones de padres y estudiantes en instituciones educativas, identificando áreas de mejora en el proceso de enseñanza y aumentando la satisfacción de los implicados.

Puede ser usada también como una herramienta efectiva para los servicios de tutoría y educación en línea, ya que les permite comprender mejor las necesidades y preocupaciones de los estudiantes, adaptando así su enfoque de enseñanza para mejorar la calidad de la misma.

Call Centers

La implementación del análisis de sentimientos en llamadas telefónicas puede ser una herramienta valiosa para mejorar tanto el servicio al cliente como la satisfacción del mismo en los centros de atención telefónica.

Aquí hay un sinfín de oportunidades para varios sectores. Puesto que es aplicable tanto a servicios postventa, como servicio técnico e incluso para la mejora en el área de ventas. Con un importante alcance en cuanto a conocer oportunidades de marketing se refiere.

Sector financiero

En este caso, se hace más fácil conocer las preocupaciones de aquellos clientes del sector financiero. El cribado de palabras o el sentimiento especifico durante la llamada, hacen posible mejorar las soft skills de los agentes o trabajadores del sector.

Compañías de seguros

El análisis de sentimiento de llamada en compañías de seguros, permite conocer las mejoras que pueden ser aplicables a la hora de conversaciones en cuanto a detalles o clausulas se refiere. Con el filtro de palabras adecuado, es posible conocer cuáles son las que generan mayor fricción entre los clientes y poder así corregirlas.

Empresas de telecomunicaciones

Conocer el sentimiento durante una llamada en este sector podría permitir conocer cómo mejorar la atención ante situaciones como cortes de servicio u otro tipo de inconvenientes para el usuario. Buscando siempre la mejora de los servicios.

Empresas de transporte

Las compañías de transporte pueden identificar áreas de mejora en la experiencia del cliente. Situaciones como retrasos en transporte, cancelaciones u otro tipo de problemas derivados de la compra y uso de servicios de transporte, pueden ser analizados gracias a las llamadas de los clientes. Pudiendo aplicar así las mejoras necesarias en cada escenario.

Lo último en análisis de calidad

En resumen, la funcionalidad de sentimiento de llamada ofrece a las empresas una poderosa herramienta para mejorar la calidad de las interacciones con los clientes, optimizar la eficiencia operativa y fomentar la lealtad a la marca.

Al aprovechar esta tecnología innovadora, las empresas pueden diferenciarse en un mercado competitivo y establecer nuevos estándares de excelencia en el servicio al cliente en el entorno de los Call Centers.

Y gracias al nuevo servicio de inteligencia conversacional de netelip, ahora puedes poner a tu equipo de análisis de calidad a la última. Tanto con la herramienta de voz a texto como con la funcionalidad de sentimiento de llamada. Con las que conseguirás elevar la experiencia de tus clientes y los niveles de profesionalidad de tus agentes hasta cotas que no imaginabas hasta ahora.

¿Quieres conocer más acerca del nuevo servicio de inteligencia conversacional de netelip?

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