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La Inteligencia Artificial rápidamente se va ganando su lugar en diversas industrias y procesos, y el servicio al cliente no es ajeno a este fenómeno. Como bien sabemos, el contacto humano es clave en el servicio al cliente. Sin embargo, pensar en bots atendiendo al cliente no es considerar todo el abanico de posibilidades que se abren cuando aplicamos esta tecnología a la atención al cliente. Las tecnologías AI se pueden usar para brindar un entrenamiento personalizado en tiempo real a quienes venden, facilitar el autoservicio, analizar el sentimiento del cliente, gestionar múltiples canales de venta y utilizar todas las posibilidades que la data tiene para ofrecer. Estos son algunos usos de la Inteligencia Artificial aplicados al servicio al cliente que te pueden interesar:  1. Chatbots Si hay consultas frecuentes que se repiten una y otra vez o problemas muy simples que se pueden solucionar con tan solo un par de interacciones, los chatbots pueden ser muy efectivos para ahorrar

Meta Descripción: Algunas cualidades clave que debe tener la persona que ocupe el puesto de director de servicio al cliente en empresas de todos los tamaños. La atención al cliente es un proceso clave en toda empresa ya sea que brinde productos físicos o servicios. De acuerdo con ZenDesk, desde la pandemia, los clientes se han vuelto más críticos en cuanto a la atención al cliente que reciben. Aquellos que dejan de usar un producto o servicio debido a una mala o incluso mediocre atención al cliente han crecido un 22% desde el 2020. Descuidar el servicio que se le da a los clientes es hoy en día un riesgo monumental para empresas de todos los tamaños. Como vínculo entre el cliente y otras áreas de la organización como Marketing o Producto, el líder del área de servicios al cliente es una figura clave. Además de ser la voz del cliente, se encarga del buen funcionamiento de toda el área. Contrata y supervisa personal, y sabe cómo mantenerlos motivados. Además, debe observar el funcionami

En nuestro artículo anterior, hablamos sobre las opciones cloud que nos permiten convertir audios en texto, llevando así las conversaciones telefónicas con nuestros clientes a formato de texto, para facilitar el análisis, la investigación y la obtención de conclusiones sobre esa fuente de información, principalmente utilizando técnicas de NLP o procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que busca ayudar a comprender el lenguaje humano a través de la utilización de algoritmos computacionales, lingüística, estadística y modelos matemáticos. La principal ventaja de esta disciplina es su capacidad de procesar enormes cantidades de información en períodos cortos, lo que simplifica esta tarea cuando se la compara con los esfuerzos humanos necesarios para realizarla. En palabras más técnicas, el text analytics o la analítica de texto recolecta grandes cantidades de documentos y datos, utiliza modelos de aprendizaje aut

Cuando se trata de convertir audio en texto, existen cientos de servicios y proveedores que puedes utilizar para realizar esta tarea. Entre ellos, puedes optar por servicios de implementación ad-hoc (un servidor en tu centro de datos) como los que ofrecen Verint y Genesys o puedes elegir un modelo “pago por uso” que esté basado en plataformas cloud. La realidad del mundo corporativo es que muchas compañías ya contratan los servicios de un proveedor global de este tipo de plataformas, como Amazon, IBM o Google. Además, están contratando allí algunos servicios como alquiler de servidores, almacenamiento compartido, bases de datos y hasta posiblemente servicios de inteligencia artificial y analítica de datos. Si este es tu caso, desde estas plataformas tienes la posibilidad de utilizar las APIs de speech-to-text, o sea, las interfases que te permiten realizar la tarea de convertir el audio en texto. Los tres factores a considerar para lograr resultados exitosos en este proceso son: 1) L

✅  1. Definir claramente el objetivo del análisis y el dominio de vocabulario relacionado a las fuentes que deseamos analizar. En este caso el tipo de interacción con tus clientes. ✅  2. Asegurar que el sistema de grabación entregue la mejor calidad de audio posible desde el entorno en que los agentes trabajen, ya sea desde el piso de operación o desde su home office. Considerar el uso de aplicaciones de reducción de ruido. ✅  3. Establecer una interfaz que te permita administrar los audios y seleccionar fácilmente las muestras de audios que queremos procesar y analizar. ✅  4. Definir los modelos de análisis y funcionalidades que queremos aplicar, tales como análisis de palabras y frases, análisis de sentimientos, detección de tópicos o temas de conversación, predicciones de ventas, entre otras. ✅  5. Ejecutar el proceso utilizando la máquina de aprendizaje para speech-to-text que nos ofrezca la mejor precisión inicial, seleccionar el método más eficiente para mejorar la precisión inic

La innovación hará la diferencia. Como centro de contacto, eres parte de un negocio que gestiona diferentes tipos de interacciones con los clientes todos los días. Tu empresa puede beneficiarse significativamente si aprendes a escuchar, analizar y mejorar la experiencia de tus clientes y la performance de tus agentes. Es por eso que los centros de llamadas más exitosos aprovechan la constante evolución de los desarrollos del análisis de voz y el análisis del texto. Con el análisis de voz, no sólo mejoras las relaciones con tus clientes, sino que también haces que tu negocio crezca. ¿Quieres saber cómo lo hacen? Entonces, tienes que conocer estas formas principales de utilizar el análisis de la voz y el texto en los centros de contacto: 👉 Experiencia de Cliente ✅ Utiliza análisis de interacciones precisos para detectar las emociones y los niveles de satisfacción de tus clientes. Al hacerlo, estarás listo para enfrentar cualquier problema que pueda surgir y responder rápidamente. ✅ Mide