Diez pasos clave para garantizar el éxito de Speech Analytics


Diez pasos clave para garantizar el éxito de Speech Analytics
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Sabio, especialista europeo en tecnología de experiencia de cliente, ha identificado diez pasos clave que las organizaciones deberían seguir para garantizarse el éxito de sus despliegues de Speech Analytics. Esta tecnología, implementada correctamente, logra que las organizaciones mejoren todas las etapas de su “Viaje hacia el cliente”.

Sin embargo, Sabio recomienda no emplear este tipo de soluciones como si se tratara de un dispositivo “plug-and-play”, sino poner en marcha una estrategia sólida que sea el centro del proyecto de analítica de conversaciones.

“Gracias a la constante evolución del reconocimiento y análisis de conversaciones, las organizaciones tienen la oportunidad de crear procesos que contribuyan activamente a mejorar la experiencia de sus clientes, al mismo tiempo que reduzcan sus costes,” asegura Daniel Stimpson, director de Workforce Optimisation Solutions de Sabio. “En todo caso, los proyectos de Speech Analytics exigen una estrategia más amplia para garantizar su éxito. Por eso, hemos identificado diez recomendaciones que las organizaciones deberían seguir para lograr los mejores resultados”.

Estos diez pasos fundamentales son:

1.- Evite ser genérico: es fundamental tener claro lo que necesita corregir y cuáles son sus prioridades, antes de comenzar el proyecto.

2.- Establezca una estrategia: Speech Analytics necesita directrices claras para centrarse en las áreas más importantes de cada empresa, en lugar de utilizarlo en todas ellas.

3.- Asegúrese de que el proyecto está alineado con la estrategia corporativa: la analítica del discurso es un elemento clave del más amplio concepto llamado “Customer Journey”, por eso, los proyectos deben estar estrechamente alineados con los objetivos corporativos. Esto no solo hace que sea más fácil proteger la compra interna, sino que deja vía libre para solucionar los problemas que podría descubrir este viaje.

4.- Reúna las habilidades adecuadas: los equipos de Speech Analytics requieren de una combinación de talento. No se trata solamente de habilidades técnicas. También es necesario comprender la experiencia empresarial y lingüística, así como el soporte de marketing y el cumplimiento de las normativas.

5.- Profundice y reduzca: Speech Analytics ayuda a hacer un análisis de fondo de los problemas potenciales. Resolver problemas de forma periódica es básico, para generar beneficios comerciales, ya sea a través de la reducción de la demanda, la eliminación de posibles riesgos de fraude, menores tasas de abandono de clientes y costes operativos menores.

6.- Adopte un enfoque permanente de mejora continua: Speech Analytics debe formar parte de su proceso de mejora continua. Concéntrese en aquellos problemas que contribuyan a cumplir sus objetivos corporativos, resuélvalos y pase al siguiente.

7.- Siga escuchando sus llamadas: aunque su proceso de Speech Analytics principal esté automatizado, tendrá que seguir escuchando algunas llamadas para calibrarlo. El análisis inteligente no puede sustituir a profesionales cualificados de atención al cliente.

8.- Afine Speech Analitycs para lograr métricas clave: Speech Analytics puede desempeñar un papel importante en la identificación, análisis y actuación proactiva sobre problemas que afectan a sus métricas corporativas, CSAT, NPS, NIA, o “Customer Effort”, entre otras.

9.- Mejore sus actuales aplicaciones: Speech Analytics tiene la capacidad de potenciar sus  equipos de trabajo y las actividades de análisis que generan engagement. Por ejemplo, aprovechar las interacciones grabadas permite respaldar a los formadores y mejorar el desempeño de los agentes.

10.-Utilice Speech Analytics para acabar con “sus mitos”: todos los centros de contacto tienen sus propios mitos, cosas que no se pueden cambiar, conocimientos adquiridos y formas únicas de hacer las cosas. Con Speech Analytics, puede comenzar a lidiar con ello y así evitar algunas ficciones.

D.S.MDiez pasos clave para garantizar el éxito de Speech Analytics


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