El análisis de voz y texto es un conjunto de funciones que proporcionan un análisis automatizado del contenido de una interacción para proporcionar una visión profunda de las conversaciones entre el cliente y el agente. El análisis de voz y texto incluye la transcripción de interacciones de voz, análisis de la opinión del cliente y detección de temas, para crear significado a partir de datos que de otro modo no estarían estructurados.

Las organizaciones pueden usar estos datos para cumplir con casos de uso clave en torno a la mejora del rendimiento de los agentes (por ejemplo, disminuir AHT, aumentar FCR, conversión de ventas, etc.), cumplimiento, satisfacción del cliente (por ejemplo, NPS) e inteligencia comercial del cliente. 

El análisis de análisis de voz y texto se realiza contra la interacción inmediatamente después de que se completa. Sin embargo, si se necesitan transcripciones de voz con menor latencia, es posible suscribirse a las transcripciones a través de la API de notificaciones.  Para obtener más información, consulte el Centro de desarrolladores de Genesys Cloud.

Para más información, ver Preguntas frecuentes: Análisis de voz y texto

Caracteristicas clave

  • Transcripción de voz y transcripciones digitales – Obtenga información sobre las conversaciones entre participantes externos (clientes) e internos (flujos, agentes, etc.) para ver quién dice qué. Para las interacciones de voz, el audio se transcribe utilizando nuestro motor de transcripción nativo y el participante interno puede ser un IVR, bots de voz, ACD, agente, conferencia o correo de voz. Para interacciones digitales (por ejemplo, correo electrónico, mensaje o chat), el participante interno puede ser bots o agentes.  Esta información se puede utilizar para mejorar la capacitación y la retroalimentación de los empleados, y para identificar problemas comerciales. Para más información, ver Acerca de la transcripción de voz y Acerca de las transcripciones digitales.  
  • Análisis de los sentimientos - Reconocer la actitud de un cliente durante una interacción en función del lenguaje utilizado durante una interacción. Al capturar el sentimiento de las frases del cliente, los usuarios obtienen información valiosa sobre la experiencia del cliente y, posteriormente, utilizan esta información para mejorar la prestación del servicio. Para más información, ver Acerca del análisis de sentimiento.  
  • Detección de temas - Detectar temas de interés dentro de conversaciones que sean relevantes para el negocio. Por ejemplo, motivos de contacto con el cliente, indicadores de la experiencia del cliente o comportamientos esperados de los agentes basados en un conjunto de frases predefinidas. Se proporcionan varios temas listos para usar.  Para más información, ver Acerca de programas, temas y frases.
  • Información general y detalles de la interacción – Una representación visual de la interacción de voz o digital que permite a los agentes y supervisores revisar, reconocer y determinar el sentimiento del cliente y agente competencia. Para las interacciones de voz, la descripción general de la interacción incluye una variedad de controles (reproducir, pausar, anotar, monitorear en vivo, ajustar el volumen y la velocidad, marcadores de sentimiento y tema, etc.). Para obtener más información, consulte Acerca de la descripción general de la interacción y Ver detalles de la interacción. 

 

  • Búsqueda de contenido - Busque interacciones basadas en el contenido de la interacción, incluidas palabras o frases, la opinión del cliente y los temas detectados (próximamente). Para obtener más información, consulte la vista de búsqueda de contenido Vista de búsqueda de contenido.
  • Vistas analíticas - Ver datos agregados de voz y texto en vistas de agente, cola y flujo. Para más información, ver Acerca de los informes, las vistas y los paneles.

Empezando

Para comenzar con el análisis de voz y texto, primero debe habilitar la transcripción de voz o seleccionar un dialecto esperado predeterminado para las interacciones digitales. Para obtener más información, consulte el Introducción a la analítica de voz y texto sección en el Análisis de voz y texto artículo.