Lee lo que se dijo
Texto por turno donde la plataforma lo produce, audio transcrito donde no. Los nombres, los números y los datos de pago se eliminan antes de almacenar nada.
Análisis de intenciones en el centro de contacto
Descubra qué piden realmente sus clientes.
Intent Miner lee una muestra de conversaciones reales y las agrupa según lo que quería el cliente. El resultado es una imagen de la demanda: qué llega con más frecuencia, cuánto cuesta atenderlo, dónde los clientes tienen que volver una segunda vez, y qué parte podría resolverse sin una persona.
Qué hace
Un análisis de la demanda, no de las personas.
Todos los centros de contacto conocen ya su volumen de llamadas. Casi ninguno puede decir de qué trataban esas llamadas en un lenguaje que el negocio reconozca, porque los códigos de cierre se diseñaron para enrutar y no para entender.
Nombra las intenciones
Agrupa las conversaciones y propone una taxonomía que su equipo revisa y aprueba. Las intenciones para las que nadie tenía un código suelen ser las más interesantes.
Pone precio a la oportunidad
Puntúa cada intención en seis dimensiones y luego pone un rango sobre lo que ahorraría automatizarla. Un rango, porque una cifra única en un informe se convierte en un compromiso.
Los modelos
Cuatro modelos, cada uno con una tarea.
El análisis se apoya en modelos, desde la grabación hasta la intención con nombre, y cada modelo se ejecuta dentro de la propia suscripción de Azure del cliente. No se envía nada a terceros y no se usa nada para entrenar nada.
Escucha
Azure Speech transcribe las grabaciones que la plataforma nunca convirtió en texto, en el idioma en que realmente se mantuvo la conversación.
Olvida
Azure AI Language encuentra los nombres, las direcciones y los identificadores que a un patrón se le escapan. Se eliminan a la entrada, antes de almacenar nada.
Entiende
Cada conversación se convierte en un vector, así que dos clientes que pidieron lo mismo con palabras completamente distintas acaban en el mismo sitio.
Nombra
Un modelo de lenguaje lee los grupos y propone intenciones en un lenguaje que el negocio reconoce, cada una con las conversaciones que la respaldan.
Y dónde no se le permite decidir.
Si un contacto tiene carga emocional, si exige identificar al cliente y si está regulado no lo deduce nunca un modelo. Lo decide una persona, porque equivocarse sale caro y una respuesta equivocada con seguridad es peor que ninguna. Cada intención propuesta la revisa y aprueba su equipo antes de que llegue a un informe.
El resultado
Imágenes que responden a la pregunta para la que se dibujaron.
Ambas salieron del generador de informes, no de una herramienta de diseño. Lo que ve abajo es lo que produce un proyecto, a partir de un conjunto de datos de demostración.
Qué merece la pena construir
Cada intención situada según su viabilidad frente al volumen que hay detrás. El área de una burbuja es el volumen de contactos, así que cuatro veces más contactos se ve como cuatro veces la burbuja y no como dieciséis.
Arriba a la derecha está la primera ola. Abajo a la derecha está donde mucho esfuerzo devuelve muy poco, y esa suele ser la mitad más útil de la imagen.
Adónde va realmente el enrutamiento
Las colas se construyen alrededor de una organización y las intenciones vienen de los clientes, así que rara vez encajan. Un único punto de entrada que se reparte entre varias colas suele ser una opción de menú que hace una pregunta que los clientes no saben responder.
Las transferencias de cola a cola son la parte que casi nadie ha cuantificado, y la segunda gestión dura más que la primera porque el cliente lo explica otra vez.
La evidencia
Cada cifra trazable hasta los contactos que la sostienen.
El proyecto produce un informe de dirección de diez páginas, un libro de análisis de trece hojas donde el caso de negocio son fórmulas vivas en lugar de números pegados, y un paquete inicial de agente construido a partir de expresiones reales de clientes.
0páginas de informe de dirección, en seis idiomas
0hojas del libro, con cada fórmula viva
0dimensiones de viabilidad detrás de cada puntuación
0contactos como suelo por debajo del cual no se publica nada
El entregable
Diez páginas que construyen el argumento en orden.
Qué piden los clientes, cómo se mueve por el centro, dónde se rompe la experiencia, si algo de ello funcionó, qué merece la pena construir y cuánto vale. Hojee las páginas que un cliente recibe realmente.
Seis idiomas
Todo el entregable, no solo la interfaz.
La aplicación, el informe, el libro de cálculo y los documentos que firma un cliente se producen en el idioma del lector. Elija uno y vea cómo cambia la página.
El producto
Un espacio de trabajo, no una presentación.
El análisis vive en un sitio donde su equipo puede interrogarlo: cambie un supuesto de coste y vea moverse el caso de negocio, siga un contacto por el menú, o abra la taxonomía y discútala.
Qué lee
Se conecta a la plataforma que ya tiene en marcha.
Solo lectura, hacia la propia suscripción de Azure del cliente. No se migra nada, no se escribe nada de vuelta, y cada credencial se guarda en Key Vault y no en la base de datos.
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Si una plataforma no está en esta lista, la carga de archivos toma una exportación de los mismos registros y el análisis es idéntico.
Privacidad primero
El papeleo va antes del análisis, no después.
Esto lee conversaciones grabadas entre una empresa y sus clientes, y los datos operativos no se vuelven mucho más sensibles que eso. Por eso el producto se niega a iniciar un proyecto hasta que se ha registrado su base, y genera los documentos que la registran.
Evaluación de impacto
Una evaluación de impacto en la protección de datos, rellenada a partir del proyecto tal como está y lista para que su propio delegado de protección de datos la complete y la firme.
Base jurídica registrada
En qué base se apoya su organización, si se informó o consultó al comité de empresa, y cuánto tiempo pueden conservarse los datos. Ninguna ejecución empieza sin ello.
Lista de preparación
Lo que debe estar resuelto antes de la primera extracción: las aprobaciones, los datos y las personas que pueden actuar sobre lo que salga.
Datos personales eliminados
Los nombres, teléfonos, direcciones de correo, números de tarjeta e identificadores nacionales se retiran del texto de las conversaciones antes de almacenarlo, junto con las categorías especiales de datos.
Límites
Lo que no hará, a propósito.
No son normas que alguien tenga que recordar. Están impuestas en el software y en el esquema de la base de datos, y no pueden activarse para un proyecto concreto.
Sin ranking de agentes
Ningún resultado puede desglosarse por agente. Esa capacidad no existe en el modelo de reporte, así que este análisis no puede usarse para evaluar el rendimiento individual.
Nada de un grupo pequeño
No se publica ninguna cifra a partir de menos de treinta contactos, así que ningún resultado describe a una persona ni a un grupo lo bastante pequeño para identificar a una.
Un borrado que se demuestra
Eliminar un proyecto destruye el secreto del que se derivaron sus seudónimos, e informa del número de registros antes y después.
Empiece por una pregunta: ¿qué piden realmente?
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