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¿Por qué deberías complementar el análisis de emociones con LEA para tu centro de contacto?

En los últimos años, la manera de comunicarnos ha evolucionado hacia los canales digitales como las redes sociales y los chats para la atención al cliente, en este contexto, las empresas deben encontrar una manera de comunicarse eficiente y clara. Sin embargo, nos encontramos ante una nueva dificultad ¿Cómo distinguir la intención de los mensajes escritos? Aquí, es donde el análisis de sentimientos encuentra un campo de acción en auge, ya que permite interpretar los textos y conversaciones de voz de manera correcta para entender la intención o el tono de los mensajes de un cliente. 

Empecemos por lo básico, ¿Qué es el análisis de sentimientos? 

Nos referimos al estudio de las formas de comunicación que tiene como objetivo comprender la intencionalidad de un mensaje y mejorar la comprensión de su contenido. Estos análisis permiten interpretar adecuadamente la información para crear empatía con nuestros interlocutores.

Para poder llevar a cabo este análisis existen herramientas que analizan de forma automatizada el texto contenido en un mensaje o conversaciones para evaluar el tono, la intención y/o emoción que hay detrás. Este tipo de herramientas son muy útiles para empresas que están en constante comunicación con sus clientes a través de redes sociales y/o chats en directo, ya que al emplearlas facilita la rápida interpretación de los mensajes y ayudan a extraer mayor información para ofrecer una experiencia excepcional al cliente. 

En este contexto, desde e-Contact, comenzamos a desarrollar un producto llamado LEA, Lynn Emphaty Analytics,  que en sus inicios tenía como objetivo analizar las intenciones y emociones luego de que el cliente interactuara con un chatbot, para así poder determinar a qué agente era más estratégico transferir la llamada, de acuerdo al estado de la conversación (molestia, intención de compra, orientación, reclamo) Hoy LEA, es una herramienta que utiliza técnicas cognitivas y redes neuronales para detectar sentimiento y polaridad en las interacciones de texto y voz. De esta manera, puede categorizar el contenido de estas con motivos de contacto, intención de fuga, reclamos, molestia, entre otras. Además de analizar operacionalmente las interacciones y el rendimiento del agente. 

¿Por qué LEA puede ser el complemento de Genesys Cloud? 

Es una solución de implementación rápida 100% en la nube, que utiliza la IA para la clasificación del contenido y detección de polaridades. Además permite optimizar los tiempos en la revisión de monitoreo de llamadas, midiendo el desempeño operacional de los agentes. 

Una de las características más importantes es que permite analizar datos de forma gráfica y exportarlos. 

¿Qué aspectos analiza LEA? 

Procesamiento de lenguaje natural 

  1. Categoriza el contenido a través de la detección de tópicos 
  2. Analiza la polaridad de las interacciones: positiva, neutral, negativa

Análisis operacional 

  1. Puedes medir KPI como Hold, Overtalk, Silencios 
  2. Performance del agente a través de un ranking semaforizado de desempeño. 

LEA es una herramienta que se puede integrar al ambiente Genesys Cloud y a través de nuestra API podemos recoger las interacciones, metadatos, transcripciones y tópicos creados en Genesys Cloud, para procesar, insertar y visualizar los datos en el panel de LEA. 

Si quieres más información de esta herramienta comunícate con nuestros expertos vía WhatsApp o el chat de nuestra web.