Un entrenador en cada llamada

No es lo que dice…

La satisfacción del cliente es la métrica de rendimiento número uno en los contact centers actuales, pero es difícil de medir. Todos hemos tenido que intentar descifrar un mensaje de texto que solo decía "OK". Si eso es difícil para nosotros, los sistemas de voz a texto no tienen ninguna posibilidad. La respuesta de las encuestas es esporádica y a menudo sesgada. No somos grandes aficionados a las conjeturas, preferimos un enfoque más científico y basado en datos.

Su tono es una de las herramientas de atención al cliente más potentes de su arsenal. Las investigaciones demuestran que el tono es el predictor más eficaz de las emociones, como el sentimiento, los niveles de compromiso y el bienestar. Cómo se dice algo es mucho más impactante que lo que realmente se dice.

Los clientes no recordarán las palabras exactas que utilizó, pero recordarán que pareció amable y comprometido. Recordarán que empatizó con su situación e hizo todo lo posible por ayudarles. Esa impresión proviene de su tono, que según las investigaciones es más informativo que el lenguaje corporal.

Engage AI utiliza nuestra nueva y revolucionaria tecnología de análisis de voz para comprender el tono de ambas partes de la conversación. A continuación, muestra los resultados en directo al agente de forma sencilla, divertida y atractiva, para que pueda ajustar su tono en tiempo real.

El tono no conoce fronteras

Lo mejor del tono es que no conoce fronteras. Una persona enfadada sigue sonando enfadada en danés, inglés o español.

Engage AI está diseñado y probado para funcionar de forma eficaz con muchos tipos de hablantes y lenguas. La implementación se simplifica para los contact centers, lo que proporciona análisis más fiables y resultados más justos.

Adiós al sesgo

Un objetivo importante de Engage AI ha sido eliminar los sesgos. Por desgracia, se ha descubierto que incluso algunos de los mejores sistemas de IA muestran sesgos, por ejemplo, hacia el género o la etnia.

Con Engage AI tomamos medidas adicionales para garantizar que los sesgos se neutralizan tan rápido como se descubren. Todos los modelos se someten a una amplia batería de pruebas de sesgo antes de su implementación. Para mayor tranquilidad, los agentes pueden eliminar llamadas del análisis si consideran que se han puntuado injustamente. Después de todo, el aprendizaje continuo es exactamente de lo que trata la IA.