Con esta lectura nuestro objetivo es compartir nuestra experiencia y las ventajas que tiene reenfocar las auditorías de calidad manuales hacia las auditorías automatizadas con la tecnología de eAlicia Speech Analytics mediante IA generativa.
Es por ello que en este caso práctico enfocaremos en el impacto económico para la organización que presta el servicio y en la mejora de los KPIs que atañen a la Customer Experience.
Implementación de eAlicia Speech Analytics con IA generativa en Auditorías de Calidad
Antecedentes
Nuestro cliente se dedica a proporcionar servicios de atención al cliente en el sector financiero. Antes de la implementación de Speech Analytics con IA, el proceso de auditoría de calidad era completamente manual, implicando la revisión aleatoria de una muestra de llamadas grabadas por parte de auditores de calidad. Este método presentaba varias limitaciones:
- Eficiencia baja y poco alcance: La revisión manual era un proceso lento y laborioso, permitiendo auditar solo el 5% de las llamadas totales.
- Precisión limitada y decisiones subjetivas: La subjetividad humana introducía variabilidad en los resultados de las auditorías.
- Detección tardía de problemáticas: La identificación de problemas y tendencias emergentes era lenta, lo que afectaba la capacidad de respuesta de la empresa.
Objetivos planteados para el Proyecto
La implementación de la solución de eAlicia Speech Analytics con IA tenía los siguientes objetivos:
- Incrementar la cobertura de auditoría: Evaluar el 25% de las interacciones telefónicas; una muestra mucho más representativa para tomar decisiones con más seguridad.
- Mejorar la precisión: Reducir la subjetividad y aumentar la consistencia en las evaluaciones de calidad.
- Identificar problemas de forma ágil: Detectar rápidamente problemas recurrentes y emergentes para actuar de inmediato.
- Impactar en la satisfacción del cliente positivamente: Usar los insights obtenidos para optimizar los procesos y mejorar la experiencia del cliente.
Solución Propuesta
La solución propuesta involucraba la implementación de eAlicia Speech Analytics con IA generativa, que incorporaba al servicio:
- Transcripciones automáticas: Convertir las llamadas telefónicas en texto con alta precisión.
- Analizar el sentimiento (SAS): Evaluar el tono emocional de las interacciones y catalogarlas.
- Detectar palabras clave para nuestro cliente: Identificar temas y palabras clave relevantes para nuestro cliente y sus auditorías de calidad.
- Generación de reportes a medida: Crear informes automáticos sobre las métricas de calidad y tendencias detectadas que estuviesen alineados con los planes estratégicos de calidad.

Beneficios / Expectativas de nuestro cliente
- Ampliar la cobertura de las auditorías: Incrementar por 5 el actual análisis de las llamadas (25% del total) para garantizar que se detecten y aborden todas las áreas problemáticas. Perseguir una muestra más representativa.
- Aumentar la precisión en el trabajo de campo: La IA generativa reduce la variabilidad humana, proporcionando evaluaciones más consistentes, precisas y sin sesgos.
- Mejorar la eficiencia: La automatización del proceso de auditoría libera tiempo y recursos, permitiendo al personal de calidad dejar esas funciones para convertirse en expertos calibradores con tareas de mayor valor añadido.
- Incrementar la satisfacción del cliente: Los insights derivados del análisis serían utilizados para capacitar mejor al personal del servicio, mejorar los procesos internos y, como objetivo principal, incrementar la satisfacción del cliente.
Resultados obtenidos
Después de implementar de la solución de eAlicia Speech Analytics con IA generativa, nuestro cliente consiguió los siguientes resultados:
- Quintuplicó la anterior muestra de auditorías de calidad: El 25% de las llamadas fueron auditadas, proporcionando una visión completa del rendimiento y los problemas potenciales que anteriormente no veía con el 5% auditado manualmente.
- Mejoró la calidad del servicio: Se identificaron y corrigieron rápidamente los problemas recurrentes, mejorando la calidad del servicio y la percepción por parte de sus clientes.
- Eficiencia en costes: La automatización del proceso de auditoría, con la misma inversión para nuestro cliente, permitió multiplicar por 5 la muestra a analizar con todos los beneficios que ello conlleva. En caso de no haber multiplicado querido multiplicar por cinco la muestra auditada, evidentemente, los costes habrían sido mucho menores que con las auditorías manuales.
- Aumento de la satisfacción del cliente: Incremento del 15% debido a las mejoras en la calidad del servicio y la resolución de problemas más rápidamente. Además, se mejoró en la percepción del servicio gracias a las palancas de mejora continua incorporadas en la estrategia de calidad.
Incremento de KPI
- Cobertura de auditoría: Incremento del 5 al 20% de la muestra auditada.
- Precisión en auditorías: Mejora del 20% en la consistencia de las evaluaciones.
- Tiempo de detección de problemáticas: Reducción del 45% en el tiempo promedio de detección de problemas recurrentes identificando un mayor número por el incremento de la muestra a auditar.
- Eficiencia en los costes operativos: Se multiplicó por cinco la muestra auditada con la misma inversión destinada a las auditorías manuales.
- Satisfacción de cliente: Incremento del 14% en el CSAT.
Conclusiones
La transición de auditorías de calidad manuales a automáticas (con la misma inversión) mediante la solución de eAlicia Speech Analytics con IA generativa ha sido altamente beneficiosa para nuestro cliente.
No solo ha mejorado la eficiencia, incrementado la muestra y la precisión del proceso de auditoría, sino que también ha permitido una respuesta más rápida a las necesidades del cliente, resultando en una mejora significativa en la CSAT.
Por lo tanto, parece que la transición está más que justificada.
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