La pandemia de COVID-19 ha implicado un gran estrés para el funcionamiento de las universidades, obligadas a trasladar sus actividades a la modalidad en línea. Eso incluye no sólo las clases, sino todo tipo de servicios universitarios. Ya que todo indica que será imposible retomar las actividades presenciales por lo que resta del año, es más importante que nunca disponer de herramientas TIC adecuadas para la atención de los alumnos. El análisis del habla (más conocido por su nombre en inglés, speech analytics) puede ser una de ellas.
La principal capacidad del speech analytics es transcribir y analizar lo hablado en llamadas telefónicas para extraer de ellas información estructurada útil para el negocio. Puede aplicarse para categorización de discurso, extracción de inteligencia, toma de decisiones y supervisión y monitoreo del desempeño de los ejecutivos que brindan atención a los llamantes.
Si se le añade una capa de inteligencia artificial, es posible dar un tratamiento más profundo a los datos e incluso programarla para ofrecer soluciones a los problemas planteados durante las llamadas.
Oportunidades y limitaciones
Bien aplicado, speech analytics puede ayudar a mejorar el servicio brindado, incrementar la satisfacción de los alumnos y reducir los costos de operación de los centros de contacto. Inclusive, si se integra adecuadamente con la estrategia global del negocio puede ayudar a encontrar nichos de oportunidad que brinden ventajas competitivas.
Sin embargo, implementar adecuadamente una herramienta de speech analytics entraña desafíos. Por ejemplo, la manera de hablar varía de persona a persona, según su estilo y velocidad de enunciación, el sexo, la edad, el timbre de la voz y los acentos regionales, entre otros factores que pueden limitarla. Algunos son:
●La imposibilidad de registrar la comunicación no verbal, como las expresiones faciales, la postura del hablante y el movimiento de sus ojos.
●El ruido ambiente presente durante la mayoría de las llamadas.
●Las palabras homófonas constituyen un desafío particularmente difícil para los programas de speech analytics, pues dependen del contexto para determinar su significado.
●Puede ser complicado para el programa identificar las estructuras gramaticales que contribuyen al significado del discurso.
●Las distorsiones que puede sufrir el sonido durante la llamada.
Speech analytics: algunas ventajas
Para sortear estos problemas inherentes a cualquier programa de speech analytics, conviene entrenar adecuadamente a los algoritmos encargados de la transcripción y análisis. Estos, a su vez, pueden alimentar los datos extraídos a otros algoritmos de machine learning más sofisticados para darle un tratamiento más particularizado a la información.
Entre las ventajas puntuales que un sistema de speech analytics puede brindar a una universidad se cuentan:
●Dar seguimiento a las llamadas de los alumnos y clasificarlos según la carrera, semestre y plantel en el que estudian.
●Determinar cuántas llamadas se refieren a los costos de las colegiaturas y los programas de becas ofrecidos por la universidad.
●Identificar áreas de oportunidad para mejorar el entrenamiento del personal del centro de contacto.
