Voice of Customer and Quality Assurance

El análisis de VOC (Voice of the Customer) y las herramientas de QA (Quality Assurance) en Wolkvox están centralizadas en los módulos de Análisis de voz y texto y Calidad.

1. Funcionalidades de Evaluación de Calidad (QA - Quality Assurance)

La plataforma Wolkvox ofrece herramientas para la evaluación estructurada del desempeño de los agentes mediante matrices de calidad y reportes específicos:

1.1. Herramientas de Evaluación y Monitoreo

• Envío de Llamadas al Quality Analyzer: Los supervisores o analistas de calidad pueden enviar grabaciones de llamadas específicas desde Data Monitor al Quality Analyzer para realizar un análisis de calidad detallado. Esta acción complementa la selección automática de llamadas realizada por el sistema.
• Matriz de Calidad (Quality Matrix): La calidad del servicio se evalúa mediante la Matriz de Calidad, la cual define atributos de desempeño que pueden clasificarse como críticos (CE) o no críticos (NCE). La suma total de los porcentajes asignados a cada atributo debe ser del 100%.
• Dashboard de Wolkvox QA AI: Ubicado en la pestaña "Wolkvox QA AI" dentro de "Análisis de voz y texto" en el Dashboard, permite analizar el porcentaje de precisión en el cumplimiento de los atributos definidos en la Matriz de Calidad.
  • Vistas de Análisis: La información puede consultarse por Agente, por Atributo o por Canal (por ejemplo, chat-WhatsApp, chat-web, voz).
  • Métricas Visualizadas: Muestra el número de interacciones analizadas y el porcentaje de precisión.

1.2. Reportes Detallados de Calidad (Pestaña "Calidad" en Reportes)

Los reportes en la pestaña "Calidad" permiten una auditoría exhaustiva del proceso de evaluación:

2. Análisis de Voz del Cliente (VOC - Voice of the Customer) y Speech Analytics

Estas funcionalidades se centran en el análisis del contenido de las interacciones (voz y texto) mediante inteligencia artificial para medir el sentimiento y extraer información clave.

2.1. Análisis Detallado por Interacción (CDR Speech)

El reporte "1. CDR Speech" (pestaña "Análisis de voz") proporciona un análisis completo de las interacciones:

• Identificación y Tiempos: Incluye AGENT_ID, CONN_ID, TIME (duración), DATE, CUSTOMER_PHONE y COD_ACT.
• Análisis de Voz a Texto (Transcripción): Contiene el campo AUDIO_TEXT, que es la transcripción de la conversación de audio a texto.
• Sentimiento del Cliente: El campo FEELING (Sentimiento) clasifica el tono emocional del cliente en cinco valores: very negative, negative, neutral, positive y very positive.
• Detección de Silencio: El campo SILENCE muestra la cantidad de segundos de silencio en la conversación (solo aplica para canal "voice").
• Análisis de Saludos del Agente: Muestra si el agente saludó (GREETING) y si fue lento (SLOW_TO_GREET). También indica si el agente mencionó su nombre (GREETING_AGENT_NAME).
• Categorías Personalizadas: Permite hasta 10 columnas configurables para identificar palabras clave o frases específicas dentro de la conversación.
• Canales Soportados: El análisis se aplica a canales como voice, chat-whatsapp, chat-web, chat-facebook, chat-instagram y chat-sms.

2.2. Visualización y Monitoreo de Contenido

• Topicos : Es una representación visual desde el Dashboard ("Análisis de voz y texto"). Muestra las situaciones más frecuentes utilizadas en las interacciones (generadas a partir de transcripciones o chats).
• Análisis Bajo Demanda (Speech por Demanda): El reporte "5. Speech por demanda" permite analizar conversaciones específicas para obtener un resumen (SUMMARY) y el sentimiento promedio identificado (FEELING).

2.3. Reportes de Desempeño Vocal del Agente (Pestaña "Análisis de voz")

Existen reportes específicos para medir el comportamiento vocal del agente:

3. Funcionalidades de Componentes de IA (NLP)

Las funcionalidades de análisis de voz y texto se sustentan en componentes de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):

4. Funcionalidades de Encuestas Inteligentes (VOC)

La plataforma utiliza encuestas inteligentes para obtener la opinión estructurada del cliente:

• Monitoreo en Data Monitor: Las encuestas de satisfacción se pueden buscar y monitorear en la pestaña "IS Buzón encuesta" de Data Monitor. La tabla muestra las calificaciones de las preguntas (Q01 a Q10), la duración, y el Sentimiento (Sentiment).
• Reportes de Encuestas (Diagram Reports):
  • 4. Detalle de encuesta inteligente: Reporte que ofrece las respuestas detalladas a cada pregunta (Q01-Q10), la duración del mensaje de voz si el cliente dejó uno, el resultado (abandon, complete, incomplete), y el sentimiento (FEELING) del cliente.
  • 5. Encuesta inteligente por agente: Consolida la cantidad de encuestas realizadas a un agente (SURVEYS) y el promedio de calificación obtenido por el agente en cada pregunta (Q01-Q10) y el promedio general (AVERAGE).
  • 6. Encuesta inteligente por Skill: Consolida la cantidad de encuestas por skill y el promedio de calificaciones por pregunta (Q01-Q10) y el promedio general del skill.

Análisis de Voz (Speech Analytics)

El análisis de voz y texto en Wolkvox se sustenta en componentes de Speech y text Analytics que analizan el contenido de las interacciones para extraer métricas clave de la comunicación y el sentimiento.

A. Componentes y Métrica Clave

Aseguramiento Automático de la Calidad (Auto QA)

La funcionalidad de QA en Wolkvox se enfoca en medir el porcentaje de precisión en el cumplimiento de los atributos definidos en la Matriz de Calidad. El sistema utiliza IA para realizar evaluaciones automáticas.

A. Proceso y Configuración de QA

• Matriz de Calidad (Quality Matrix): La calidad se evalúa mediante esta matriz, donde se definen atributos de desempeño.
• Clasificación de Errores: Los atributos se clasifican como Críticos (CE) o No Críticos (NCE).
• Analista de Calidad AI: Si la evaluación fue automática mediante inteligencia artificial, la columna QUALITY_ANALYST en los reportes mostrará el valor QAi_Bot.
• Envío Manual a QA: Los supervisores pueden seleccionar grabaciones de llamadas específicas en Data Monitor y enviarlas manualmente al Quality Analyzer (Enviar audio a QA) para complementar la selección automática del sistema.

B. Dashboard de Wolkvox QA AI

El Dashboard, bajo la pestaña "Wolkvox QA AI" (dentro de "Análisis de voz y texto"), centraliza el análisis de resultados de calidad.

• Vistas de Análisis: La información puede consultarse y segmentarse por:
  • Por Agente.
  • Por Atributo.
  • Por Canal (ej. chat-WhatsApp, chat-web, voz).
• Métricas Mostradas: Muestra el número de interacciones analizadas y el porcentaje de precisión en el cumplimiento de los atributos.

C. Reportes Detallados de Calidad (Pestaña "Calidad" en Reportes)

1. Resultados por agente:
   • Muestra el rendimiento consolidado del agente, incluyendo la cantidad de Evaluaciones, la Precisión en Errores Críticos (PRECISION_UNIT_CRITICAL_ERROR, PRECISION_OPPORTUNITY_CRITICAL_ERROR) y el Porcentaje de Exactitud (ACCURACY).
2. Resultado por evaluación por agente:
   • Ofrece el detalle de cada evaluación individual aplicada a un agente. Incluye CONN_ID, AGENT_NAME, COMMENTS, métricas de precisión y exactitud, la DATE, el CHANNEL y el nombre del analista (QUALITY_ANALYST).
3. Detalle de la evaluación por atributo:
   • Permite ver si se cumplió (Yes) o no (No) con cada atributo individual evaluado. Detalla el ATTRIBUTE, su clasificación (CE para Crítico o NCE para No Crítico), y quién realizó la evaluación (QUALITY_ANALYST o QAi_Bot).
4. Resultados por atributo:
   1. Consolida el cumplimiento global de cada ATTRIBUTE de la matriz. Muestra la cantidad de veces que se cumplió (YES) o no (NO), y el porcentaje de cumplimiento promedio (PERCENT).