¿ChatGPT puede realizar de manera confiable un análisis de sentimiento del centro de llamadas? La respuesta corta es sí, con algunas salvedades.
Este artículo cubre los pasos clave involucrados en el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT para obtener información sobre las emociones y los niveles de satisfacción de los clientes a partir de las transcripciones de llamadas. Aprenderá cómo transcribir sus llamadas, preparar sus datos y utilizar ChatGPT para el análisis.
Por qué la IA combina bien con el análisis de sentimiento de los centros de llamadas
El análisis de sentimientos del centro de llamadas consiste en comprender cómo se sienten sus clientes cuando hablan con su equipo. Este enfoque inteligente analiza lo que se dice (y a veces cómo se dice) para determinar si un cliente está contento, frustrado o en algún punto intermedio.
Al hacer esto, las empresas pueden tener una idea real de la calidad de su servicio, modificar cosas para hacer más felices a los clientes e incluso capacitar mejor a su personal basándose en comentarios reales.
Pero, ¿puede realmente la IA comprender e informar sobre los sentimientos humanos?
Sí. El uso de IA y aprendizaje automático (ML) en el análisis de sentimientos de los centros de llamadas no es nada nuevo. Esta tecnología ha respaldado el análisis de sentimientos mucho antes de que ChatGPT se convirtiera en un nombre familiar.
La IA y el ML utilizan tecnología como el reconocimiento automático de voz (ASR) para convertir las palabras habladas en texto y utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para profundizar en esas palabras e identificar sentimientos y actitudes. A partir de estos datos, las herramientas de inteligencia artificial pueden descubrir tendencias que brindan información valiosa sobre cómo brindar un mejor servicio a sus clientes.
Tradicionalmente, estas herramientas de IA solo estaban disponibles para las organizaciones más grandes debido a su costo y tiempo de implementación.
Con la llegada de ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje (LLM), muchas más empresas podrán comenzar a utilizar herramientas de inteligencia artificial para mejorar el análisis de sentimientos de los centros de llamadas.
En comparación con herramientas anteriores, ChatGPT tiene el poder de procesamiento para analizar conversaciones a una escala mucho mayor y comprende mejor los matices. Esto significa que puede detectar indicios sutiles de satisfacción o insatisfacción del cliente, incluso cuando una conversación es particularmente compleja.
El uso de ChatGPT para analizar los sentimientos de los clientes ayuda a los centros de llamadas a comprender mejor a sus clientes. Las organizaciones pueden tomar decisiones más inteligentes sobre cómo ayudar a los clientes, hablar con ellos de manera más personal y hacer que los clientes estén más felices en general.
¿Nunca antes usaste un LLM? Consulte nuestra guía para usar ChatGPT.
Software de análisis de sentimiento de centro de llamadas vs ChatGPT
El software de análisis de sentimientos de centros de llamadas está diseñado específicamente para analizar llamadas, utilizando algoritmos finamente ajustados para este entorno. Operacionalmente, ha sido diseñado para la integración con sistemas telefónicos, VoIP, IVR y otras tecnologías de centros de llamadas relacionadas.
Aunque no fue creado específicamente para la tarea, ChatGPT puede proporcionar comentarios mucho más ricos a partir de datos de voz que el software tradicional de análisis de sentimientos de los centros de llamadas. Más que simplemente etiquetar llamadas como sentimiento positivo, neutral o negativo, ChatGPT puede captar las sutilezas de la conversación humana, lo que le permite proporcionar un análisis más profundo.
Uso del software de análisis de sentimiento del centro de llamadas
Las herramientas de análisis de sentimientos utilizan algoritmos para evaluar el tono, el lenguaje y el contexto de las interacciones telefónicas de los clientes. Se ofrece como herramienta independiente o como función complementaria con el software premium de centro de llamadas.
Esta tecnología escanea grabaciones de voz o transcripciones de llamadas para identificar y categorizar emociones como la felicidad, la frustración o la ira. Ayuda a los centros de llamadas a comprender cómo se sienten los clientes acerca de sus servicios o productos.
| Ventajas | Desventajas |
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Uso de ChatGPT para el análisis de sentimientos del centro de llamadas
El uso de ChatGPT para el análisis de opiniones del centro de llamadas implica cargar datos de transcripción masiva del centro de llamadas al modelo de lenguaje grande para su procesamiento. A partir de ahí, se puede pedir a ChatGPT que analice el lenguaje y el contexto de estas conversaciones, generando información sobre el estado de ánimo y el sentimiento del cliente a escala.
| Ventajas | Desventajas |
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Cómo ejecutar un análisis de sentimiento del centro de llamadas con ChatGPT
Ejecutar un análisis de opinión del centro de llamadas con ChatGPT implica varios pasos y consideraciones clave para garantizar que se captura y comprende de manera efectiva la opinión del cliente.
Aquí tienes una guía general para empezar.
Transcribir llamadas
Transcribir llamadas es el primer paso para realizar un análisis de sentimientos utilizando herramientas como ChatGPT. Automatizar el proceso de transcripción es esencial para manejar el volumen de llamadas que enfrenta incluso un centro de llamadas pequeño.
Así es como puedes transcribir llamadas usando la tecnología de reconocimiento automático de voz:
- Seleccione una herramienta ASR: Empiece por elegir una herramienta ASR que se adapte a sus necesidades. Hay muchas disponibles, desde herramientas gratuitas adecuadas para un pequeño volumen de llamadas hasta servicios más avanzados basados en suscripción que ofrecen mayor precisión y funciones adicionales como la identificación del hablante.
- Prepare sus archivos de audio: Antes de transcribirlos, asegúrese de que sus archivos de audio estén en el formato correcto para la herramienta ASR elegida. Algunas herramientas pueden requerir formatos específicos como WAV o MP3.
- Divida archivos grandes: Si tiene archivos de audio muy largos, considere dividirlos en segmentos más pequeños. Esto hace que el proceso de transcripción sea más manejable y puede mejorar la precisión de la herramienta ASR al reducir la carga de procesamiento.
- Sube y transcribe: Sube tus archivos de audio a la herramienta ASR. Por lo general, este proceso se puede realizar de forma masiva para mayor eficiencia. Una vez cargado, la herramienta procesará el audio y generará transcripciones.
Limpiar los datos
Limpiar sus datos implica revisar sus transcripciones para asegurarse de que sean precisas, estén libres de errores y tengan un formato consistente.
La mayoría del software ASR y de voz a texto incluirán herramientas para ayudarle a limpiar los datos de voz, lo cual es importante porque las herramientas tradicionales de limpieza de datos no están necesariamente diseñadas para esto. Las tareas típicas incluyen:
- Eliminar el ruido de fondo: Las herramientas ASR pueden transcribir por error el ruido de fondo o las conversaciones cruzadas de otras conversaciones. Querrá eliminarlos o corregirlos para que no haya confusión.
- Corregir palabras mal escuchadas: Las transcripciones automáticas a veces pueden malinterpretar las palabras, especialmente si son términos específicos de la industria o si se pronuncian con mucho acento. Revise y corrija estos errores para un análisis más preciso.
- Eliminar palabras de relleno: Palabras como “um”, “uh” y otros rellenos conversacionales pueden saturar sus datos sin agregar un contexto significativo. Puede eliminarlos para obtener un análisis de sentimiento más claro.
- Utilice un formato coherente: Asegúrese de que todas sus transcripciones sigan un formato coherente para las etiquetas de los oradores, las marcas de tiempo y la puntuación. Esto ayuda a mantener un conjunto de datos uniforme para un análisis más preciso.
Anotar datos
Anotar los datos de su transcripción puede mejorar en gran medida la precisión y utilidad de los resultados de su análisis de opiniones. Las anotaciones proporcionan contexto y metadatos adicionales para ayudar a que las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT comprendan mejor los matices de cada conversación. Este proceso de anotación lo pueden realizar manualmente revisores humanos o mediante el uso de herramientas de anotación automatizadas.
Aquí hay anotaciones útiles que puede considerar agregar a las transcripciones de sus llamadas:
- Identificar hablantes: Si su herramienta ASR no diferencia automáticamente entre oradores, etiquete manualmente al agente y al cliente en la transcripción. Esto es especialmente importante para analizar por separado el sentimiento de los clientes frente al de los empleados.
- Etiqueta emociones: Marque las secciones de las transcripciones en las que detecte emociones fuertes como ira, confusión o satisfacción. Esto facilita identificar los momentos más cargados de emociones de una conversación.
- Temas del segmento: Divida las transcripciones en secciones distintas según el tema que se esté discutiendo. De esta manera, puede analizar el sentimiento sobre cada tema central individualmente.
- Identificar el silencio y hablar demasiado: Marque los lugares donde hay silencios incómodos o incidentes en los que el agente y el cliente hablan entre sí.
- Agregar marcas de tiempo: Agregar marcas de tiempo a la transcripción facilita la localización y análisis de momentos críticos de la conversación.
Integrar con ChatGPT
La integración de los datos de sus llamadas transcritas y anotadas con ChatGPT para el análisis de opiniones requiere alguna configuración adicional.
Una opción es interactuar con ChatGPT mediante programación a través de una interfaz de programación automática (API) como la API de OpenAI. Esto significa escribir código para enviar sus datos de transcripción a la API para que pueda realizar el análisis. Este enfoque programático ofrece más flexibilidad para personalizar la integración y un rendimiento potencialmente más rápido. Sin embargo, requiere algunas habilidades de codificación.
La otra opción es utilizar una plataforma o servicio preintegrado que ya haya integrado los modelos de lenguaje de ChatGPT en su software. Estas plataformas ocultan los complejos detalles técnicos de la integración con ChatGPT detrás de escena, lo que le permite acceder a sus capacidades a través de una interfaz simple y fácil de usar.
Estas plataformas son menos flexibles que el método API, pero pueden hacer que sea mucho más fácil para equipos no técnicos utilizar la sólida comprensión del lenguaje de ChatGPT sin codificación compleja.
Cualquiera que sea la ruta que elija, deberá adquirir una suscripción o un plan de servicio. Muchos proveedores ofrecen pruebas gratuitas o niveles de precios iniciales para ayudarle a evaluar sus capacidades de IA y determinar si satisfacen sus necesidades de análisis y volumen de llamadas.
Entrena y perfecciona ChatGPT
Si bien el modelo de lenguaje base de ChatGPT es increíblemente poderoso, tendrás que realizar alguna capacitación personalizada o ajustes para obtener resultados óptimos para tu caso de uso específico. Al ajustar el modelo en las transcripciones de su centro de llamadas, puede enseñarle lenguaje específico de la industria, nombres de productos y frases comunes. Esta especialización ayuda a ChatGPT a comprender con precisión el contexto y los matices de sus conversaciones.
También es una buena práctica analizar los resultados iniciales del análisis de sentimiento y luego utilizar esos comentarios para mejorar la precisión. Si nota que el modelo tiene dificultades con ciertos patrones o temas lingüísticos, los datos de capacitación adicionales centrados en esas áreas pueden ayudar a fortalecer sus capacidades.
Analizar e implementar insights
Con sus datos preparados y la integración configurada, está listo para comenzar a usar ChatGPT para el análisis de sentimientos a gran escala en las transcripciones de sus llamadas. Ejecute el modelo en su conjunto de datos completo de conversaciones transcritas y anotadas para extraer información sobre las tendencias de la opinión de los clientes.
Mientras revisa los resultados del análisis, busque problemas comunes o puntos débiles que afecten negativamente al sentimiento. Es igualmente importante identificar los tipos de interacciones y comportamientos de los agentes que conducen a emociones positivas en los clientes.
Siga las mejores prácticas para la toma de decisiones basadas en datos. Los conocimientos que descubra deben servir de base para acciones y estrategias concretas. Esto podría significar actualizar los materiales de capacitación para los agentes, perfeccionar los guiones y procedimientos de las llamadas o incluso impulsar la dirección del producto basándose en las frustraciones recurrentes de los clientes. Analizar periódicamente la opinión del cliente después de realizar mejoras puede ayudar a confirmar si esos cambios tuvieron el efecto positivo deseado.
