Análisis de llamadas para scoring y compliance.
Introducción
Call Center encargado de la atención de clientes para grandes multinacionales, enfrentaba un proceso manual y muy costoso en tiempo para revisar llamadas. Cumplir con los estándares regulatorios en los EE.UU. y detectar oportunidades de venta era clave, pero la falta de automatización provocaba retrasos, resultados inconsistentes y pérdida de ingresos.
Llamadas entrantes
Transcripción y revisión manual
Los agentes invierten tiempo analizando llamadas
Retrasos y posibles errores
Difícil de escalar y asegurar cumplimiento
Informes inconsistentes
Análisis tardío y no sistemático
El problema
El proceso manual de revisión de llamadas:
Miles de llamadas diarias eran revisadas manualmente, ralentizando la QA y generando inconsistencias.
Los call centers en EE.UU. deben cumplir normativas estrictas (saludos, consentimiento, disclosures).
El análisis tardío provocaba pérdida de oportunidades de venta cruzada o upsell.
El proceso manual no escalaba frente al crecimiento del volumen de llamadas.
Fase 1: Recopilación y preparación de datos
Histórico de llamadas, logs de agentes y reglas de compliance integrados en el pipeline.
Mapeo de reglas de cumplimiento para entrenamiento preciso de IA.
Etiquetado de eventos clave para entrenar los modelos ML.
Data Collection Overview
| Data Type | Format | Volume | Purpose |
|---|---|---|---|
Call Audio | WAV | 10,000 calls (~500 hours) | Train & fine-tune the Speech-to-Text model |
Agent Interaction Logs | JSON | 2GB of logs | Identify conversation patterns & keywords |
Compliance Guidelines | PDF/Docs | 200 pages | Define compliance triggers for ML model |
Fase 2: Entrenamiento de modelos de IA
Afinado con datos de audio del cliente para mejorar la precisión en terminología y acentos.
Modelo supervisado que genera scores de cumplimiento y ventas basado en:
Análisis de sentimiento y empatía.
Detección de palabras clave (regulatorias y de ventas).
Análisis del flujo conversacional y calidad.
Entrada de audio
Las grabaciones se preprocesan para estandarizar calidad y formato.
Speech-to-Text
Transcripción mediante ASR afinado al dominio y vocabulario del cliente.
Extracción de features
Se extraen: sentimiento, marcadores de empatía, frases regulatorias, flujo de la conversación.
Scoring
Modelos supervisados generan dos scores clave: Cumplimiento (legal y procedimental) y Potencial de venta (upselling / cross-selling).
Output
Los resultados se integran en el dashboard, facilitando la detección de riesgos y oportunidades.
Ejemplo de visualización de scores
Vista de dashboard con scores por llamada, con filtros y búsqueda.
| Call ID | Compliance Score (%) | Sales Potential (%) | Key Alerts |
|---|---|---|---|
| C-20231001-001 | 94 | 60 | Regulatory script followed; Potential upsell on warranty. |
| C-20231001-002 | 78 | 20 | Incomplete disclosure; Limited sales interest. |
Fase 3: Pipeline de datos en tiempo real y dashboard
Frontend en Next.js y backend con APIs Python.
Procesamiento en vivo con AWS Kinesis.
Gráficos, heatmaps e interfaces de búsqueda para los equipos de QA.
Fase 4: Pruebas e iteración
Pruebas con datos en vivo para validar transcripción y scoring.
Feedback de usuarios para optimizar UX.
Lanzamiento con agentes piloto antes del despliegue general.
Review recent customer calls assessed for compliance. Click "View Details" to see the reasons behind the compliance score and listen to the call recording.
Recent Calls
La solución
Diseñamos una solución impulsada por IA con tres componentes principales:
1. Transcripción automática de llamadas
Mediante un modelo speech-to-text afinado, automatizamos la transcripción de todas las llamadas. El sistema:
Precisión superior al 95%, incluyendo variaciones de acento.
Detección de palabras clave para alertas de compliance y ventas.
2. Scoring de cumplimiento y calidad
Desarrollamos un modelo supervisado de machine learning que analiza las conversaciones y genera scores en función de:
Cumplimiento: saludos, consentimiento, disclosures.
Calidad: tono, empatía, resolución.
Potencial de ventas: patrones conversacionales de upsell o cross-sell.
3. Dashboard interactivo
Un dashboard personalizado permite a supervisores y analistas visualizar:
Scores de cumplimiento y ventas con visualización de tendencias.
Transcripciones indexadas por agente, palabra clave o score.
Alertas en tiempo real para llamadas no conformes.
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Te acompañamos con soluciones a medida, desde la idea hasta la implementación.