A Flex Gestão de Relacionamentos implantou em sua plataforma tecnológica a solução Speech Analytics, em parceria com a Interaxa, usando tecnologia baseada em Nexídia. O software faz a análise de gravações de voz com tecnologia de reconhecimento de fala para encontrar informações úteis na busca pela qualidade e efetividade no atendimento. O sistema decodifica as gravações em texto e as transforma em dados e informações. Para isso, utiliza uma série de algoritmos matemáticos que permitem encontrar palavras ou expressões específicas, assim como a detecção de emoções positivas e/ou negativas, tanto em tempo real como em gravações.
A ferramenta, integrada à plataforma de relacionamentos inteligentes da Flex, vai ampliar o número de análises feitas pelo controle de qualidade, além de torná-las mais efetivas. “A solução será usada para que possamos aprimorar ainda mais nosso atendimento, e oferecer uma melhor experiência para o cliente, ampliando a gama de contatos monitorados e buscando conteúdos diferentes da tradicional monitoria de procedimentos”, afirma o diretor de inovação e transformação digital, Kleber Bonadia.
A Flex realiza 40 mil horas diárias de interações com clientes e consumidores. “O volume de informações é muito grande para ser analisado da forma tradicional. Com o uso do Speech Analytics, poderemos realizar uma maior quantidade de análises, com mais assertividade e melhorar ainda mais a efetividade nos atendimentos. A riqueza de informações fortalece a tomada de decisões e direciona treinamentos”, explica Angela Casali, diretora de RH e qualidade da Flex.
A ferramenta também identifica palavras e analisa padrões de áudio para detectar emoções ou estresse na voz dos interlocutores, tempos de pausa e vícios de linguagem. Além disso, analisa frases usadas pelos clientes para identificar rapidamente as necessidades, desejos, expectativas e indicar áreas que precisam ser melhoradas, tanto para os profissionais de atendimento quanto para os negócios. “O uso de Speech Analytics permite o desenvolvimento de interações especificas para cada nível da base de contatos, em função do histórico e análise dos atendimentos. Assim, é possível melhorar a abordagem e até mesmo o produto do cliente, pois poderemos entender padrões que antes não poderiam ser mapeados”, complementa Angela.
