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Las soluciones de Speech-To-Analytics permiten transformar cualquier interacción verbal como consultas sobre productos, incidencias, dudas sobre envíos, comentarios de clientes o interacciones en call centers en texto procesable y, lo que es más importante, en datos sobre nuestros consumidores. Artículo de Ramón Sieira, Specialist en SDG Group
En los últimos años estamos viendo cómo muchas organizaciones del sector retail comparten una preocupación: generan enormes volúmenes de información a partir de interacciones verbales, pero apenas pueden aprovecharla. Si bien es cierto que la conversación ha sido siempre un dato difícil de capturar, estructurar y analizar, parece que finalmente eso está cambiando gracias a la convergencia entre tecnologías avanzadas de speech-to-text y modelos de lenguaje de última generación (LLMs).
Las soluciones de Speech-To-Analytics permiten transformar cualquier interacción verbal como consultas sobre productos, incidencias, dudas sobre envíos, comentarios de clientes o interacciones en call centers; en texto procesable, es decir, transcribirlas. Pero su verdadero valor surge cuando vamos un poco más allá y aplicamos los LLMs para extraer información valiosa de ese contenido y convertir sus matices en acciones de negocio. No se trata de registrar las llamadas, sino de interpretarlas.
Esto significa transformar conversaciones de servicio postventa, llamadas de atención al cliente, dudas en momentos clave del proceso de compra o reclamaciones en información estructurada capaz de impulsar la eficiencia, mejorar la experiencia del cliente y reforzar su ventaja competitiva.
Los beneficios de este enfoque son especialmente evidentes en un entorno tan orientado al cliente como el retail. La evaluación automática de interacciones comerciales o de atención al cliente reduce drásticamente la carga de auditorías manuales al tiempo que aumenta la coherencia en el análisis de calidad. Para un minorista, esto implica poder entender mejor por qué un cliente queda satisfecho, dónde se producen las fricciones, qué productos generan más dudas o qué categorías concentran incidencias repetidas.
Otro impacto relevante está en la optimización del call center. Al analizar las llamadas en tiempo real, el sistema puede dirigir cada conversación al agente o departamento adecuado, lo que reduce tiempos de espera y mejora la resolución de problemas. En el sector retail, donde la inmediatez y la calidad de la respuesta condicionan directamente la percepción de marca, esta capacidad supone una ventaja competitiva clara. A su vez, también permite gestionar picos de demanda, ajustar recursos y anticipar necesidades antes de que se conviertan en quejas.
La segmentación de clientes es otro eje clave donde Speech-To-Analytics aporta valor. Al analizar patrones de lenguaje y tono, la tecnología puede identificar grupos de clientes según sus comportamientos, preferencias o necesidades. Esta segmentación, basada no solo en datos transaccionales sino en la manera real en que el cliente se expresa, permite al retailer personalizar acciones posteriores con mayor precisión. Ajustar comunicaciones, adaptar promociones o priorizar ciertas interacciones se vuelve más sencillo cuando el análisis de la voz revela qué hay detrás de cada conversación.
Además, en un sector donde la experiencia del cliente y la confianza son fundamentales, Speech-To-Analytics aporta un refuerzo importante al cumplimiento normativo. Por lo que, la detección automática de desviaciones, la estandarización de evaluaciones y la trazabilidad completa de cada interacción aseguran que la relación con el cliente sea coherente y segura en todo momento.
Los modelos de lenguaje son el motor de esta transformación. No se limitan a reconocer palabras, sino que entienden intenciones y relaciones dentro de la conversación. Esto permite superar una de las limitaciones históricas en la gestión de voz: la incapacidad de captar contexto. En retail, donde un mismo cliente puede expresar satisfacción, frustración o duda en una sola llamada, esta comprensión contextual es esencial. Trabajar con miles de conversaciones de forma homogénea y con alto nivel de detalle, algo que antes era impensable, abre la puerta a nuevas formas de entender al consumidor.
Por supuesto, no todo está resuelto. Existen desafíos relevantes. La precisión de las transcripciones puede verse afectada por ruido de fondo, acentos o conversaciones solapadas, algo especialmente habitual en entornos retail donde las interacciones pueden tener lugar en tiendas, almacenes o centros de contacto saturados. La comprensión contextual también presenta retos, especialmente cuando los clientes utilizan frases complejas o expresiones ambiguas. De hecho, el vocabulario especializado —por ejemplo, términos técnicos de ciertos productos— debe incorporarse adecuadamente para evitar interpretaciones erróneas y la variabilidad lingüística, muy marcada en el retail debido a la diversidad de sus clientes, exige modelos adaptados a distintos idiomas y acentos.
Por ello, no se debe ignorar la necesidad de cumplir estrictamente con los requisitos de privacidad y seguridad en el tratamiento de datos de voz, especialmente cuando se manejan conversaciones sensibles. Considerando todo lo anterior, se podrían alcanzar altos niveles de precisión teniendo en cuenta los recursos computacionales, que pueden llegar a tener un alto coste, obligando así a los retailers a valorar cuidadosamente el retorno de cada implementación.
En nuestra experiencia, cuando las empresas descubren el valor oculto en sus conversaciones, su visión sobre el cliente cambia casi al instante. Speech-To-Analytics no solo captura lo que el consumidor dice, sino la emoción, la intención y el contexto que envuelven cada interacción. La voz, que durante años ha sido un dato fugaz, se convierte en un activo estratégico capaz de impulsar decisiones más rápidas, precisas y realmente data-driven, totalmente alineadas con la realidad del mercado.
El reto actual no está en escuchar más, sino escuchar mejor. En un sector tan competitivo como el retail, donde cada interacción cuenta, transformar la conversación en conocimiento y el conocimiento en acción puede marcar la diferencia.
