MIA es la solución basada en inteligencia artificial que transcribe automáticamente las conversaciones entre ejecutivos y clientes en la sucursal. Permite analizar el contenido, detectar palabras clave y generar alertas sobre temas sensibles o repetitivos, ayudándote a entender lo que realmente ocurre sin depender de la memoria o interpretación del personal.
Beneficios Clave
Transcripción Automática de Audios: Convierte las grabaciones de audio de las atenciones presenciales en texto, creando un registro completo y consultable de cada interacción.
Detección de Frases Clave y Alertas: Configura palabras o frases críticas (como «competencia», «reclamo», «muy molesto») para activar alertas en tiempo real, permitiendo una intervención rápida.
Mejor Comprensión del Contenido: Analiza el tono y el contenido real de las conversaciones para obtener insights sobre las necesidades, quejas y opiniones de tus clientes.
Apoyo a Cumplimiento y Calidad: Facilita la auditoría de guiones, el cumplimiento de normativas y el control de calidad al permitir búsquedas y filtros sobre el contenido de las conversaciones.
Ideal para:
Áreas de Compliance, Calidad y Atención al Cliente que necesitan trazabilidad y análisis del lenguaje.
Dirección y gerencia que buscan entender las verdaderas inquietudes de los clientes.
Empresas en industrias reguladas que requieren un monitoreo pasivo de las conversaciones.
MIA utiliza un motor de reconocimiento de voz avanzado (Speech-to-Text). Una vez que la grabación de audio de una interacción es capturada por <strong>MIMO</strong>, MIA la procesa automáticamente para generar una transcripción en texto, separando lo que dice el cliente de lo que dice el ejecutivo.
Puedes configurar alertas basadas en la aparición de palabras o frases específicas. Por ejemplo, puedes crear una alerta que se active cada vez que un cliente mencione el nombre de un competidor, o cuando se repitan frases asociadas a un problema técnico, notificando al supervisor correspondiente.
Sí, además de la transcripción, MIA puede realizar un análisis de sentimiento básico para clasificar la interacción como positiva, negativa o neutra. Esto ayuda a identificar rápidamente las conversaciones más problemáticas para una revisión prioritaria.