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Insights ayuda a explorar conversaciones, pero la calidad del análisis depende de lo que ingresamos y de cómo evaluamos la salida. El dashboard no puede recuperar contexto que nunca llegó.

Conversational Insights es un asset para manejar contact centers y extraer información de la interacción.

Utiliza LLM de google.

La ingesta de audio puede usar Speech-to-Text (STT). La redacción con Sensitive Data Protection/DLP es configurable, no una garantía automática de eliminar todos los PII detectados. Validar configuración y muestras; también pueden quedar datos sensibles en audio, metadatos u otros artefactos. Puede extraer componentes como temas, highlights, preguntas y resúmenes, también puede extraer metadatos, estimaciones de satisfacción y evaluaciones configuradas del agente. Son salidas del análisis, no mediciones infalibles de satisfacción o desempeño.

Basado en esto, puede realizar coaching del agente, bots mejorados y workflows mas eficientes.

==Se ingresa el input (llamada o transcripción) con PII redactados -> Insights extrae componentes útiles y métricas. Esto puede ser exportado a BigQuery para integrarlo con Looker.==

Insights

El módulo de insights extrae la información y esta puede ser exportada a BigQuery/Looker para visualizaciones.

1. Crear data pipeline:
   • Traer los datos de cloud storage, redactarlo y otorgar metadatos.
   • Estos metadatos se ven en Insights como labels
2. Construir y evaluar los modelos personalizados.
   • Esto incluye modelamiento de tópicos, involucrar expertos en temas específicos, crear destacadores personalizados, etc.
3. Extraer valor:
   • Usar esta información para darle un significado.

Hay 3 personas a las cuales podrían usar esta información:

1. Experience Leader:
   • Objetivo: mejorar la experiencia de usuario
   • Puntos de dolor: Entrenamiento del agente y rotación. entender el historial de clientes
   • Deseos: Nuevos usos para la GenAI, análisis de conversaciones
2. Contact Center Operations Manager:
   • Objetivo: Predecir fuerza laboral necesaria. Asegurar que todo esté en orden (trabajadores y herramientas) para manejar objetivos y carga laboral.
   • Puntos de dolor: predicción y programar tiempos
   • Deseos: Usar la IA para asegurar que se manejan bien las conversaciones y se cumplen objetivos
3. Supervisor de Agentes:
   • Objetivo: Asegurar que los agentes manejan las conversaciones efectivamente y cumplen los objetivos.
   • Puntos de dolor: Entendimiento en tiempo real del performance de los agentes y coaching personalizado, también el burnout del agente.
   • Deseos: usar información personalizada para ayudar a los agentes individuales y mejorar la satisfacción del trabajo

==Insights puede ayudar al contact center management para preparar los datos para análisis, desarrollar taxonomía de temas, resumiendo las conversaciones, monitoreo de problemas de clientes, inspecciones QA, exportar y visualizar datos, generar FAQS.==

Véase también

• 01 Data Ingestion — Ingesta de conversaciones para su análisis.

Fuentes: ingesta con transcripción y redacción opcional, pipeline específico de redacción de audio. La segmentación de tres perfiles es un ejemplo del curso, no una taxonomía obligatoria.

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| Floure &                               |
| Tachibana's guild                      |
| [Hikari · Nozomi · Iona]               |
| SEAL: sha256/12: ef161e85496b          |
| STATUS: LITURGY_IN_PROGRESS            |
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