¿Qué es la analítica de llamadas con IA (también conocida como post call analytics o analítica post llamada)? 

La analítica de llamadas con IA es una tecnología que permite transcribir, procesar y analizar automáticamente cada interacción telefónica entre un cliente y una empresa. También conocida como post call analytics o analítica post llamada, esta solución combina modelos de Inteligencia Artificial, speech-to-text, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos de clasificación para transformar conversaciones no estructuradas en datos accionables. 

En un contexto donde los centros de contacto, equipos de venta telefónica o atención al cliente reciben miles de llamadas diarias, los métodos tradicionales de análisis (escucha manual de grabaciones y revisión aleatoria) no escalan ni permiten una visión integral. La IA permite analizar todas las llamadas, capturando insights clave que antes pasaban desapercibidos. 

El 95% de las llamadas nunca se analiza en los centros de contacto. 

Históricamente, los equipos de calidad solo lograban revisar una fracción mínima (menos del 5%) de las conversaciones con clientes. Esta limitación deja sin visibilidad la gran mayoría de interacciones, lo que implica riesgos de incumplimientos no detectados, una experiencia inconsistente y oportunidades de venta que se pierden sin siquiera saberlo. Analizar todas las llamadas, de forma automática y con inteligencia, ya no es opcional: es una ventaja competitiva. 

¿Qué desafíos enfrentan las organizaciones sin analítica de llamadas con IA o post call analytics?  

Muchas organizaciones enfrentan una brecha crítica entre el volumen de interacciones y su capacidad de analizarlas. Esto genera riesgos de cumplimiento, oportunidades de mejora que pasan desapercibidas y experiencias de cliente poco consistentes. La analítica de llamadas con IA permite abordar esos desafíos desde múltiples ángulos: 

1. Visión operativa incompleta: se desconoce qué ocurre realmente en la mayoría de las llamadas 

Las áreas de calidad o supervisión suelen revisar solo entre el 1% y el 2% de las llamadas, de forma aleatoria. Esto deja fuera señales importantes como errores en la atención, malas prácticas comerciales, desviaciones de script o incumplimientos regulatorios, que pueden repetirse sin ser detectados. 

2. Falta de capacidad para entregar feedback útil y oportuno a los agentes 

Los equipos de monitoreo manual no logran seguir el ritmo del volumen de llamadas. La revisión es lenta, subjetiva y no representativa, lo que impide entregar feedback oportuno y personalizado a cada agente. Esto afecta directamente la mejora continua, la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. De hecho, según un informe de Zendesk CX, el 66% de los consumidores ha terminado su relación con una empresa debido a un mal servicio al cliente. 

3. Riesgo de incumplimientos sin visibilidad ni trazabilidad 

En industrias reguladas, como banca, seguros o telecomunicaciones, los errores u omisiones en la comunicación con el cliente pueden traducirse en multas o pérdidas reputacionales. Pero sin herramientas para detectar y documentar estos casos automáticamente, muchas empresas operan con riesgo constante sin saberlo. 

4. Desconocimiento sobre la experiencia real del cliente 

Las organizaciones pierden la oportunidad de escuchar de primera fuente la voz del cliente (Voice of the Customer, VoC), ya que no sistematizan lo que ocurre en las conversaciones. Se desconoce qué molesta, qué valoran, qué objeciones presentan o cómo evolucionan sus expectativas. 

5. Poca visibilidad sobre qué está funcionando (o fallando) en ventas 

Muchos equipos comerciales telefónicos carecen de información objetiva sobre qué argumentos o enfoques son más efectivos. Sin analizar conversaciones a escala, es difícil saber qué hacen los vendedores con mejor conversión o por qué se pierden oportunidades.  

¿Por qué la analítica de llamadas con IA o post call analytics es clave para empresas en Chile y Latinoamérica? 

Empresas de industrias como telecomunicaciones, banca, retail, salud o seguros manejan volúmenes críticos de llamadas en sus operaciones diarias. En mercados como el latinoamericano, donde la calidad del servicio y la eficiencia operativa son diferenciales competitivos, la analítica de llamadas con IA o post call analytics se vuelve un habilitador clave para transformar procesos con base en datos reales. 

Además, su implementación no solo mejora la gestión interna, sino que permite alinearse con las regulaciones locales en torno a atención al cliente y protección de datos, al contar con trazabilidad y monitoreo automatizado. 

Según Genesys, al transcribir cada interacción se obtiene un conjunto de datos mucho más completo y fiable, escalando la evaluación de calidad a prácticamente todas las llamadas.  

¿Cómo impacta la analítica de llamadas con IA o post call analytics en KPIs de ventas, calidad en la experiencia de usuario y eficiencia? 

Implementar esta tecnología permite transformar las llamadas telefónicas en una fuente estratégica de inteligencia de negocio. Cuando cada conversación se convierte en datos estructurados, las organizaciones pueden tomar decisiones más rápidas y basadas en evidencia. Este enfoque tiene impactos directos y medibles en: 

1. Ventas: mejorar tasas de conversión y eficiencia  

• Identificación de mejores prácticas al analizar qué dicen y cómo lo dicen los agentes con mayores tasas de cierre, se pueden entrenar al resto del equipo con evidencia real, no suposiciones. 

• Detección de señales de intención de compra. La IA puede reconocer frases, tonos o patrones que anticipan una intención de compra, activando alertas o flujos automatizados. 

• Ajuste de guiones comerciales, ya que se identifican puntos de fuga en las llamadas (ej. momentos donde el cliente duda, objeta o cuelga), lo que permite optimizar los scripts con base en datos. 

KPI impactados: 

• Tasa de conversión telefónica. 

• Promedio de venta por llamada. 

• Tiempo promedio de cierre. 

En el caso de Cigna, la aseguradora logró aumentar en un 48% sus ventas al identificar, mediante analítica de llamadas, las mejores prácticas de sus agentes top y replicarlas de forma sistemática. Además, la performance global del equipo comercial mejoró en un 90% y la calidad de las llamadas aumentó en un 23%, gracias a entrenamientos enfocados en las oportunidades de mejora detectadas automáticamente. 

2. Calidad: monitoreo 100 % y feedback continuo 

• Auditoría automatizada y completa. En lugar de revisar manualmente el 1–2 % de las llamadas, se audita el 100 % con IA, asegurando trazabilidad total. 

• Alertas de desviación de protocolos. Si un agente omite frases obligatorias, entrega información errónea o interrumpe al cliente, el sistema lo detecta de forma automática. 

• Feedback personalizado. Cada agente puede recibir indicadores de desempeño por dimensión (claridad, tono, cumplimiento, escucha activa), lo que mejora el coaching. 

Concentrix, una de las principales empresas globales de externalización de procesos, pasó de monitorear solo el 5% de sus llamadas a analizar el 100% gracias a soluciones de speech analytics. Como resultado, logró reducir en un 86% las interrupciones indebidas por parte de los agentes y mejorar sus puntajes de calidad en un 7%. 

KPI impactados: 

• Puntaje de calidad por agente. 

• Número de incidentes de no cumplimiento. 

• Tiempo de resolución de reclamos. 

3. Eficiencia operativa: reducir costos y escalar gestión 

• Reducción del trabajo manual, eliminando tareas como la escucha aleatoria, transcripción manual o elaboración de reportes de calidad. 

• Priorización de casos críticos. Se destacan automáticamente las llamadas que requieren acción, reduciendo el tiempo de respuesta ante problemas o errores. 

• Automatización de reportes y dashboards. Las áreas de operaciones, calidad y ventas tienen visibilidad inmediata de métricas clave, sin depender de reportes manuales. 

KPI impactados: 

• Tiempo dedicado por el equipo de calidad. 

• Número de llamadas auditadas por día. 

• Costos operativos por contacto. 

De los datos a la acción: el verdadero valor de la analítica conversacional 

La analítica de llamadas con IA no se trata solo de recopilar datos o entregar dashboards con indicadores. El verdadero diferencial está en transformar esos datos en recomendaciones accionables que permitan tomar decisiones más rápidas, informadas y efectivas. 

El objetivo no es que el cliente vea qué está pasando, sino qué hacer al respecto. 

Por eso, nuestra visión en MAS Analytics va más allá del análisis post llamada: buscamos generar insights que habiliten mejoras continuas en ventas, experiencia al cliente y cumplimiento. Solo así se desbloquea todo el potencial de la analítica conversacional como motor de impacto real en el negocio.