En un contexto donde cada interacción entre marcas y personas deja una huella de datos, el principal desafío no es acumular información, sino interpretarla con velocidad, precisión y sentido estratégico. En esa dirección avanza Loope, la solución desarrollada por Konecta para monitorear, auditar, entrenar y gestionar operaciones en canales digitales y telefónicos.
Loope se presenta como un asistente operativo capaz de integrarse con los sistemas existentes, leer múltiples fuentes de datos en tiempo real, comprender el comportamiento del cliente, auditar el desempeño de los agentes y sugerir mejoras de forma automatizada. En simultáneo, aporta recomendaciones claras y accionables para impactar en la productividad, la calidad del servicio y la rentabilidad.
Inteligencia aplicada al corazón del negocio
Desarrollada por Konecta, Loope combina IA Generativa con modelos de analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva. Esta arquitectura le permite procesar grandes volúmenes de datos, desde llamadas telefónicas hasta conversaciones por WhatsApp o encuestas de satisfacción, y convertirlos en diagnósticos con precisión y recomendaciones inmediatas.
Un punto central de Loope es la capacidad de análisis contextual automático a partir de miles de interacciones diarias, evaluando el cumplimiento de estándares de calidad, identificando patrones y generando formularios y reportes personalizados. Así, aporta los insights necesarios para cada industria o negocio con una cobertura de monitoreo amplia y proactiva.
También actúa como entrenador. Elabora feedbacks específicos para cada agente, con un enfoque individualizado y contextual. Esto incluye el análisis del tono de voz, la identificación de los motivos de contacto, la clasificación de emociones y la propuesta de planes de acción para quienes presenten bajos niveles de desempeño.
Escuchar al cliente, incluso antes de que hable
Loope incorpora un sistema de análisis de sentimientos y estado de ánimo del usuario, que permite identificar no solo el contenido de lo que se dice, sino también el tono emocional, entendiendo qué siente el cliente en cada interacción. Esta lectura permite actuar ante señales de insatisfacción, mejorar la atención y ajustar el vínculo entre marcas y públicos.
Además, Loope construye arquetipos de clientes a partir del análisis histórico de interacciones. Este perfilamiento automatizado permite personalizar estrategias, diseñar mensajes y ofrecer soluciones acordes a las características de cada usuario.
Una solución flexible, integrada y escalable
Loope se integra con múltiples plataformas, CRMs y herramientas de gestión. Se adapta a distintos formatos de datos —como audios comprimidos, textos con errores o caracteres especiales— y puede implementarse de forma modular, facilitando su uso en diferentes tipos de operaciones y unidades de negocio.
En este sentido, se presenta como una herramienta para equipos de Customer Experience, Recursos Humanos, Operaciones y Business Analytics. Su enfoque transversal y su arquitectura tecnológica permiten acompañar estrategias de transformación digital, optimización de procesos y gestión del talento, con foco en resultados.
Datos que accionan
- Se integra con sistemas existentes y analiza datos en tiempo real
- Audita miles de interacciones por día y genera reportes personalizados
- Analiza emociones, tono de voz y motivos de contacto
- Ofrece recomendaciones para cada agente y situación
- Crea perfiles de clientes y sugiere acciones personalizadas
- Unifica la visión del cliente en todos los canales
- Se adapta a distintos formatos y operaciones
- Aprende de cada interacción para mejorar su precisión
Tecnología con propósito
En un contexto donde la inteligencia artificial se convierte en un estándar, el diferencial está en cómo se aplica según la estrategia de cada organización. Loope está diseñado para acompañar a cada cliente con flexibilidad y conocimiento del negocio.
En lugar de reemplazar al talento humano, su rol como “líder virtual” permite brindar soporte en tiempo real a los agentes, con sugerencias sobre cómo mejorar su desempeño, resolver contactos complejos o empatizar mejor con el cliente. Además, su arquitectura basada en GenAI le permite aprender de cada interacción y mejorar la precisión de sus respuestas.
