TÉRMINOS
Todos los glosarios

/

¿Qué es la voz del cliente (VoC)?

¿Qué es la voz del cliente (VoC)?

Qué es la voz del cliente, cómo recopilan feedback los programas VoC y cómo las transcripciones convierten cada llamada telefónica en datos VoC.

La voz del cliente (VoC) es lo que los clientes dicen sobre sus necesidades, expectativas y experiencias con una empresa, con sus propias palabras y mediante valoraciones. Un programa VoC es el proceso continuo de recopilar esos comentarios en todos los canales, detectar patrones en ellos, actuar en consecuencia y comunicar a los clientes qué ha cambiado.

El término procede del desarrollo de producto. En el despliegue de la función de calidad (QFD, Quality Function Deployment), un método de planificación de producto, la voz del cliente es la fase en la que un equipo identifica, estructura y prioriza las necesidades del cliente. Es el tema del artículo de Abbie Griffin y John Hauser publicado en 1993 en Marketing Science, «The Voice of the Customer». Hoy abarca cualquier comentario de clientes que una empresa pueda captar, desde las puntuaciones de encuestas hasta las llamadas de soporte.

¿De dónde proceden los datos de la voz del cliente?

Los datos VoC proceden de comentarios que pides (solicitados) y de comentarios que los clientes aportan por iniciativa propia (no solicitados). Las fuentes solicitadas son sobre todo puntuaciones; las no solicitadas, sobre todo texto libre y voz.

FuenteTipoQué te indicaTen en cuenta
Encuestas NPS, CSAT y CESSolicitada, con puntuaciónFidelidad, satisfacción y esfuerzoSolo cubre a quienes responden
Entrevistas y grupos focalesSolicitada, abiertaLos motivos detrás de una puntuaciónMuestras pequeñas
Reseñas online y publicaciones en redes socialesNo solicitada, texto librePercepción públicaEscritas por personas con motivos para publicar
Tickets de soporte y correos electrónicosNo solicitada, campos más texto libreQué falla y con qué frecuenciaCategorías elegidas por quien registra el ticket
Transcripciones de chatNo solicitada, texto libreFricción, en palabras del clienteRequiere análisis de texto a gran volumen
Llamadas telefónicasNo solicitada, audio y después transcripciónEl problema completo, en palabras del clienteRequiere transcripción y análisis a gran volumen

Las tres puntuaciones de encuesta funcionan así:

  • Net Promoter Score (NPS) pregunta qué probabilidad hay de que un cliente te recomiende, de 0 a 10. El NPS es el porcentaje de promotores (9 o 10) menos el porcentaje de detractores (de 0 a 6), según el Net Promoter System de Bain & Company. Más información en nuestra guía sobre el Net Promoter Score.
  • Puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) mide la satisfacción de 1 (muy insatisfecho) a 5 (muy satisfecho). La puntuación es el porcentaje de valoraciones de 4 y 5 (Qualtrics). Nuestra selección de software de encuestas CSAT compara distintas herramientas.
  • Puntuación de esfuerzo del cliente (CES) mide cuánto esfuerzo ha dedicado un cliente a resolver una incidencia, de muy fácil a muy difícil (Qualtrics).

Las puntuaciones muestran cuántos clientes están descontentos. Los tickets, los chats y las llamadas muestran por qué. La mayoría de los programas necesitan ambos.

¿Cómo funciona un programa VoC?

Un programa VoC funciona como un ciclo de cuatro fases: recopilar, analizar, actuar y cerrar el ciclo.

Ciclo de un programa de voz del cliente. Cuatro fuentes (encuestas como NPS, CSAT y CES; reseñas y publicaciones en redes sociales; tickets de soporte y chats; llamadas telefónicas) alimentan cuatro fases: recopilar, analizar, actuar y cerrar el ciclo, que vuelve a recopilar. Con un agente de voz con IA, cada llamada añade una transcripción, un resumen y el sentimiento, y campos de extracción personalizados como el motivo de la llamada, que el webhook call_analyzed envía a tus sistemas.
Cómo funciona un programa VoC y dónde entran los datos de las llamadas. Diagrama de Retell AI, octubre de 2026.
  1. Recopilar. Elige fuentes para cada fase del recorrido del cliente. Etiqueta cada elemento con el ID del cliente, el canal, la fecha y el producto, para poder vincular una puntuación de encuesta con la llamada o el ticket que la precedió.
  2. Analizar. Clasifica los comentarios en una lista fija de temas, como errores de facturación o entregas fallidas, y haz un seguimiento del volumen y el sentimiento de cada tema. A gran volumen, esto lo hace la analítica de texto o un LLM, no las personas; consulta nuestra guía sobre el análisis de comentarios de clientes con IA.
  3. Actuar. Asigna a cada tema principal un responsable en producto, operaciones o soporte, y una solución con fecha.
  4. Cerrar el ciclo. Haz un seguimiento con los clientes que plantearon la incidencia, comunica a los clientes qué ha cambiado y comprueba si el volumen del tema baja en el siguiente periodo. Si no baja, el tema vuelve a la lista.

¿Por qué cada llamada telefónica es un dato de la voz del cliente?

Una llamada es un comentario no solicitado y completo: el cliente explica el problema con sus propias palabras, sin que nadie se lo pida. Lo difícil es procesarla. Una grabación no se convierte en datos hasta que alguien la transcribe y extrae el motivo de la llamada, el resultado y cómo se sentía el interlocutor.

Cuando un agente de voz con IA gestiona la llamada, ese procesamiento puede ejecutarse en todas las llamadas. En Retell:

  • Transcripciones. Cada llamada del historial de llamadas (Call History) puede incluir su grabación, transcripción, resumen y resultados del análisis (según tu configuración de almacenamiento de datos), y se puede filtrar por sentimiento o por cualquier campo de análisis y exportar a CSV.
  • Análisis posterior a la llamada. Cuando termina una llamada, un LLM lee la transcripción y rellena campos integrados: resumen de la llamada, sentimiento del usuario (Positive, Negative, Neutral o Unknown), éxito de la llamada y si ha saltado el buzón de voz. El sentimiento se obtiene de la transcripción, no del tono de voz (documentación).
  • Campos de extracción personalizados. Añades tus propios campos booleanos, de texto, numéricos o de selector. Aquí van tus preguntas VoC (ejemplos a continuación).
  • Webhooks y sincronización con el CRM. El call_analyzed webhook envía la llamada completa, con la transcripción y el análisis incluidos, a tu endpoint para tu almacén de datos o tu herramienta de feedback. Las integraciones con CRM de Retell para Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics 365, GoHighLevel y Zoho escriben los resultados del análisis en el registro del contacto.
  • Paneles y alertas. El panel de analítica representa gráficamente cualquier campo personalizado a lo largo del tiempo, y una regla de alerta puede enviarte un correo electrónico o llamar a un webhook cuando la tasa de sentimiento negativo supere tu umbral.
CampoTipoPregunta VoC que responde
call_reasonSelector (Facturación, Entrega, Problema con el producto, Cancelación, Otro)¿Por qué llaman los clientes?
complaint_raisedBooleano¿Se ha quejado el interlocutor de algo?
feature_requestTexto¿Qué piden los interlocutores que no ofreces?
competitor_mentionedTexto¿Qué alternativas se mencionan y por qué?
satisfaction_scoreNúmero¿Qué puntuación dio el interlocutor cuando el agente le hizo una pregunta CSAT al final de la llamada?

Tres apuntes. Los campos personalizados quedan vacíos en las llamadas que nunca llegaron a conectarse, así que exclúyelas de tus tasas. Si tu lista de temas cambia, puedes volver a ejecutar la extracción en llamadas anteriores, lo que se factura de nuevo. Y las normas sobre el consentimiento para grabar varían según el estado y el país, así que comprueba primero las que te aplican.

Para ver una guía de configuración que añade preguntas NPS y CSAT a las llamadas, consulta cómo medir el NPS y el CSAT a partir de las conversaciones telefónicas. Para ver qué puedes extraer de cada llamada que gestiona tu agente, consulta el análisis posterior a la llamada de Retell.

Add Retell AI as a preferred source on Google
Recomendación

Términos relacionados de agentes de voz con IA

Revoluciona tu operativa de llamadas con Retell