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Una parte importante de los esfuerzos de las organizaciones para atraer clientes y ganar su lealtad se dirigen a ofrecer una experiencia cliente positiva y gratificante. El camino para lograrlo combina el saber-hacer humano con la precisión de las últimas tecnologías. De tal forma que cada vez son más las empresas que aprovechan los datos y el análisis de las emociones para obtener una visión más completa de sus clientes. Porque solo conociendo y comprendiendo sus necesidades podrán superar sus expectativas.
¿Qué quieren, esperan y necesitan los clientes? Es la pregunta que en todas las compañías se sabe que determinará en última instancia la eficacia de una campaña de marketing, los ingresos derivados de una acción comercial o el éxito de la empresa. Con las soluciones tecnológicas disponibles en el mercado en la actualidad, las empresas pueden utilizar la información tan valiosa de que disponen sobre los clientes para poder responder a esta pregunta. Sacar el máximo partido a los datos y al análisis de las emociones es fundamental para entender los retos y aprovechar las posibilidades que ofrecen las experiencias de los clientes actuales. Los datos informan sobre los hechos, el análisis de las emociones, sobre los sentimientos.
Gracias a los datos, el uso de la IA es cada vez mayor. Esto es porque las soluciones de IA se entrenan con datos para dominar el lenguaje y las diferentes tareas. Cuantos más datos sean sobre los que se entrene la solución de IA, mejor será el resultado. Posteriormente, el machine learning o aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que permiten procesar y analizar grandes cantidades de contenido hablado, facilitan que la IA comprenda y se comunique perfectamente sin asistencia humana.
La IA, bien diseñada, es capaz de llevar a cabo el análisis de las emociones (también conocido como “minería de opiniones” o IA emocional), un tipo de minería de datos que tiene la capacidad de analizar el lenguaje y reconocer el tono de la persona que habla o escribe, a través del procesamiento del lenguaje natural. Básicamente, el análisis de las emociones permite a la IA no sólo entender las palabras, sino también percibir las emociones que hay detrás de ellas.
Gracias al aprendizaje basado en datos, el procesamiento del lenguaje natural enriquecido con IA puede aplicarse en la recolección, el almacenamiento y el uso de los datos. Así, al saber lo que tienen que buscar, pueden automatizar el proceso de recolección, recuperando con precisión los datos específicos necesarios para abordar el problema en cuestión. A través de la IA, y más en concreto del análisis de las emociones, los datos pueden ser explotados aportando el máximo valor a las compañías. En resumen, la extracción de datos a través del lenguaje natural hace que la IA sea más eficiente y le permite retroalimentar los datos.
En todos los sectores las empresas están recurriendo a la IA para automatizar tareas y mejorar la eficiencia. Pero además de eso, hoy en día las empresas son conscientes del valor de los datos para la toma de decisiones. Así, Gartner señala que para 2022 “más de la mitad de los grandes modelos de negocio incorporarán una inteligencia continua que utilizará datos de contexto en tiempo real para mejorar la toma de decisiones”.
La combinación de diversos mecanismos, como la analítica aumentada, el procesamiento de flujo de eventos y la gestión de reglas de negocios, proporciona datos actualizados que son esenciales para tomar decisiones oportunas y prudentes. ¿Hay problemas con un producto específico? ¿Algún servicio está resultando problemático? ¿Es necesario volver a formar o dar soporte a los agentes? Todos los problemas a los que se enfrentan los contact centers pueden resolverse mediante el análisis de datos. Obtener datos objetivos concretos es una cosa, entender las emociones o sentimientos que hay detrás de esos datos es otra. ¿Cuál es el contexto? ¿Cómo se sienten los clientes? ¿Por qué están reaccionando así? ¿Existe la posibilidad de mejorar su estado de ánimo?
En un momento como el actual en el que el lenguaje se reduce hasta el punto de caber en un tweet o un mensaje corto, la extrapolación del significado y el tono del lenguaje es vital para mejorar la experiencia cliente. Algunos agentes experimentados son capaces de hacer esto, pero no siempre. Además, la ayuda de la IA en el análisis e interpretación del lenguaje es el complemento perfecto para formar a los nuevos empleados y ampliar y perfeccionar habilidades.
El primer gran avance en el análisis de las emociones fue entrenar a la IA para que comprendiera y reconociera las connotaciones positivas y negativas de las palabras – qué palabras indicaban satisfacción (grande, feliz, súper) y cuáles transmitían desagrado (malo, decepcionado, terrible). Los avances posteriores en el procesamiento del lenguaje natural ya permiten no solo interpretar oraciones más largas, sino también captar el tono. De esta forma, el uso del sarcasmo por parte de las personas puede convertir el positivo “¡genial, muchas gracias!” en un sarcástico “genial, muchas gracias” y esto se puede detectar. Usar el procesamiento del lenguaje natural para entender el tono del lenguaje puede ayudar a recopilar datos que tienen un impacto grandísimo en la comunicación de una marca, en el servicio al cliente y en el rendimiento y la experiencia de los agentes.
Los directivos de las compañías que se esfuerzan por implantar un modelo basado en datos son conscientes de los beneficios del análisis de las emociones y el lenguaje natural. Crear agentes aumentados y realizar análisis avanzados (tanto en tiempo real como de forma predictiva) son dos de las mayores ventajas, pero están lejos de ser las únicas. El dinamismo con el que se desarrolla la IA hace que haya avances de una semana a otra, lo que significa que el análisis de las emociones es cada vez más potente. Según Daniel Newman, analista principal de Futurum Research, “el análisis de las emociones puede alcanzar un 90% de precisión. No se trata de una tecnología en fases tempranas -es una tecnología ya madura, lista para ser utilizada por empresas, empleados y clientes”.
Las herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) basadas en la IA tienen como fin asegurar que el análisis de las emociones proporcione datos fiables y útiles. En el futuro, la dirección de las empresas deben mantener una unión entre el área de datos y el área de negocio de sus organizaciones. Forrester revela que “a pesar de las continuas inversiones en datos y analítica, hay una falta de alineación entre las responsabilidades de los equipos de negocio y operaciones y las métricas que necesitan para tomar decisiones más fundamentadas. Acabar con esta falta de comunicación entre esas áreas es imprescindible para mejorar los resultados de negocio”.
La pregunta que toda compañía debe hacerse ahora no es si se va a aplicar el análisis de las emociones a través de la PLN, sino cuándo se va a empezar a aplicar. La importancia de los datos está ya demostrada y su enriquecimiento mediante el análisis de las emociones debería ser el próximo objetivo en una estrategia basada en datos.
Contar con proveedores cuya estrategia parte de un enfoque basado en datos, como Odigo, supone para las empresas confiar su transformación digital a un líder con una visión de futuro y una amplia experiencia. Las soluciones flexibles de Odigo pueden ayudarte a aprovechar el análisis de las emociones para actualizar tu contact center y mejorar la experiencia de tus clientes. Descúbrelo aquí.
¿Cómo puede la aplicación de Odigo para MS Teams ayudar a ofrecer estándares de atención in-branch y un recorrido unificado sin importar dónde se encuentren los clientes o los expertos?
Cuando los detalles importan, el conector Microsoft Teams de Odigo puede ayudar a mantener la continuidad y la precisión de los casos.
La experiencia de cliente es fundamental para contribuir a mejorar el negocio de las compañías. Una buena atención al cliente se apoya en herramientas tecnológicas para ofrecer servicios más eficientes que consiguen un mayor grado de satisfacción.
