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Ofrecer una experiencia de cliente (CX) gratificante no es sólo una frase hecha: es fundamental para los esfuerzos de las organizaciones para fidelizar a sus clientes. Combinar la experiencia humana con la precisión de la tecnología de vanguardia es la manera de avanzar, y cada vez más empresas aprovechan los datos y el análisis de sentimientos para obtener un conocimiento más completo de sus clientes. Comprender sus necesidades es la única forma de superar sus expectativas.
El creciente uso de la inteligencia artificial (IA) es posible gracias a los datos, ya que las soluciones de IA se entrenan con datos para dominar el lenguaje y las tareas. Con cuantos más datos se entrene el software de IA, mejor. Consecuentemente, los motores de procesamiento del lenguaje natural (PLN), que ayudan a los programas a procesar y analizar grandes cantidades de lenguaje, permiten que la IA comprenda y se comunique con altos niveles de competencia sin ayuda humana.
¿Qué quiere, espera y necesita el cliente? Se trata de tres sencillas preguntas que todos los líderes empresariales saben que, en última instancia, determinarán la eficacia de una campaña de marketing, los ingresos de una campaña de ventas o el éxito de una empresa. Dadas las herramientas de vanguardia que existen hoy en día en el mercado, todas las empresas disponen de un tesoro oculto de información valiosa para responder a estas preguntas. El aprovechamiento de los datos y el análisis de sentimientos es fundamental para hacerse con las oportunidades de la moderna experiencia de cliente. Los datos aportan hechos, el análisis de los sentimientos las emociones.
Bien diseñada, la IA es capaz de analizar sentimientos, un tipo de minería de datos que tiene la capacidad de analizar el lenguaje y percibir el tono del hablante/escritor, a través del PLN. Básicamente, el análisis de sentimientos confiere a la IA la competencia no sólo de entender las palabras, sino también las emociones y los matices que hay detrás de ellas.
El software de PLN, mejorado con una IA entrenada con datos, puede utilizarse para la recogida, el almacenamiento y la utilización de los mismos. Conscientes de lo que tienen que buscar, estos programas pueden automatizar el proceso de recopilación de datos, recuperando con precisión los datos necesarios para abordar el problema en cuestión. Gracias a la IA, y más concretamente al análisis de sentimientos, se puede trabajar con los datos para ofrecer el mayor valor a las empresas. En resumen: la minería de datos refuerza la IA gracias al PLN, y la IA enriquece los datos.
Los ejecutivos de todos los sectores están recurriendo a la IA para optimizar la eficiencia y automatizar las tareas. Más allá de maximizar las soluciones impulsadas por la IA para hacer más por menos, los ejecutivos entienden el valor de los datos en el proceso de toma de decisiones. Gartner señala que para 2022, «más de la mitad de los principales sistemas empresariales nuevos incorporarán inteligencia continua que utiliza datos contextuales en tiempo real para mejorar la toma de decisiones».
La combinación de varios métodos, tales como la analítica aumentada, el procesamiento de flujos de eventos y la gestión de reglas de negocio proporcionan datos actualizados que son esenciales para tomar decisiones oportunas y prudentes. ¿Hay problemas con un producto determinado? ¿Un servicio está resultando problemático? ¿Necesitan los agentes más formación o recibir apoyo? Muchos de los problemas a los que se enfrentan los contact centers pueden resolverse gracias al análisis de datos. Obtener datos concretos es una cara de la moneda, comprender las emociones (o sentimientos) que hay detrás de esas cifras es la otra. ¿Cuál es es contexto? ¿Cómo se sienten los clientes? ¿Por qué reaccionan de una determinada manera? ¿Hay alguna manera de cambiar sus sentimientos?
En una época en la que el lenguaje se condensa para encajar en un tweet o en un mensaje corto, extraer el sentido y el tono es vital para ofrecer una excelente CX. Algunos agentes entrenados son capaces de hacerlo, pero no en todas y cada una de las ocasiones. Más aún, la IA puede ayudar a analizar e interpretar el lenguaje, siendo el apoyo ideal para la formación de nuevos empleados y la mejora de sus habilidades.
El primer avance en el análisis de sentimientos consistió en entrenar a la IA para entender y reconocer las connotaciones positivas y negativas de las palabras: qué palabras indicaban satisfacción (genial, feliz, estupendo) y cuáles transmitían desagrado (malo, decepcionado, terrible). Los avances en el PLN permiten no sólo interpretar frases más largas, sino también captar el tono. De hecho, el uso del sarcasmo por parte de los humanos puede convertir el positivo «genial, muchas gracias» en un mordaz «genial, muchas gracias». El uso de la PNL para entender el tono del lenguaje puede ayudar a recopilar datos que tienen un impacto tremendo en la comunicación de marca, el servicio al cliente y el rendimiento de los agentes, así como la experiencia.
Los ejecutivos que se esfuerzan por inculcar un enfoque basado en los datos aprecian las oportunidades del análisis de sentimientos y el PNL. Agentes aumentados y la realización de análisis avanzados en tiempo real y predictivos son dos de las mayores funciones, pero no son ni mucho menos las únicas ventajas. La naturaleza dinámica del desarrollo de la IA muestra que los avances se producen cada semana, lo que significa que el análisis de los sentimientos es cada vez mejor. Según Daniel Newman, analista principal de Futurum Research, «el análisis de sentimientos puede alcanzar un 90 % de precisión. No se trata de una tecnología en sus primeras etapas, es una tecnología madura, preparada para empoderar compañías, empleados y clientes a la vez».
Existen herramientas de PNL basadas en la IA para garantizar que el análisis de sentimientos aporte datos fiables y útiles. En el futuro, la dirección de las empresas deberá tender un puente entre los datos y el negocio de sus organizaciones. Forrester revela que «[a] pesar de las continuas inversiones en datos y análisis, existe una falta de alineación entre las responsabilidades de los equipos de negocio y operaciones y las métricas que necesitan para tomar decisiones más informadas. Acabar con esta desconexión es imprescindible para mejorar los resultados empresariales».
La pregunta que todos los miembros de los consejos de administración de las empresas deben hacerse ahora no es si debe aplicarse el análisis de sentimientos mediante el PNL, sino cuándo. La importancia de los datos está bien asentada, y el enriquecimiento de los datos mediante el análisis de sentimientos debería ser el siguiente objetivo en una estrategia basada en los datos.
Recurrir a proveedores que tienen un enfoque basado en datos, como Odigo, permite a las empresas confiar sus transformaciones digitales a un líder con visión de futuro y un historial probado. ¿La prueba definitiva de ello? Odigo es uno de los primeros proveedores de CCaaS en dar soporte DialogflowCX, la solución basada en IA de Google Cloud para contact centers.
¿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.
