De siempre la recopilación de datos para el análisis de Experiencia de Cliente ha sido considerado un proceso laborioso, costoso y lento. Los avances actuales en nuevas tecnologías, están facilitando que las empresas puedan predecir los cambios del comportamiento de los clientes, su lealtad e incluso su posible abandono. Y esto es posible al aplicar las técnicas de inteligencia artificial, especialmente las de machine learning, a una amplia gama de señales que aportan los clientes, las empresas actualmente pueden analizar tanto los datos estructurados como desestructurados, lo suficientemente rápido para tomar decisiones en tiempo real, provocando un impacto positivo en la experiencia del cliente, además de optimizar los resultados financieros de las compañías.
La multinacional experta en gestión de la experiencia de cliente, Medallia plantea tres aspectos clave para llevar a cabo con eficacia estas acciones:
1. Descubrir los conocimientos de Big Data de forma rápida y con poco esfuerzo.
Ahora, los clientes suelen exponer sus opiniones sobre una marca a través de encuestas, redes sociales, comentarios… un feedback que en su mayoría no está estructurado, y es difícil de incorporar en escalas, debido a que se puede expresar lo mismo de distinta forma. De ahí que sea conveniente aplicar técnicas de análisis de texto mediante aprendizaje automático, para resumir de manera eficaz los comentarios y agruparlos por temas y sentimientos relacionados.
De forma que el análisis cualitativo se vuelve cuantitativo, y la lectura individual se sustituye por un recuento general. Esta información estructurada también se puede combinar con datos operativos, financieros o de encuestas, permitiendo a las empresas identificar patrones, tendencias, riesgos y oportunidades de la misma forma que lo hacían con datos numéricos.
Asimismo, cuando el aprendizaje automático se combina con la inteligencia humana, el análisis de texto es más eficaz, y puede ayudar a las organizaciones a saber lo que está ocurriendo, por lo que permite a los empleados tomar las decisiones adecuadas, para dedicar tiempo a proponer acciones y priorizarlas en lugar de leer opiniones. Estos conocimientos permiten a los responsables de la toma de decisiones: priorizar el trabajo que hay que mejorar, invertir en las áreas más influyentes y realizar un seguimiento del impacto de los cambios a lo largo del tiempo.
2. Predecir los sentimientos y comportamientos actuales y futuros del cliente.
La Inteligencia Artificial puede reemplazar parte del trabajo manual en los procesos de predicción del comportamiento del cliente, y saber qué clientes dejarán la empresa en los próximos tres meses, o quiénes difunden opiniones negativas. De esta forma los empleados pueden ser más empáticos con los clientes y pueden resolver mejor sus problemas, minimizando su rotación y reduciendo el riesgo de fuga.
En este sentido, se pueden detectar patrones en el comportamiento del cliente, que se obtienen mediante las señales tales como comportamiento pasado, características del cliente o los comentarios.
3. Poner el foco en la siguiente mejor acción
Los clientes espontáneamente indican qué está mal en sus experiencias diarias a través de comentarios directos o indirectos, patrones de compra y otros comportamientos observables. Todas estas acciones se detectan y priorizan de forma automática, que conjuntamente con las sugerencias que exponen los empleados, que proceden de las conversaciones con sus clientes, aportan valiosas experiencias para planificar las mejores acciones futuras.
Las empresas deberán centrarse en seguir estas propuestas, con el fin de medir con precisión sus resultados y así lograr un mayor valor comercial. Teniendo en cuenta estas innovaciones, en torno al aprovechamiento de una plataforma impulsada por la IA, las empresas podrán llevar a cabo las acciones adecuadas y comprender el impacto que generan en sus consumidores.
Las organizaciones pueden aprovechar la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático para tomar decisiones en tiempo real, que conllevarán a mejorar la Experiencia de Cliente y los resultados empresariales.
