Conocer las preocupaciones y anhelos es una de las principales bases de la experiencia de cliente. Para ello, los desarrollos tecnológicos han aportado grandes avances a la hora de rastrear sus comportamientos. Sin embargo, las métricas centradas en conocer la opinión y satisfacción del cliente no son capaces de detectar respuestas emocionales importantes. Como solución a este problema, aparece la inteligencia artificial para monitorizar sentimientos.

Para tener éxito, las empresas deben comprender lo que piensan y sienten sus clientes. Las empresas dedican una gran cantidad de tiempo y dinero a sus esfuerzos por conocer mejor a sus clientes. Pero a pesar de esta gran inversión, la mayoría de las empresas no son muy buenas para escuchar a los clientes. Sin embargo, no es por falta de intentos: las herramientas que están usando y lo que están tratando de medir pueden no estar a la altura de la tarea.

La  investigación realizada por la Universidad de Cambridge muestra que las dos medidas más utilizadas, la satisfacción del cliente (CSAT) y Net Promoter Scores (NPS), no les dicen a las empresas lo que los clientes realmente piensan y sienten, e incluso pueden enmascarar problemas graves.

El problema es que estas encuestas no pueden recoger respuestas emocionales importantes y, como resultado, terminan perdiendo comentarios de importancia crítica. En la investigación de Cambridge investigación, descubrieron que los clientes suelen puntuar a las empresas con una puntuación alta en las encuestas, incluso cuando experimentan problemas importantes con sus productos o servicios, una respuesta de vital importancia que pasan por alto. Y al enmascarar la insatisfacción significativa de los clientes, estas encuestas pueden hacer que las empresas pierdan clientes sin saber por qué.

Sin embargo, existe una mina de oro de buenos datos si sabe dónde buscar y cómo analizarlos. Los clientes a menudo revelan sus verdaderos pensamientos y sentimientos en los cuadros de comentarios abiertos que normalmente se proporcionan al final de las encuestas. En general, el contenido de estos comentarios ofrecen una predicción mucho más fiable del comportamiento de un cliente. Sin embargo, estos a menudo se ignoran y, si se usan, generalmente se usan después de que se calculan las puntuaciones.

La buena noticia es que la mayoría de las empresas tienen el poder de corregir este descuido con relativa rapidez. Por ello, un enfoque impulsado por IA que los profesionales pueden usar como modelo para ajustar los procesos de retroalimentación de sus clientes en consecuencia.

Cómo puede ayudar la IA

El primer y más significativo cambio que las empresas deben hacer es invertir dónde están invirtiendo en su análisis de los sentimientos de los clientes. Deben comenzar con los comentarios cualitativos y luego pasar a los resultados de sus encuestas cuantitativas. Si tienen las herramientas adecuadas para analizar los datos cualitativos (p. Ej., Sistemas de gestión de relaciones con los clientes, redes sociales, reseñas de clientes, correos electrónicos, notas del centro de llamadas, chatbots, etc.), las empresas podrían incluso considerar deshacerse de las encuestas cuantitativas por completo, ya que estas lo hacen. es posible escuchar lo que los clientes piensan y sienten a través de múltiples puntos de contacto en tiempo real.

Aquí es donde los modelos y herramientas de IA pueden ayudar. Las herramientas de inteligencia artificial aún no han sido ampliamente adoptadas por los especialistas en marketing y los gerentes de experiencia del cliente, y las que están disponibles tienden a indicar solo sentimientos positivos o negativos. 

En la investigación realizada, se tomó un marco centrado en el cliente para extraer y asignar palabras clave que representan la experiencia del cliente en las siguientes dimensiones: recursos (por ejemplo, conocimiento, sistema, producto, habilidades, etc.); actividades (por ejemplo, reparación, pedido, prestación de servicios, etc.); el contexto o las situaciones afectan la experiencia (p. ej., fin de semana); interacciones (por ejemplo, llamadas, charlas, etc.); y rol del cliente (por ejemplo, proporciona sugerencias o es neutral). Luego identificaban tanto las emociones del cliente (alegría, amor, tristeza, enojo y sorpresa) como las respuestas cognitivas (cumplidos, quejas y sugerencias) en los puntos de contacto.

Por ejemplo, un cliente otorgó 10 de 10 en puntaje CSAT. Sin embargo, también ofrecieron el siguiente comentario: “Lo único que nos decepcionó un poco es lo relacionado con las reparaciones. Parece que cada vez que salen son más de $ 1,000 en servicio. Los instaladores parecen tener dificultades para diagnosticar el problema y siempre parece ser más caro «. Aplicamos un enfoque de procesamiento del lenguaje natural (PNL) basado en la lingüística para extraer y mapear las palabras clave en este comentario. Por ejemplo, «reparaciones» se asocia a «puntos de contacto», «instaladores» se asigna a recursos, «diagnosticar el problema» se clasifica en actividades, «un poco decepcionado» se considera una emoción de tristeza y términos como «más de $ 1,000, ”“ Luchando ”,“ más caro ”, se clasifican en quejas.

Finalmente, la IA genera y convierte características clave en variables predictivas que pueden entrenar al modelo para predecir si los clientes están satisfechos, son neutrales o tienen una queja, sin usar puntajes de encuestas cuantitativas.

Los algoritmos de IA pueden capturar vocabulario especializado utilizado por los clientes y combinar sus opiniones expresadas en sus propias palabras con escalas de calificación tradicionales para obtener información detallada. Estos conocimientos pueden moldear directamente las acciones tanto a corto como a largo plazo para retener a los clientes.

La herramienta de inteligencia artificial se utilizó en datos longitudinales de la experiencia del cliente recopilados por cuatro proveedores de servicios multinacionales: un conjunto de datos de aproximadamente 30.000 comentarios. Estas empresas piden a los clientes que califiquen sus servicios utilizando las métricas tradicionales de CSAT y NPS y abordan una pregunta final abierta. Si bien los datos que usamos provienen específicamente de estas preguntas de la encuesta, los datos de cualquier tipo de fuente cualitativa funcionarían.

Seis beneficios clave del uso de IA

En la investigación llevada a cabo, se descubrió que la IA puede transformar la forma en que las empresas piensan y miden la experiencia del cliente, pero se destacaron seis beneficios en particular.

La IA puede mostrarte lo que te estás perdiendo

Las empresas a menudo juzgan mal lo que realmente quieren sus clientes. Destacó que los puntos de contacto que realmente interesan a los clientes pueden no ser los que esperan las empresas. Es importante destacar que este enfoque cualitativo impulsado por la inteligencia artificial puede mostrarle lo que se está perdiendo y, por lo tanto, cómo solucionarlo.

Por ejemplo, una empresa se estaba enfocando solo en ventas, repuestos, servicio de campo y puntos de contacto de taller, pero los clientes generalmente consideraban que los puntos de contacto de facturación y financiamiento de crédito eran más críticos en su interacción con la empresa. Como resultado de esta información, la empresa podría redirigir sus recursos.

Capacite a sus empleados en función de lo que realmente es importante para los clientes

Comprender cómo sus clientes trabajan con su empresa le permite crear un programa de capacitación personalizado para educar a los empleados sobre cómo empatizar más con los clientes, preocuparse por sus problemas e interactuar con ellos sin problemas.

Por ejemplo, nuestro modelo destacó que los empleados de una empresa a menudo eran inflexibles y mostraban poca atención cuando se enfrentaban a las quejas de los clientes. Con base en esta información, la empresa capacitó a los empleados en talleres de experiencia del cliente para entregar mensajes clave sobre atención al cliente, empatía con el cliente, estrategias de recuperación del servicio (qué hacer cuando las cosas van mal) y tomar acciones correctivas. Al seguir estas acciones de experiencia del cliente, las empresas vieron un aumento en la satisfacción del cliente y una mejora en la retención.

Determine las causas fundamentales

Para solucionar un problema, debe comprenderlo. Cuando se trata de la experiencia del cliente, las empresas pueden utilizar los conocimientos generados por la inteligencia artificial para detectar no solo dónde hay problemas, sino también qué los está causando.

En un caso, la comunicación fue un gran problema. Los conocimientos adquiridos se utilizaron para reparar las relaciones con los clientes que se identificaron como propensos a fallar. La empresa emprendió acciones decisivas. Los primeros gerentes de cuentas comenzaron a hacer un seguimiento de estos clientes identificados para conocer realmente cuáles eran sus inquietudes. Luego, la empresa invitó a clientes clave a un evento corporativo para discutir en reuniones individuales las razones de las fallas del servicio.

Capture las respuestas emocionales y cognitivas de los clientes en tiempo real

Las empresas deben capturar cómo se sienten los clientes sobre el servicio a través de emociones discretas (alegría, amor, sorpresa, ira, tristeza y miedo) y extraer respuestas cognitivas, conceptualizadas a través de evaluaciones de los clientes (p. Ej., Quejas, cumplidos y sugerencias) en tiempo real. Es importante capturar la retroalimentación en tiempo real, ya que las respuestas emocionales y cognitivas pueden disiparse con el tiempo y es probable que se olviden los detalles de la interacción. El análisis de IA permite a las empresas repensar su programa actual de medición de la experiencia del cliente.

Por ejemplo, una de las empresas con las que trabajamos está poniendo a prueba tres puntos de contacto críticos y mecanismos de retroalimentación integrados en cada uno de ellos para analizar datos en tiempo real utilizando nuestro modelo de inteligencia artificial.

Detecte y evite la disminución de las ventas

Las empresas pueden segmentar a los clientes en función de su valor monetario mediante el uso de NPS y las respuestas emocionales de los clientes detectan una disminución de las ventas. En una de las empresas de casos, se identificaron clientes que, aunque tenían puntuaciones altas de CSAT o NPS, estaban en riesgo de desertar debido a problemas históricos.  Esta información podría alertar a las empresas sobre cualquier disminución en las ventas y ayudarlas a reducir los costos asociados con la pérdida de clientes y la adquisición de nuevos clientes. Detectar cuándo un cliente ha caído a una puntuación de categoría más baja permite a la empresa interferir para evitar perder a ese cliente.

Priorizar acciones para mejorar la experiencia del cliente

Por último, las empresas pueden utilizar estos conocimientos para diagnosticar los factores subyacentes que causan dolor a los clientes y luego priorizar qué causas fundamentales necesitan atención. Esto permite a los gerentes dejar de realizar ciertas acciones (quejas), comenzar a realizar nuevas acciones (sugerencias) y continuar realizando acciones (cumplidos).

Este proceso se puede codificar y automatizar, por lo que las empresas pueden ver en tiempo real cómo se están desempeñando áreas particulares, profundizar e intervenir en cualquier problema emergente. El análisis también ofrece a los empleados una visión de todo el recorrido, lo que permite a los empleados de toda la organización tener la misma visión del cliente, de modo que si surgen problemas, todos los empleados de primera línea pueden ver lo que ha sucedido y actuar en consecuencia.

La experiencia del cliente es ahora la principal diferenciación entre los competidores. Dado que hoy en día muchos clientes usan servicios inteligentes en tiempo real y aplicaciones amigables, las empresas pueden recopilar cada vez más datos textuales en tiempo real sobre los viajes de los clientes en lugar de depender de formas simplificadas y de una sola métrica para medir la experiencia del cliente. La combinación de estos conocimientos de los comentarios directos de los clientes con el análisis de las transacciones de los clientes y otras fuentes puede proporcionar a las empresas una vista personalizada de 360 ​​grados de la experiencia del cliente.

Al implementar un modelo impulsado por inteligencia artificial, las empresas pueden monitorear la experiencia del cliente en tiempo real y generar información que permita a los proveedores de servicios brindar una experiencia perfecta al cliente e intervenir de manera oportuna para la recuperación efectiva del servicio. Por lo tanto, las organizaciones pueden usar datos provenientes no solo de sus propios puntos de contacto, sino también de puntos de contacto externos en los canales digitales, físicos y sociales con el objetivo principal de adoptar de manera continua y proactiva la experiencia del cliente para retenerlos y lograr su lealtad y crecimiento a largo plazo. .

Imágenes del artículo: Zhuo Cheng you , Unsplash