El análisis conversacional es la tecnología de próxima generación que lo ayuda a extraer lo que el cliente dice sobre su marca desde muchos canales.
Con el crecimiento de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), ahora puede confiar en aplicaciones en la nube o locales que pueden descifrar todas las voces de los clientes en minutos. El análisis conversacional es la tecnología detrás de estas herramientas.
Siga leyendo para conocer el análisis conversacional de adentro hacia afuera. Le ayudará a implementar esta tecnología en su negocio, desarrollar servicios gestionados para otras organizaciones o convertirse en desarrollador de esta tecnología.
Tabla de contenido
¿Qué es la analítica conversacional?
El análisis conversacional utiliza un software que puede pasar por varias conversaciones de fuentes digitales sobre su negocio. Estas conversaciones incluyen publicaciones en redes sociales, llamadas telefónicas/chats de servicio al cliente, revisiones de perfiles comerciales, debates en foros y más.
Esencialmente, esta tecnología tiene como objetivo leer miles de conversaciones de clientes con o sobre su negocio en unos pocos minutos. Luego, extraiga información vital que podría ayudarlo a improvisar su producto, servicio o marca de acuerdo con el gusto de sus clientes.
AI y ML son las dos principales tecnologías de desarrollo de software detrás del análisis conversacional. En IA, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el algoritmo clave detrás de dichos programas.
Estas herramientas de tecnología de la información avanzada y las capacidades de computación en la nube lo ayudan a comprender las conversaciones en cualquier forma, como correos electrónicos, llamadas telefónicas y mensajes de texto.
El análisis conversacional reemplaza la necesidad de una auditoría manual de las llamadas, correos electrónicos y chats del servicio de atención al cliente. El software de IA puede escanear terabytes de conversaciones en minutos.
Además, las herramientas pueden recopilar varios datos comerciales, como políticas, evaluación de riesgos, etc., de otras aplicaciones integradas y sugerir soluciones inmediatas a los puntos débiles de los clientes.
Si está en la industria de servicio al cliente, encontrará un uso abundante de esta tecnología de análisis de información. La industria de servicios utiliza principalmente los siguientes dos tipos de herramientas para el análisis conversacional:
- conversación de voz
- conversación de texto
Las empresas utilizan este concepto de alta tecnología para analizar conversaciones con clientes, empleados, proveedores, etc. Las organizaciones deben seguir las normas de privacidad de CCPA, GDPR, etc. al recopilar datos de conversación de su público objetivo.
¿Por qué es importante analizar conversaciones?
#1. Obtenga la historia matizada
Es posible que obtenga un fragmento de queja y satisfacción del cliente de sus revisiones en línea. Aún así, el mejor lugar para obtener la historia más completa es su conversación con los agentes de servicio al cliente.
Muchos clientes de todas las edades se ponen en contacto con el servicio de atención al cliente, y las empresas obtendrán una mejor visión al analizar sus conversaciones. Además de ofrecerle una vista detallada del comportamiento y el sentimiento del cliente, le permite identificar patrones y tomar medidas.
#2. Predecir el comportamiento del cliente
Cada cliente es diferente: es imposible predecir por completo cómo se comportará uno. Pero puede identificar patrones a medida que avanza en cientos y miles de conversaciones con clientes.
Con su ayuda, sabrá lo que necesitan los clientes incluso antes de que ellos lo sepan. Como resultado, los clientes tendrán una mejor experiencia después de ponerse en contacto con el servicio de atención al cliente.
#3. Obtenga mejores perspectivas que los comentarios de los clientes
Solo un pequeño número de personas que se comunicaron con su servicio de atención al cliente compartirán comentarios. En la mayoría de los casos, las personas con experiencias extremadamente positivas o negativas encuentran tiempo para brindarle comentarios.
Por esta razón, los datos que obtiene de los comentarios pueden estar sesgados a los extremos. Si desea obtener datos precisos sobre cómo se sienten los clientes acerca de su marca y servicio al cliente, analizar las conversaciones es la mejor manera de hacerlo.
#4. Reducir la carga de trabajo interna
El análisis de la conversación es un proceso automático realizado con la ayuda de varias aplicaciones. Por lo tanto, no hay necesidad de designar a un empleado para que revise las conversaciones manualmente, lo que consume mucho tiempo y es ajetreado.
En cambio, pueden enfocarse en tareas de alto valor que generan más ventas y ROI.
Por otro lado, el análisis permite identificar preguntas o solicitudes comunes.
#5. Cuente con sus propias palabras
Los comentarios que la gente hace sobre sus productos y su empresa no están estructurados y son breves. Por lo tanto, no es fácil analizarlos en busca de precisión sentimental. Además, puede haber una limitación de caracteres o palabras que dificulte que los clientes escriban lo que sienten.
En las conversaciones, no existen tales restricciones, y también puede analizar los sentimientos correctamente desde allí.
#6. Obtenga los datos necesarios de los propios clientes
La mejor manera de mejorar la experiencia del cliente es recopilar datos de todo tipo de comentarios. Cualquier dato del cliente que desee recopilar se puede hacer a partir de conversaciones que involucren su propia opinión.
¿Cómo funciona el análisis conversacional?
La tecnología depende en gran medida de la IA, en particular de la PNL. Aparte de eso, necesita bases de datos de datos de texto, archivos de llamadas telefónicas, integración en tiempo real con herramientas de operaciones de servicio al cliente, etc.
Inteligencia artificial
Usando ML y NLP, los desarrolladores de software entrenan sus aplicaciones para comprender lenguajes escritos y hablados. Por ejemplo, Google Assistant o Amazon Alexa son programas de inteligencia artificial que pueden comprender su idioma hablado y convertirlo en comandos para el software.
La PNL utiliza en exceso conceptos lingüísticos y fonéticos. Por ejemplo, el algoritmo NLP descompone las oraciones habladas en fonemas. Estas son unidades de sonido que ayudan a una máquina a distinguir millones de palabras.
El idioma inglés tiene 42 fonemas. De manera similar, otros idiomas tienen fonemas específicos que utiliza un algoritmo de PNL para comprender los idiomas humanos.
Acceso a datos propios
Una vez que el NLP está listo, debe conectar el programa con un flujo constante de datos de clientes de varias fuentes propias.
Dado que recopila datos directamente de sus clientes a través de llamadas telefónicas, correos electrónicos y chats, y ellos aceptan su acuerdo de protección de privacidad, es más seguro que las fuentes de datos de terceros.
Análisis de los sentimientos
El programa NLP también viene con un algoritmo de análisis de sentimientos. El objetivo es captar chats de clientes y llamadas telefónicas que indiquen el modo o intención del cliente.
Por ejemplo, si el algoritmo encuentra palabras positivas como Asombroso, Magnífico, Fantástico, etc., significa que el usuario está contento. Por otro lado, las palabras negativas como Inútil, No bueno, Sin valor, Basura, etc., significan que la persona que llama no está contenta.
Ahora, una vez que combina todo esto en una aplicación en la nube, obtiene un enorme poder para comprender a su cliente de manera efectiva. Puede modificar su servicio para hacerlos felices sin romper el banco.
Algunas herramientas de análisis conversacional son tan poderosas que informan a los líderes del equipo de servicio al cliente sobre cualquier incidente negativo en tiempo real en llamadas o chats. Por lo tanto, el gerente o supervisor puede ayudar al agente de soporte a brindar una experiencia placentera a la persona que llama.
Beneficios
#1. Localice los puntos débiles del cliente
La satisfacción del cliente es el principal motor del éxito empresarial. A menos que descubra sus puntos débiles, se vuelve imposible para cualquier empresa abordarlos y retener clientes.
El beneficio más importante del análisis de conversaciones es ayudarlo a identificar las causas y los desencadenantes de las frustraciones de los clientes. Por lo tanto, se vuelve más fácil abordar los problemas lo antes posible, mientras que las empresas pueden tomar las medidas necesarias para evitarlos.
#2. Mejores Tasas de Ventas y Conversión
Cada negocio apunta a una mejor conversión de tráfico y ventas. Es por eso que necesita analizar la conversación del cliente.
Le permite conocer las características que más preguntan los usuarios. Si alguien no está satisfecho con ciertas funcionalidades de su producto o servicio, puede aprender esa herramienta a partir de los datos de análisis.
#3. Obtenga mejores conocimientos sobre UX
Con los datos de análisis de conversaciones, puede obtener información que le permitirá comprender todo el recorrido del cliente. También le permite conocer los cambios en el sentimiento del cliente durante el viaje.
Como puede obtener información útil sobre la experiencia digital y telefónica de los clientes, puede usarla para mejorar la experiencia del usuario.
#4. Tomar decisiones informadas
Cada decisión comercial que tome debe estar bien informada y respaldada por evidencia. Dado que sus servicios están destinados a satisfacer a los clientes, no puede haber mejor evidencia que la conversación con el cliente.
Revise los datos analíticos para descubrir qué quieren los clientes en sus productos para tomar decisiones sobre la próxima gama de productos o actualizaciones que está a punto de lanzar al mercado.
#5. Monitoreo en tiempo real de agentes
Los agentes de soporte son los representantes de su empresa que tratan con sus clientes. Algunas herramientas de análisis de conversaciones también tienen la capacidad suficiente para ofrecer información sobre el rendimiento en tiempo real de los agentes.
Las empresas pueden usar estos datos para capacitar a los ejecutivos de atención al cliente al descubrir sus fortalezas y debilidades. Además, los mismos datos se pueden utilizar para desarrollar una estrategia improvisada para tratar con diferentes clientes.
#6. Aumente la productividad del centro de soporte
Analizar la conversación en un centro de soporte (llamada y chat) también le permite hacer que el sistema sea más productivo. Aquí, también se pueden usar los datos analíticos para una mejor categorización y enrutamiento.
Comparte información sobre agentes específicos que son buenos para manejar ciertos problemas. Por lo tanto, las empresas pueden enrutar los chats y las llamadas de los clientes de manera más efectiva.
Casos prácticos de uso
#1. Recopilación de comentarios de muchos canales
Una única herramienta de análisis conversacional puede cubrir todos los medios que utiliza para intercambiar palabras con su audiencia. Por lo tanto, puede recopilar información procesable de los comentarios de los clientes en chats, comentarios en redes sociales, tweets, llamadas telefónicas, correos electrónicos, reseñas comerciales, etc.
Por ejemplo, los clientes informan excesivamente sobre un problema de producto o servicio en varios canales. La herramienta puede analizar instantáneamente estas ráfagas de comentarios, comprender el problema y recomendarle que intervenga con una resolución.
#2. Pruebas de productos
Si es una PYME o una startup y no puede permitirse el lanzamiento a gran escala de un producto/servicio para su prueba, una herramienta de análisis conversacional puede ayudarlo.
Por ejemplo, puede implementar el producto/servicio entre un pequeño grupo de clientes. Luego, controle sus comentarios, opiniones y compromisos en varias plataformas. El algoritmo de PNL lo ayudará a recopilar sentimientos positivos, neutrales y negativos.
Luego, puede medir estadísticamente si la implementación será exitosa o no.
#3. Asistente virtual de atención al cliente
Un punto doloroso para la industria del servicio al cliente son las llamadas repetidas. Ocurre cuando el primer agente no maneja a la persona que llama de manera efectiva.
Una IA de análisis conversacional analiza varios diálogos y monólogos de su negocio y consumidores.
Cuando nota que alguien llama al equipo de atención al cliente varias veces, puede señalar los incidentes a los gerentes. Luego, un agente de atención al cliente con experiencia puede manejar el problema con delicadeza.
#4. Cumplimiento en Call Centers
Los fraudes que involucran tarjetas de crédito, tarjetas de débito, SSN e identidad son algunos de los grandes desafíos para cualquier centro de llamadas. Las empresas pueden manejar tales fraudes de manera eficiente y económica utilizando una herramienta de análisis conversacional.
El algoritmo analiza todas las llamadas, correos electrónicos y chats en tiempo real. Cada vez que detecta cualquier lanzamiento de información de tarjeta de crédito, tarjeta de débito o SSN de un cliente, puede marcar el incidente de inmediato.
Luego, el equipo de auditoría y cumplimiento de su centro de llamadas puede intervenir para evitar que los datos confidenciales de los clientes se hagan públicos.
#5. Evaluación de plomo
Los equipos de marketing pueden ahorrar mucho analizando clientes potenciales a través de análisis conversacionales. El algoritmo ayudará a su equipo a analizar el sentimiento del prospecto sobre su marca.
Si el análisis encuentra algo negativo, puede dejar de buscar el cliente potencial, ya que no se convertirá.
#6. Mercadeo Personalizado
Un algoritmo de análisis conversacional puede trabajar en estrecha colaboración con una herramienta de marketing que envía correos electrónicos, mensajes de texto, llamadas telefónicas IVR, mensajes de WhatsApp, etc., a los clientes.
Por ejemplo, un cliente contactó a su agente sobre un próximo teléfono inteligente que está lanzando. Después de la llamada, al recibir un activador del algoritmo, su CRM de marketing puede enviar un correo electrónico personalizado con un enlace de pago para el teléfono en la fecha de lanzamiento.
Por lo tanto, los clientes pueden comprar el dispositivo con un solo clic y usted tiene aseguradas múltiples conversaciones de clientes potenciales.
Ultimas palabras
El análisis conversacional es un gran enfoque para aprovechar los datos de los clientes para el crecimiento del negocio. Sin embargo, debe asegurarse de capturar conversaciones con consumidores, empleados o proveedores de manera ética.
Declarar que el chat, la llamada o las revisiones se pueden guardar para comprender las necesidades es una excelente manera de evitar cualquier incumplimiento de las normas de privacidad.
Hasta ahora, ha aprendido esta herramienta de análisis de datos comerciales de rápido crecimiento desde un nivel básico. Ahora puede aplicar esta tecnología en su negocio de manera efectiva y segura.
A continuación, puede consultar el software de fidelización y retención de clientes para aprovechar más los ingresos de la base de clientes existente.