Análisis de sentimiento en la experiencia del cliente se refiere al proceso de análisis de datos para comprender y medir cómo se siente un cliente con respecto a un producto, servicio o marca en particular. Estos datos pueden estar en forma escrita y recopilados del lenguaje hablado. Una empresa puede utilizar la métrica de análisis de sentimiento para comprender las métricas de los clientes, como las puntuaciones CSAT y NPS. Esta información puede ayudar a redirigir las operaciones, el servicio de atención al cliente y los procesos comerciales para mejorar la experiencia del cliente.
El análisis de los sentimientos es una forma de ciencia de datos que utiliza la IA, el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural para analizar en tiempo real el feedback y las opiniones de los clientes de toda una organización. El análisis del sentimiento en la experiencia del cliente se nutre específicamente de todo tipo de interacciones, como incidencias de soporte, encuestas, reseñas de productos, llamadas telefónicas, entre otros tipos.
Al utilizar estas interacciones como datos, una empresa puede averiguar los temas clave por los que los clientes contactan con ellos y ofrecer conocimiento en tiempo real sobre la opinión detrás de cada tema. Además, al analizar estos puntos de datos, una organización puede determinar los controladores negativos y positivos y hacerse una idea de cualquier fluctuación en la confianza de los clientes.
El objetivo principal del análisis de sentimientos en la experiencia del cliente es comprender los sentimientos y emociones de los clientes hacia la marca. El proceso de análisis de sentimiento puede dar lugar a la implementación de herramientas, como chatbot o una estrategia de marketing reconfigurada que introduce una campaña de marketing dirigida. El análisis de sentimiento es solo una parte de una estrategia más amplia de experiencia del cliente (CX), que suele implicar varios componentes. Todo ello con el objetivo de retener a los clientes actuales y establecer relaciones nuevas y duraderas.
El proceso paso a paso varía de una organización a otra, pero el esquema general del proceso se puede aplicar a la mayoría de las organizaciones que buscan comprender mejor a sus clientes y realizar mejoras en su marca respaldadas por datos.
Paso 1: recopilar datos de clientes
El primer paso para un análisis de sentimiento es recopilar los datos que alimentarán el análisis. Estos datos pueden recopilarse de diversas fuentes en función de la organización.
Entrevistas con clientes o grupos focales: estos conocimientos se pueden obtener a través de entrevistas escritas con clientes realizadas en línea o por teléfono. O un grupo focal selecto que se creó específicamente para comprender el sentimiento del cliente sobre un producto.
Correos electrónicos o reseñas en línea: las herramientas de análisis de sentimiento pueden ayudar a recopilar la correspondencia por correo electrónico con los clientes y clasificarla en su lugar correspondiente.
Monitorización de redes sociales: el análisis de sentimiento se puede utilizar para comprender y monitorizar los comentarios de los clientes realizados en plataformas de redes sociales.
Feedback en sitios de reseñas: algunos usuarios pueden acudir a sitios web de reseñas de productos específicos para ofrecer su experiencia y feedback.
Incidencias de atención al cliente: el análisis de sentimiento puede utilizarse para separar y analizar las incidencias de atención al cliente abiertas por el personal del servicio de atención al cliente y descifrar si el problema se resolvió o quedó abierto.
Interacciones con equipos de atención al cliente, como ventas o soporte: el análisis de sentimiento también puede discernir si un cliente interactuó directamente con un miembro del equipo de atención al cliente o si pasó por un canal automatizado.
Con datos de múltiples canales, el análisis de sentimiento puede ser más completo y dar a la organización una comprensión más amplia de cómo se siente un cliente. Los datos recopilados en esta etapa son muy importantes, puesto que son la base del proceso de análisis de sentimiento y serán en lo que una organización basará sus decisiones cuando llegue el momento de hacerlo.
Paso 2: identificar los patrones de sentimiento positivos y negativos
Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es identificar los sentimientos positivos y negativos que los clientes tienen con el producto o servicio. Esto se puede hacer de varias maneras, la más común es observar las respuestas cuantitativas de las encuestas, como la puntuación neta del promotor (NPS) y la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT).
Las respuestas cualitativas son un poco más complicadas y requieren que las organizaciones revisen las respuestas manualmente, pero los avances en tecnología han ayudado a automatizar este proceso. El análisis de feedback con IA que puede recoger automáticamente el sentimiento del cliente también está ganando popularidad.
Paso 3: obtener conocimientos que se pueden ejecutar
Una vez que una organización ha identificado los sentimientos positivos y negativos de los clientes, es hora de recopilar conocimientos que se pueden ejecutar para mejorar la experiencia del cliente en general. Un ejemplo podría ser el análisis del feedback de los clientes que muestra que no están satisfechos durante la etapa de incorporación, la cual describen como "abrumadora".
Lo que significaría una revisión del proceso de incorporación y un desglose detallado del sistema actual en vigor. Otras áreas de análisis también pueden proporcionar conocimientos valiosos sobre los problemas y la experiencia negativa del cliente.
Paso 4: obtener conocimientos y hacer mejoras
Ahora es el momento de implementar estrategias para abordar estas áreas de mejora. Utilicemos el ejemplo de un proceso de incorporación “abrumador”. La organización comenzaría por analizar el comportamiento de los usuarios y el análisis de los tiques de soporte para llegar a la causa raíz de la confusión.
Un posible escenario es que muchos usuarios no están completando la lista de comprobación de incorporación. Pero con la ayuda del análisis de sentimiento, la organización descubre que los clientes abandonan en un paso concreto. Una forma de mejorar el proceso es crear un recorrido interactivo que guíe a los usuarios a través de la tarea. Otra opción es un tutorial en vídeo con una guía paso a paso que ofrezca mejores interacciones de apoyo.
Paso 5: analizar y medir el impacto
En este paso final, las organizaciones analizan si las estrategias implementadas están teniendo el impacto deseado en sus clientes. La mejor manera de hacerlo es medir el rendimiento y seguir analizando los conocimientos sobre el sentimiento. Es probable que las organizaciones necesiten combinar los análisis de sentimiento con más datos de análisis para mayor precisión.
Una vez medidas esas estrategias, las organizaciones pueden evaluar el impacto de las mismas mediante la monitorización de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y la monitorización continua del análisis del sentimiento de los clientes.
El análisis de sentimiento ayuda a la experiencia del cliente de diferentes maneras. Los siguientes beneficios del análisis de sentimiento son algunos de los más grandes y populares.
Al hacer un análisis de opinión, una empresa puede entender mejor las expectativas de los clientes y obtener una puntuación de opinión que se puede poner en práctica. El análisis de opiniones permite a las empresas entender las emociones y los clientes de los clientes y crear una experiencia más personalizada. Las organizaciones pueden realizar el análisis y crear experiencias personalizadas que repercutan en los usuarios individuales y, en última instancia, mejorar la reputación de la marca y la lealtad de los clientes.
A partir de una experiencia del cliente más personalizada, otro beneficio del análisis de sentimiento es la mejora de la satisfacción del cliente. Al analizar los sentimientos de los clientes, las organizaciones pueden crear experiencias individualizadas que se alineen con sus necesidades específicas. Satisfacer las necesidades del cliente puede dar lugar a una mayor lealtad a la marca y opiniones más positivas de los clientes.
Con la ayuda de KPI como el análisis de sentimiento, una organización puede monitorizar la fidelización de clientes o los clientes en riesgo de abandono. El análisis también puede revelar por qué los clientes podrían inclinarse por cambiar a un producto o servicio diferente y las organizaciones pueden entonces pivotar para crear nuevas estrategias de marketing, como publicaciones en redes sociales o cambios de precios.
Una parte de la experiencia del cliente que una organización no debe olvidar es lo bien que funciona realmente el producto o servicio que se ofrece. El análisis de sentimiento puede mejorar los productos de una organización ayudándoles a reconocer las características que los clientes desean y las que tienen menos éxito o tienen defectos.
Un análisis de sentimiento puede ser extremadamente útil para una empresa en su intento de comprender las percepciones de los clientes. Sin embargo, el análisis de texto puede ser todo un reto. Así, un proceso de análisis de datos no puede captar el sarcasmo, el tono emocional o las palabras mal escritas; no es una ciencia perfecta.
Una palabra utilizada por un cliente puede tener una connotación diferente según el contexto, lo que puede generar confusión y ambigüedad. Una forma de superar este problema es encontrar herramientas de análisis de sentimiento basadas en IA y que puedan entrenarse para captar estos matices. Es importante que el software se actualice regularmente y sea entrenado por humanos y no solo a través de algoritmos.
El análisis de sentimiento, también conocido como inteligencia artificial emocional o minería de opiniones, se implementa para ayudar a una empresa a determinar dónde se pueden realizar mejoras en el recorrido del cliente para ofrecer a este una mejor experiencia.
A continuación se muestra una lista de algunos casos de uso del análisis de sentimiento:
Mejora de la usabilidad del producto: tome los datos del análisis de sentimiento para simplificar características complejas en el producto o servicio que se ofrece.
Personalización del compromiso del usuario: proporcione experiencias más relevantes a través de contenido personalizado en varios canales que se basen en el sentimiento de cada usuario.
Mejora del proceso de incorporación: encuentre los puntos débiles de los nuevos usuarios que tienen dificultades e implemente listas de comprobación o visitas guiadas por los productos, lo que simplifica la experiencia inicial.
Guía del desarrollo de productos: tenga en cuenta los sentimientos positivos y las preferencias de los clientes al desarrollar nuevos productos y características.
Mejor formación en atención al cliente: ayude a los equipos de atención al cliente utilizando datos de sentimiento para formarles en la gestión del feedback negativo y la mejora de las interacciones con los clientes.
Detección de las fricciones en el recorrido del cliente: utilice los datos de sentimiento para identificar los sentimientos negativos en el feedback con el fin de afinar en los problemas recurrentes y los puntos de fricción.
1. How can sentiment analysis be used to improve customer experience. idiomatic
2. How Sentiment Analysis Improves Customer Experience (8 Ways). sentisum
3. How Can Sentiment Analysis Be Used to Improve Customer Experience?. userpilot. 27 de junio de 2024.
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