¿Qué es el análisis conversacional?

Gartner predice que para 2026, las implementaciones de IA conversacional en los centros de contacto reducirán los costes laborales de los agentes en 80 000 millones de dólares¹. A medida que el compromiso con el cliente con las organizaciones está mediado por este tipo de aplicaciones, este campo se ha convertido en un componente crucial de la gestión de la relación con el cliente (CRM).

Este tipo de análisis se centra en comprender el contenido, el contexto, la intención, el sentimiento y otros aspectos relevantes de las conversaciones. El objetivo es obtener conocimientos que se pueden ejecutar para mejorar la experiencia del cliente, mejorar la calidad del servicio y ayudar a los gestores a tomar decisiones comerciales más informadas.

Los componentes clave del análisis conversacional incluyen:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): el PLN es una rama de la inteligencia artificial (IA) que ayuda a los ordenadores a comprender e interpretar el lenguaje humano. El análisis conversacional se basa en gran medida en técnicas de PLN para extraer significado y contexto de entradas de texto o voz.
   

• Análisis del sentimiento: implica determinar el sentimiento o el tono del cliente incrustado en el habla humana. Esto ayuda a las empresas a medir la satisfacción del cliente e identificar posibles problemas o preocupaciones.
   

• Reconocimiento de intenciones: consiste en entender el propósito o el objetivo detrás de la consulta o solicitud de un cliente. Permite a las empresas dar respuestas relevantes y mejorar la eficacia de las interacciones conversacionales.
   

• Análisis del recorrido del cliente: el análisis conversacional se puede utilizar para analizar las interacciones de los clientes en varios puntos de contacto y obtener conocimientos sobre su viaje con la empresa.
   

• Monitorización del rendimiento: las empresas pueden utilizar software de análisis conversacional para rastrear el rendimiento de sus interfaces conversacionales, como paneles de control autoservicio equipados con chatbots. Esto incluye medir KPI como tiempos de respuesta, tasas de resolución e identificar áreas de mejora.
   

• Extracción de temas: el análisis conversacional puede identificar los principales temas o asuntos de las conversaciones. Esto ayuda a las empresas a centrarse en los problemas más relevantes e identificar tendencias o patrones en las consultas de los clientes.
   

• Personalización y recomendaciones: al analizar las conversaciones, las empresas pueden personalizar las respuestas y recomendaciones en función del comportamiento y las preferencias de los clientes.

El análisis conversacional permite a las empresas comprender mejor las necesidades de los clientes, optimizar las interacciones y tomar decisiones basadas en datos para mejorar la experiencia de los clientes y la eficiencia operativa. Así es cómo funciona.

El proceso comienza con la recopilación de datos conversacionales. Esto puede implicar varias fuentes de datos, incluidos registros de chat, grabaciones de llamadas, interacciones por correo electrónico, mensajes en redes sociales e interacciones con asistentes de voz. Una vez recopilados los datos de los clientes (para los datos de voz es necesaria la transcripción), se preprocesan para limpiar y normalizar el texto, eliminando el ruido y la información irrelevante. Este paso implica tareas como la tokenización (dividir el texto en palabras o frases), el uso de minúsculas y la eliminación de palabras de parada (palabras comunes como "y," "el," etc.).

A continuación, se aplican técnicas de PLN para comprender el contenido y el significado de las conversaciones. Los algoritmos de PLN analizan el texto preprocesado para identificar entidades, sentimientos, intenciones, contextos y otras características lingüísticas.

Una vez que los algoritmos de PLN y machine learning han procesado los datos, las plataformas de análisis generan conocimientos y métricas. Las empresas pueden obtener conocimientos sobre las preferencias, los sentimientos, los problemas comunes y las tendencias de los clientes. Esta información se comunica con herramientas de visualización para presentar los conocimientos de los clientes de forma clara e intuitiva, ayudando a los usuarios a interpretar la información y actuar en consecuencia. A medida que se recopilan nuevos datos, el sistema puede actualizar sus modelos para proporcionar respuestas más precisas y personalizadas a lo largo del tiempo.

El análisis conversacional encuentra aplicaciones en muchos sectores. Algunos casos de uso de claves incluyen:

El análisis conversacional se puede utilizar para analizar las interacciones de los clientes con chatbots, asistentes virtuales o agentes de call centers. Ayuda a las empresas a identificar problemas comunes de los clientes, monitorizar el rendimiento de los agentes y mejorar los tiempos de respuesta para ofrecer un mejor servicio de atención al cliente.

Al analizar los comentarios de los clientes de diferentes canales conversacionales, como llamadas telefónicas a un centro de contacto o interacciones de chatbots, las empresas pueden obtener conocimientos sobre las preferencias de los clientes, los puntos débiles y el sentimiento general hacia los productos o servicios.

El análisis conversacional puede ayudar a comprender las consultas de los clientes durante las interacciones de ventas. Ayuda a las empresas a identificar posibles oportunidades de ventas adicionales o cruzadas y a optimizar los mensajes de marketing en función de las respuestas de los clientes.

El análisis de las conversaciones de los clientes puede ayudar a crear experiencias personalizadas basadas en las preferencias y el comportamiento individuales. También ayuda a mapear los recorridos de los clientes para mejorar el compromiso y la retención.

En las instituciones financieras, el análisis conversacional puede ayudar a detectar actividades sospechosas o comportamientos fraudulentos durante las interacciones con los clientes, lo que mejora las medidas de seguridad.

Las herramientas de análisis conversacional se pueden utilizar para monitorizar el cumplimiento de las normativas y las políticas internas durante las interacciones con los clientes para garantizar el cumplimiento de los estándares del sector.

El análisis conversacional, aunque potente y prometedor, también plantea varios retos que deben abordarse para una implementación exitosa y un uso eficaz. Algunos de los principales retos del análisis conversacional son:

• Ambigüedad y variabilidad del lenguaje natural: el lenguaje natural es inherentemente ambiguo y puede variar mucho de un individuo a otro. Las conversaciones pueden involucrar jerga, lenguaje coloquial o gramática no estándar, lo que dificulta que los algoritmos de PLN interpreten con precisión la intención y el sentimiento.
   

• Sensibilidad al contexto: comprender el contexto es crucial para obtener respuestas significativas en las conversaciones. Sin embargo, capturar y mantener el contexto a lo largo de una conversación puede ser complejo, especialmente en interacciones de varios turnos.
   

• Calidad de los datos y ruido: los datos conversacionales pueden ser ruidosos y contener errores, faltas de ortografía o información incompleta. Los datos de baja calidad pueden afectar a la precisión de los modelos de PLN y conducir a conocimientos erróneos.
  
  
• Sesgo de los datos de entrenamiento: los modelos de PLN se entrenan con datos históricos, que pueden contener sesgos presentes en interacciones pasadas. Los datos de entrenamiento sesgados pueden dar lugar a respuestas sesgadas, lo que podría causar daños o reforzar los estereotipos.
  
  

• Escalabilidad y rendimiento: la gestión de un gran volumen de conversaciones en tiempo real requiere una infraestructura escalable y de alto rendimiento. La velocidad de procesamiento de los algoritmos de PLN puede ser un reto a la hora de mantener interfaces conversacionales receptivas.
   

• Soporte multilingüe: la compatibilidad con varios idiomas en el análisis del habla introduce complejidades adicionales, ya que los diferentes idiomas tienen características lingüísticas y estructuras sintácticas únicas.
   

• Privacidad y protección de datos: el análisis conversacional implica analizar las interacciones sensibles de los clientes. Garantizar la protección de datos y el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos es esencial, pero puede resultar complicado encontrar un equilibrio entre ofrecer respuestas personalizadas y salvaguardar la información de los clientes.
   

• Aprendizaje y adaptación continuos: los sistemas de análisis conversacional deben adaptarse y mejorar continuamente en función de los nuevos datos y del comportamiento cambiante de los usuarios. Garantizar la perfecta integración de los nuevos datos y actualizaciones en los modelos es un reto continuo.
   

• Confianza y aceptación de los usuarios: los clientes que interactúan con las aplicaciones de chatbots pueden tener dudas sobre la privacidad, la seguridad de los datos o la precisión de las respuestas. Generar confianza y aceptación por parte de los usuarios es crucial para el éxito de las iniciativas de IA conversacional.

Abordar estos retos requiere una investigación continua, avances en las tecnologías de PLN e IA y un planteamiento meditado de la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y el diseño de sistemas. La superación de estos obstáculos hará que las organizaciones se den cuenta de las numerosas ventajas de las soluciones de análisis conversacional.