El 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 acerca de un producto, servicio o marca en específico. Estos datos pueden estar en forma escrita y recopilar del lenguaje hablado. Una compañía puede emplear la métrica de análisis de sentimientos para comprender las otras métricas de los clientes, como los puntajes CSAT y NPS. Esta información puede ayudar a redirigir las operaciones comerciales, la atención al cliente y los procesos comerciales para mejorar la experiencia del cliente.
El análisis de sentimiento es una forma de ciencia de datos que emplea inteligencia artificial (IA), machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar los comentarios y las reseñas de los clientes en tiempo real en toda una organización. El análisis de sentimiento en la experiencia del cliente se extrae específicamente de todo tipo de interacciones, como solicitudes de soporte, encuestas, comentarios de productos y llamadas telefónicas, entre otros tipos.
Al emplear estas interacciones como datos, una compañía puede identificar los problemas clave por los que los clientes se comunican con ella y obtener insights en tiempo real sobre el sentimiento detrás de cada uno de ellos. Además, al analizar estos puntos de datos, una organización puede identificar los controladores de sentimientos negativos y positivos y notar cualquier fluctuación en el sentimiento del cliente.
El objetivo principal del análisis de sentimiento 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 chatbots o una estrategia de marketing reconfigurada que introduzca una campaña de marketing dirigida. El análisis de sentimiento es solo una parte de una estrategia más amplia de experiencia del cliente (CX), que generalmente involucra múltiples componentes. Todo lo anterior tiene el objetivo de retener a los clientes actuales y generar 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 sentimientos es recopilar los datos que alimentarán el análisis. Estos datos pueden recopilarse de distintas fuentes según la organización.
Entrevistas con clientes o grupos focales: estos insights pueden obtenerse a través de entrevistas escritas con clientes realizadas en línea o por teléfono. O bien mediante un grupo focal seleccionado creado específicamente para comprender el sentimiento del cliente sobre un producto.
Correo electrónico o comentarios en línea: las herramientas de análisis de sentimientos pueden ayudar a recopilar la correspondencia por correo electrónico con los clientes y clasificarlos en su ubicación adecuada.
Monitoreo de redes sociales: el análisis de sentimientos se puede emplear para comprender y monitorear los comentarios de los clientes realizados en las plataformas de redes sociales.
Feedback en los sitios de comentarios: algunos usuarios pueden ir a sitios web de reseñas de productos específicos para ofrecer su experiencia y feedback.
Solicitudes de atención al cliente: el análisis de sentimientos se puede emplear para separar y analizar las solicitudes de atención al cliente abiertos por el personal de atención al cliente y descifrar si el problema se resolvió o quedó abierto.
Interacciones con equipos orientados al cliente, como ventas o soporte: el análisis de sentimientos 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 sentimientos puede ser más completo y brindar a la organización una comprensión más amplia de cómo se siente un cliente. Los datos recopilados en esta etapa son muy importantes, ya que son la base del proceso de análisis de sentimientos y serán en los que una organización basará sus decisiones cuando llegue el momento de hacerlo.
Paso 2: Identificar patrones de sentimientos positivos y negativos
Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es identificar los sentimientos positivos y negativos que tienen los clientes con el producto o servicio. Esto se puede hacer de varias maneras; la más común es observar las respuestas cuantitativas de encuestas, como la de net promoter score (NPS) y la de puntaje de satisfacción del cliente (CSAT).
Las respuestas cualitativas son un poco más difíciles y requieren que las organizaciones respondan manualmente, pero los avances en tecnología han ayudado a automatizar este proceso. El análisis de feedback impulsado por IA que puede captar automáticamente los sentimientos del cliente también está ganando popularidad.
Paso 3: Obtener insights aplicables en la práctica
Una vez que una organización ha identificado los sentimientos positivos y negativos de los clientes, es hora de recopilar insights aplicables en la práctica para mejorar la experiencia del cliente. Un ejemplo podría ser el análisis de feedback de los clientes que muestra que los clientes no están satisfechos durante la etapa de incorporación, caracterizándola como "abrumadora".
Lo anterior significaría una revisión del proceso de incorporación y un desglose detallado del sistema actual. Otras áreas de análisis también pueden proporcionar insights valiosos sobre los problemas de los clientes y las experiencias negativas.
Paso 4: Obtener insights y realizar mejoras
Este es el momento de implementar estrategias para abordar estas áreas de mejora. Usemos el ejemplo de un proceso de incorporación “abrumador”. La organización comenzaría analizando el comportamiento del usuario y el análisis de solicitudes de soporte para llegar a la causa principal de la confusión.
Un escenario potencial es que muchos usuarios no completen la lista de verificación de incorporación. Pero con la ayuda del análisis de sentimientos, la organización descubre que los clientes están abandonando en un paso en específico. 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 video tutorial con orientación paso a paso que brinde mejores interacciones de soporte.
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 continuar analizando los insights de sentimientos. Es probable que las organizaciones necesiten acoplar los análisis de sentimientos con más datos de analytics para lograr una mayor precisión.
Una vez que se miden esas estrategias, las organizaciones pueden evaluar su impacto a través del monitoreo de indicadores clave de rendimiento (KPI) y continuar monitoreando el análisis de los sentimientos del cliente.
El análisis de sentimiento ayuda a la experiencia del cliente de diversas maneras. Los siguientes beneficios del análisis de sentimiento son algunos de los más grandes y populares.
Al hacer un análisis de sentimientos, una compañía puede comprender mejor las expectativas de los clientes y producir un puntaje de sentimientos que se puede poner en práctica. El análisis de sentimiento permite a las compañías comprender a los clientes y sus emociones y crear una experiencia más personalizada. Las organizaciones pueden tomar el análisis y crear experiencias personalizadas que resuenen con los usuarios individuales, mejorando en última instancia la reputación de la marca y la lealtad del cliente.
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 como resultado una mejor lealtad a la marca y opiniones más positivas de los clientes.
Con la ayuda de KPI como el análisis de sentimiento, una organización puede monitorear la retención del cliente 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, gracias a lo cual las organizaciones pueden cambiar 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 qué tan bien funciona realmente el producto o servicio que se ofrece. El análisis de sentimientos puede mejorar los productos de una organización ayudándola a reconocer las características que los clientes desean y las que tienen menos éxito o tienen defectos.
Un análisis de sentimientos puede ser extremadamente útil para una compañía, ya que trata de comprender los insights sobre los clientes; sin embargo, el análisis de texto puede ser un desafío. Un proceso de análisis de datos no puede detectar el sarcasmo, el tono emocional ni las palabras mal escritas; no es una ciencia perfecta.
Una palabra utilizada por un cliente puede tener una connotación diferente dependiendo del contexto, lo que puede conducir a confusión y ambigüedad. Una manera de superar este problema es encontrar herramientas de análisis de sentimientos que estén basadas en IA y que puedan entrenarse para captar estos matices. Es importante que el software se actualice regularmente y esté entrenado por humanos y no solo a través de algoritmos.
El análisis de sentimientos, también conocido como inteligencia artificial emocional o minería de opiniones, se implementa para ayudar a una compañía a descubrir dónde se pueden realizar mejoras en el recorrido del cliente para brindar a los clientes una mejor experiencia.
A continuación, se incluye una lista de algunos casos de uso de análisis de sentimientos:
Mejore la usabilidad del producto: tome el análisis de datos del análisis de sentimiento para simplificar características complejas en el producto o servicio que se proporciona.
Personalice la interacción del usuario: brinde experiencias más relevantes a través de contenido personalizado en varios canales con base en el sentimiento del usuario individual.
Mejore el proceso de incorporación: encuentre los puntos débiles de los nuevos usuarios que tienen dificultades e implemente listas de verificación o recorridos de productos, simplificando la experiencia inicial.
Guíe el desarrollo de productos: tenga en cuenta los sentimientos positivos y las preferencias de los clientes al desarrollar nuevos productos y características.
Mejor capacitación en atención al cliente: ayude a los equipos de atención al cliente empleando datos de sentimientos para capacitarlos en el manejo de feedback negativos y mejorar las interacciones con los clientes.
Detecte fricciones en el recorrido del cliente: use datos de sentimientos para identificar opiniones negativas en el feedback a fin de solucionar 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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