De acuerdo con los resultados de una investigación de Dimensión Data, la experiencia del cliente es el principal impulsor de la transformación digital, y las organizaciones que trabajan para mejorarla reportan un aumento en los ingresos (84%), mayor fidelización de clientes (92%) y ahorro de costes (79%). Importantes beneficios que nos demuestran la importancia de este factor en el recorrido del comprador.
Por otra parte tenemos que, las estadísticas, el 70% de las empresas que ofrecen una experiencia excepcional al cliente utiliza los comentarios para mejorarla. Conocer lo que este piensa y siente con respecto a la marca y el producto permite diseñar estrategias para optimizar el recorrido del comprador y satisfacer sus necesidades de la mejor manera. De ahí es que el análisis de texto cobra importancia para proporcionar valor al factor CX.
¿Cómo el análisis de texto proporciona valor a la experiencia del cliente?
Cuando los clientes hacen retroalimentaciones o requerimientos esperan que los leamos y ejecutemos las acciones necesarias para satisfacerlos, yendo desde la simple respuesta “gracias por tu comentario” hasta la resolución de un problema más grave. Sin embargo, hacerlo no es una tarea sencilla, especialmente ahora que las personas disponen de múltiples canales digitales para comunicarse: redes sociales, correo electrónico, chat, etc.
Leer y procesar decenas e incluso miles de emails, menciones en redes y conversaciones de chat es prácticamente imposible si se realiza de forma manual. La única opción, por fortuna, es el análisis de texto. Este usa la inteligencia artificial para convertir texto no estructurado -en este caso los comentarios- en datos estructurados y significativos para respaldar los procesos de negocios y la toma de decisiones.
En palabras más simples, el análisis de texto toma el ingente volumen de comentarios o solicitudes que nos llegan a través de los diferentes canales de atención al cliente, los procesa y los convierte en información útil y fácilmente digerible.
El análisis de texto en la estrategia de lectura de correo electrónico
La Inteligencia Artificial en correo, por ejemplo, analiza email por email de la bandeja de entrada para filtrarlos y priorizarlos en orden de importancia, de modo tal que podamos responderlos oportunamente y de forma coherente. Esto, además de ayudarnos a mejorar la experiencia del cliente con respuestas rápidas y coherentes, nos evita las pérdidas de oportunidades de negocio a causa de los emails que no contestamos.
Pero el análisis de texto no solo analiza email
Además de la estrategia de lectura de correo electrónico, podemos emplear el análisis de texto en los comentarios en redes sociales o las conversaciones de chat. Esto nos permite obtener información actitudinal y de sentimiento de los clientes que revele necesidades críticas de mejora de la experiencia, para poder rediseñar el recorrido de compra y tomar las decisiones estratégicas a que haya lugar, incluida la remodelación del producto. Por supuesto, siempre considerando el costo financiero y el beneficio de las acciones propuestas.
En este caso el proceso es un poco diferente a la Inteligencia Artificial en correo electrónico reseñada anteriormente. Consiste en clasificar las opiniones recibidas en positivas, neutrales o negativas, y en detectar el grado de sentimiento de los clientes: odio hacia un producto, fascinación con el servicio de soporte, etc. Toda esta información útil
Gartner dice que, para 2020, más del 40% de todos los proyectos de análisis de datos se relacionarán con un aspecto de la experiencia del cliente. Una buena forma de empezar a incorporarse a esta tendencia tiene que ver con el diseño de una apropiada estrategia de lectura de correo electrónico que incorpore el análisis de texto para filtrar y priorizar los emails optimizando los tiempos de respuesta.
