De siem­pre la reco­pi­la­ción de datos para el aná­li­sis de Expe­rien­cia de Clien­te ha sido con­si­de­ra­do un pro­ce­so labo­rio­so, cos­to­so y len­to. Los avan­ces actua­les en nue­vas tec­no­lo­gías, están faci­li­tan­do que las empre­sas pue­dan pre­de­cir los cam­bios del com­por­ta­mien­to de los clien­tes, su leal­tad e inclu­so su posi­ble aban­dono. Y esto es posi­ble al apli­car las téc­ni­cas de inte­li­gen­cia arti­fi­cial, espe­cial­men­te las de machi­ne lear­ning, a una amplia gama de seña­les que apor­tan los clien­tes, las empre­sas actual­men­te pue­den ana­li­zar tan­to los datos estruc­tu­ra­dos como des­es­truc­tu­ra­dos, lo sufi­cien­te­men­te rápi­do para tomar deci­sio­nes en tiem­po real, pro­vo­can­do un impac­to posi­ti­vo en la expe­rien­cia del clien­te, ade­más de opti­mi­zar los resul­ta­dos finan­cie­ros de las com­pa­ñías.

La mul­ti­na­cio­nal exper­ta en ges­tión de la expe­rien­cia de clien­te, Meda­llia plan­tea tres aspec­tos cla­ve para lle­var a cabo con efi­ca­cia estas accio­nes:

1. Des­cu­brir los cono­ci­mien­tos de Big Data de for­ma rápi­da y con poco esfuer­zo.

Aho­ra, los clien­tes sue­len expo­ner sus opi­nio­nes sobre una mar­ca a tra­vés de encues­tas, redes socia­les, comen­ta­rios… un feed­back que en su mayo­ría no está estruc­tu­ra­do, y es difí­cil de incor­po­rar en esca­las, debi­do a que se pue­de expre­sar lo mis­mo de dis­tin­ta for­ma. De ahí que sea con­ve­nien­te apli­car téc­ni­cas de aná­li­sis de tex­to median­te apren­di­za­je auto­má­ti­co, para resu­mir de mane­ra efi­caz los comen­ta­rios y agru­par­los por temas y sen­ti­mien­tos rela­cio­na­dos.

De for­ma que el aná­li­sis cua­li­ta­ti­vo se vuel­ve cuan­ti­ta­ti­vo, y la lec­tu­ra indi­vi­dual se sus­ti­tu­ye por un recuen­to gene­ral. Esta infor­ma­ción estruc­tu­ra­da tam­bién se pue­de com­bi­nar con datos ope­ra­ti­vos, finan­cie­ros o de encues­tas, per­mi­tien­do a las empre­sas iden­ti­fi­car patro­nes, ten­den­cias, ries­gos y opor­tu­ni­da­des de la mis­ma for­ma que lo hacían con datos numé­ri­cos.

Asi­mis­mo, cuan­do el apren­di­za­je auto­má­ti­co se com­bi­na con la inte­li­gen­cia huma­na, el aná­li­sis de tex­to es más efi­caz, y pue­de ayu­dar a las orga­ni­za­cio­nes a saber lo que está ocu­rrien­do, por lo que per­mi­te a los emplea­dos tomar las deci­sio­nes ade­cua­das, para dedi­car tiem­po a pro­po­ner accio­nes y prio­ri­zar­las en lugar de leer opi­nio­nes. Estos cono­ci­mien­tos per­mi­ten a los res­pon­sa­bles de la toma de deci­sio­nes: prio­ri­zar el tra­ba­jo que hay que mejo­rar, inver­tir en las áreas más influ­yen­tes y rea­li­zar un segui­mien­to del impac­to de los cam­bios a lo lar­go del tiem­po.

2. Pre­de­cir los sen­ti­mien­tos y com­por­ta­mien­tos actua­les y futu­ros del clien­te.

La Inte­li­gen­cia Arti­fi­cial pue­de reem­pla­zar par­te del tra­ba­jo manual en los pro­ce­sos de pre­dic­ción del com­por­ta­mien­to del clien­te, y saber qué clien­tes deja­rán la empre­sa en los pró­xi­mos tres meses, o quié­nes difun­den opi­nio­nes nega­ti­vas. De esta for­ma los emplea­dos pue­den ser más empá­ti­cos con los clien­tes y pue­den resol­ver mejor sus pro­ble­mas, mini­mi­zan­do su rota­ción y redu­cien­do el ries­go de fuga.

En este sen­ti­do, se pue­den detec­tar patro­nes en el com­por­ta­mien­to del clien­te, que se obtie­nen median­te las seña­les tales como com­por­ta­mien­to pasa­do, carac­te­rís­ti­cas del clien­te o los comen­ta­rios.

3. Poner el foco en la siguien­te mejor acción

Los clien­tes espon­tá­nea­men­te indi­can qué está mal en sus expe­rien­cias dia­rias a tra­vés de comen­ta­rios direc­tos o indi­rec­tos, patro­nes de com­pra y otros com­por­ta­mien­tos obser­va­bles. Todas estas accio­nes se detec­tan y prio­ri­zan de for­ma auto­má­ti­ca, que con­jun­ta­men­te con las suge­ren­cias que expo­nen los emplea­dos, que pro­ce­den de las con­ver­sa­cio­nes con sus clien­tes, apor­tan valio­sas expe­rien­cias para pla­ni­fi­car las mejo­res accio­nes futu­ras.

Las empre­sas debe­rán cen­trar­se en seguir estas pro­pues­tas, con el fin de medir con pre­ci­sión sus resul­ta­dos y así lograr un mayor valor comer­cial. Tenien­do en cuen­ta estas inno­va­cio­nes, en torno al apro­ve­cha­mien­to de una pla­ta­for­ma impul­sa­da por la IA, las empre­sas podrán lle­var a cabo las accio­nes ade­cua­das y com­pren­der el impac­to que gene­ran en sus con­su­mi­do­res.

Las orga­ni­za­cio­nes pue­den apro­ve­char la inte­li­gen­cia arti­fi­cial y las téc­ni­cas de apren­di­za­je auto­má­ti­co para tomar deci­sio­nes en tiem­po real, que con­lle­va­rán a mejo­rar la Expe­rien­cia de Clien­te y los resul­ta­dos empre­sa­ria­les.