¿Cómo puede utilizarse la IA para medir la satisfacción del cliente?

Escrito por Diabolocom

Inteligencia Artificial
IA para una nueva medición de la satisfacción del cliente

La satisfacción del cliente nunca ha sido tan crucial como hoy. Por ello, las valoraciones utilizadas para medirla son cada vez más importantes, tanto para las empresas como para los consumidores. Pero, ¿son realmente eficaces las puntuaciones basadas únicamente en una calificación para medir la satisfacción del cliente?

La medición de la satisfacción del cliente es compleja, por lo que resulta esencial considerar los nuevos métodos utilizados para definirla.

Indicadores actuales para medir la satisfacción del cliente

Las valoraciones de satisfacción del cliente son medidas cuantitativas que evalúan el nivel de satisfacción del consumidor, basadas en encuestas o evaluaciones.

Net Promoter Score (NPS)

El Net Promoter Score se ha convertido en uno de los indicadores de satisfacción del cliente más utilizados. Se define mediante la siguiente pregunta: “En una escala de 0 a 10, ¿recomendaría nuestra empresa/producto/servicio a un amigo o compañero?

Los encuestados se dividen en tres categorías:

  • promotores (respuestas entre 9 y 10)
  • pasivo (respuestas entre 7 y 8)
  • detractores (respuestas entre 0 y 6)

El NPS se calcula restando el porcentaje de detractores del porcentaje de promotores.

Gracias a la inteligencia artificial de Diabolocom, los datos se enriquecen y se utilizan en las interacciones.

Índice de satisfacción del cliente (CSAT)

La puntuación de satisfacción del cliente es otro indicador valioso para evaluar la satisfacción del cliente. Suele basarse en una pregunta de respuesta múltiple formulada a los clientes.
Los clientes valoran su satisfacción con un producto o servicio en una escala de 1 a 5 o de 1 a 7.

Otros índices de evaluación

Además de estos dos indicadores, existen multitud de puntuaciones de satisfacción del cliente, como:

  • La puntuación del esfuerzo del cliente evalúa la facilidad con la que los clientes pueden completar una tarea, como resolver un problema.
  • El tiempo hasta el First Value mide el tiempo que tarda un cliente en obtener valor de un producto o servicio

La elección del indicador depende de los objetivos de la empresa, en particular de los aspectos de la experiencia del cliente que desea mejorar.

Ventajas e inconvenientes de estos indicadores

Ventajas e inconvenientes de los NPS

El NPS es fácil de entender y administrar, lo que lo hace popular y permite clasificar a los clientes.

Sin embargo, no capta la complejidad de las opiniones de los clientes y puede estar distorsionado por sesgos culturales o geográficos.

Ventajas e inconvenientes de CSAT

La principal ventaja de la CSAT es su capacidad para identificar con precisión las áreas de mejora. Puede utilizarse para evaluar la satisfacción en distintos puntos de contacto con el cliente.

Sin embargo, puede estar limitado por la formulación de la pregunta y la escala de valoración utilizada, lo que requiere más investigación.

Ventajas e inconvenientes de otros indicadores

Otras puntuaciones vistas anteriormente son útiles para evaluar la satisfacción del cliente centrándose en un aspecto específico.

Sin embargo, su pertinencia depende en gran medida del contexto, por lo que es esencial completar estos indicadores.

Por último, las puntuaciones de satisfacción de los clientes tienen una limitación importante: no recogen los comentarios cualitativos de los clientes. Por tanto, es esencial combinar los indicadores cuantitativos con un análisis cualitativo de los comentarios.

Una nueva medida de la satisfacción del cliente gracias a la Inteligencia Artificial (IA)

Mejor comprensión semántica

  • El análisis semántico abre nuevos horizontes

El análisis semántico permite examinar en detalle las opiniones de los clientes, descifrando las palabras clave, las tendencias lingüísticas y las emociones expresadas. Puede revelar aspectos concretos de un producto o servicio que generan satisfacción o frustración. Y ayuda a detectar problemas recurrentes e identificar oportunidades de mejora.

  • … hacia nuevos indicadores

El análisis semántico transforma los datos lingüísticos en conocimientos concretos. La IA extrae automáticamente información de los comentarios de los clientes, identificando temas recurrentes, sentimientos asociados y tendencias emergentes. A continuación, los datos extraídos se utilizan para definir nuevos índices que complementen los existentes.

Un mejor método de cálculo

  • Datos mejorados

La Inteligencia Artificial enriquece los comentarios de los clientes con datos de terceros procedentes de interacciones anteriores o incluso del tono de voz.
La IA utiliza el procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático. Esta tecnología identifica emociones, necesidades no expresadas y motivos ocultos.

  • La evolución de los factores

Cuando la IA calcula las puntuaciones de satisfacción de los clientes, tiene en cuenta diversos factores y su evolución. Estos factores fluctúan en función de los casos de uso específicos, el tipo de empresa, el sector de actividad, etc.

Por ejemplo, las prioridades de los clientes del sector tecnológico son distintas de las del sector sanitario. La IA tiene en cuenta estas diferencias para ofrecer puntuaciones que reflejen la realidad de cada contexto.

  • Una reducción del sesgo potencial

A diferencia de las evaluaciones manuales, que pueden verse influidas por sesgos o errores humanos, la IA analiza los datos de forma totalmente objetiva.
Las opiniones de los clientes se evalúan de manera uniforme, independientemente de factores como la edad, el sexo o el origen. Esto garantiza que las empresas puedan tomar decisiones más informadas para mejorar la experiencia del cliente.

Puntuaciones de satisfacción del cliente mejoradas con Diabolocom AI

Comprensión semántica

  • Tratamiento de la voz

El procesamiento de voz por transcripción es una tecnología adoptada por Diabolocom que transforma las conversaciones de voz en texto escrito. Mediante algoritmos de procesamiento automático del habla, las interacciones de audio entre el cliente y el agente se convierten en palabras escritas en cuestión de segundos.
A continuación, la IA analiza el contenido para identificar elementos como los sentimientos expresados, las palabras clave y los patrones conversacionales. Este enfoque permite a los Contact Center identificar problemas recurrentes y medir la calidad del servicio al cliente.

  • Tratamiento de textos

El procesamiento de textos mediante IA permite evaluar la satisfacción del cliente a partir de diversas fuentes (correos electrónicos, SMS, chats, redes sociales, etc.). La IA de Diabolocom recopila estos datos textuales en tiempo real y luego los analiza.
Identifica tendencias, palabras clave relevantes, emociones expresadas e incluso matices en el lenguaje. El análisis semántico ofrece una visión global de las opiniones de los clientes procedentes de diversos canales.

Análisis semántico

  • Detección de críticas mixtas

La herramienta de IA de Diabolocom va más allá de las simples puntuaciones cuantitativas porque explora los matices del lenguaje, en particular comprendiendo el contexto y el significado de cada uno de los comentarios del cliente, más allá de la simple detección de palabras clave.
Por ejemplo, el análisis semántico puede descifrar los matices de los comentarios que empiezan positivamente pero terminan con preocupaciones. Los comentarios de los clientes son más contradictorios de lo que parecen, por lo que hay que actuar. El análisis semántico añade una dimensión emocional a los datos, algo esencial en las relaciones con los clientes.

  • Detección de productos y servicios

El análisis semántico de Diabolocom desempeña un papel crucial en la detección de los productos y servicios mencionados por los clientes. Esto es posible incluso en caso de variaciones lingüísticas u ortografía incorrecta.
Las empresas pueden así controlar la reputación de su oferta y tomar mejores decisiones estratégicas.

Tratamiento de datos

  • Disposición en la herramienta de relación con el cliente

Los datos mejorados por el análisis conversacional pueden integrarse en tiempo real en escenarios posteriores a la llamada o a la interacción con el cliente.
Diabolocom permite integrar perfectamente estos datos en sus escenarios operativos. Las nuevas variables derivadas de la IA pueden incorporarse a los bloques de escenarios y acoplarse a las variables existentes.

  • Exportar a otras herramientas

Los datos están disponibles en la interfaz Diabolocom y pueden exportarse fácilmente a los principales CRM del mercado, con integración CTI. De este modo, las empresas pueden acceder a los datos refinados por el análisis de IA en sus herramientas existentes.
Gracias a esta integración, los demás departamentos de la empresa pueden beneficiarse de nuevas claves para optimizar el recorrido del cliente.

  • Comportamiento personalizado

Al descifrar las interacciones de los clientes, la IA de Diabolocom revela información valiosa sobre sus necesidades y emociones. Este conocimiento más detallado del consumidor permite a los agentes adaptar su discurso en tiempo real.
Los agentes reciben recomendaciones pertinentes para cada cliente. Y cada interacción puede convertirse en una experiencia única.

En conclusión, parece esencial que las empresas adopten una solución de relaciones con los clientes mejorada por la IA. La solución de IA de Diabolocom permite comprender mejor las opiniones de los clientes, medirlas con mayor precisión y actuar en consecuencia.

La IA proporciona una medida exhaustiva de la satisfacción del cliente, combinando datos cuantitativos y cualitativos. Permite a las empresas optimizar el recorrido del cliente y obtener una importante ventaja competitiva.

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