Sin clientes no existen las empresas. Simplemente porque no hay ventas. Pero ¿qué motiva la falta de clientes?
Sin duda alguna existen varios aspectos a analizar, pero para hacerlo más simple tomemos en cuenta sólo 2 variables: el producto o servicio y la atención al cliente.
¿Alguna vez te has preguntado sobre el nivel de calidad y utilidad de tu producto o servicio? Si todo marcha bien en esta variable, entonces debes indagar sobre el grado de satisfacción que tienen tus clientes con respecto a la atención postventa que reciben.
¿Están satisfechos y felices de ser tus clientes?
¿Conoces la opinión que tienen tus clientes sobre tu empresa?
¿Te has interesado en traspasar las fronteras de la opinión de tus clientes y descubrir el tipo de emociones que tu compañía les genera?
¿Sabías que un chatbot te puede ayudar a identificar los sentimientos de tus clientes? ¡Entérate cómo!
Análisis del sentimiento del cliente
Empecemos por definir este concepto. El análisis del sentimiento del cliente es el estudio de las diferentes emociones que experimenta un usuario cuando interactúa con tu empresa y la opinión que se genera sobre los productos o servicios y su experiencia total del cliente (CX).
Se trata de un análisis automatizado basado en varios algoritmos, así como en el procesamiento de datos en formato de texto utilizando Inteligencia Artificial. Procesamiento del Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático que facilitan la comprensión de frases completas.
En la práctica, es una métrica –también llamada polaridad o NPS (Net Promoter Score) – que asigna una calificación positiva o negativa a las opiniones que expresan los clientes, a modo de comentario o reseña, en los diferentes canales digitales de comunicación.
Sin embargo, cabe destacar que el análisis del sentimiento del cliente va mucho más allá de una calificación positiva o negativa.
Si bien es cierto que un NPS es un excelente punto de partida, el verdadero objetivo de este tipo de análisis es identificar qué hay detrás de la opinión de un cliente y entregar una imagen real de sus emociones.
Un análisis efectivo debe identificar los sentimientos detrás de las palabras, porque el manejo del lenguaje es diferente en cada persona y es posible utilizar una amplia variedad de frases para referirse a un mismo objeto, sentimiento, vivencia o experiencia.
Entonces ¿qué es lo que define un análisis efectivo? El contexto.
Enfocarse en identificar el contexto de las reseñas y comentarios tendrá como resultado obtener un conocimiento procesable y práctico que marcará una gran diferencia en la satisfacción de tus usuarios.
Teniendo esto en mente ¿cómo utilizar este análisis para optimizar la experiencia del cliente?
- Reputación de marca. Si logras entender de donde proviene el sentimiento de insatisfacción de tu cliente durante todo su proceso de compra y servicio postventa, podrás salvar la reputación de tu marca.
- Acciones puntuales y no genéricas. Al descubrir el aspecto sobre tu producto o servicio que le desagrada a tu cliente, podrás implementar cambios específicos y estratégicos para elevar las ventas.
Por ejemplo, si un restaurante recibe, frecuentemente, comentarios negativos sobre “el valor del servicio por el costo que tiene”, puede analizar el precio, la calidad y la cantidad de sus productos alimenticios y actuar en consecuencia.
- Detractores y Promotores. La minería de datos y el aprendizaje automático son clave para detectar a los promotores de la marca y, mejor aún, a aquellos usuarios que actúan como detractores.
Cuando se trata de éstos últimos, el objetivo es estudiar su comportamiento y comprender sus verdaderas motivaciones, es decir, si obran por insatisfacción o por solicitud de la competencia.
Este análisis permitirá desarrollar una estrategia orientada a mejorar la relación con los detractores y, en el caso de los promotores de marca, a crear algún tipo de alianza.
Con ello, el NPS mejorará al transformar los comentarios negativos en positivos y, a su vez, generará mayor confianza y lealtad en el resto de los clientes al ver el interés que tiene la marca por atender los sentimientos de sus clientes insatisfechos. .
Cómo hacer un análisis del sentimiento del cliente
Existen únicamente 2 acciones: recopilar datos y analizarlos, pero de forma automática mediante el uso de plataformas de compilación y extracción de información para obtener conclusiones procesables.
La recopilación se realiza a través de encuestas, formularios en línea o comentarios directos de los clientes en un chat en vivo o vía telefónica.
En redes sociales se utilizan las APIS proporcionadas por estas mismas aplicaciones para analizar el comportamiento de los usuarios.
Se pueden monitorear algunas palabras clave, tales como: “bueno”, “excelente servicio”, “horrible”, “no lo recomiendo”, “muy caro”, “no vale la pena”, entre otras, siempre y cuando se usen junto con su marca.
Cómo ayuda un chatbot en el análisis del sentimiento del cliente
Un chatbot tradicional no tiene la capacidad para analizar las emociones de los usuarios.
Se requiere un Agente Virtual Inteligente (AVI) impulsado por Inteligencia Artificial para comprender los sentimientos de los clientes mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural y el Aprendizaje Automático.
El AVI es una excelente herramienta para interactuar con el usuario y recopilar datos para el análisis de sus sentimientos.
Después de cada interacción, los Agentes Virtuales Inteligentes pueden programarse para pedir a los clientes su opinión sobre su experiencia de compra, así como de la calidad y/o utilidad de los productos o servicios de la empresa.
Esta información se procesa y analiza, y a su vez, sirve de entrenamiento para perfeccionar las habilidades del AVI en la identificación de emociones.
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