Para muchos utilizar el análisis de sentimiento es una técnica que no tienen tanta relevancia en la actualidad. Es como decir que el Email marketing esta pasado de moda. Hoy deseo darte opciones y que veas que esta técnica de análisis sigue aún más activa que nunca y que puede ayudarte en gran manera para definir estrategias orientadas a mejorar la relación con tu cliente (Customer Centricity). Para esto es importa que entendamos inicialmente qué es y en que nos beneficia.

Relación entre el Machine Learning y el análisis de sentimiento

Si tengo que definir análisis de sentimiento, diré que es la técnica analítica que utiliza la estadística, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (Machine Learning) para determinar el significado emocional de las comunicaciones. En palabras más sencillas, determina el sentimiento positivo, negativo o neutral del texto a través de un proceso automatizado. En la actualidad la mayoría de las empresas lo utilizan para analizar texto, como encuestas, problemas de atención al cliente, reseñas en línea y chats en vivo, y así realizar un seguimiento puntual de la satisfacción del cliente. Aquí también entra el monitoreo de las redes sociales, el análisis del servicio al cliente y el análisis de los comentarios de los clientes, hacen parte de los muchos usos del análisis de sentimientos.  

Entendiendo a los clientes mediante el análisis de sentimiento

Partamos del concepto “Voz del cliente (Voice of the Customer, VoC)”, y nos referimos a el análisis de los comentarios con el objetivo de mejorar nuestros producto, solución o servicios que ofrecemos. Para esto muchas empresas utilizan sistemas de retroalimentación de los clientes y herramientas de encuestas, donde normalmente se mide la satisfacción de los clientes. Aquí es donde el análisis de sentimiento cobra gran relevancia, pues la mayoría de las empresas lo utilizan para evaluar el sentir del cliente en cada una de sus iniciativas, y aunque no lo creas, los datos que se necesitan para comprender mejor la satisfacción de los clientes todavía se extraen utilizando métodos anticuados.

Estarás de acuerdo conmigo que el mejor enfoque para involucrar a tu cliente es concentrándote en él y escuchar lo que tiene que decirte. Al descubrir temas recurrentes y temas que de otro modo pasarían desapercibidos en estos datos, una la solución de análisis de sentimientos utiliza el análisis de texto (Text Analytics) para extraer información. Como resultado, podrás obtener información relevante para definir tus estrategias de inteligencia competitiva, mejorar la calidad de tus productos, mejorar la segregación de productos y mejorar el servicio al cliente.

Así que el análisis de sentimiento ayudará a que tu negocio se adapte al mercado mediante al análisis de la voz del cliente, en resumen, nos puede proporcionar información valiosa sobre dónde estamos haciendo un buen trabajo y dónde necesitamos mejorar, en pocas palabras nos concetraremos en estrategias Customer Centricity.

El servicio al cliente como parte del Customer Centricity

Es una realizada que mientras no tengamos quejas o reclamos muchas empresas no se preocupan por ajustar o mejorar su actual estrategia de servicio al cliente. Lo ideal es que independiente de los KPIs que midan el servicio al cliente, los ejecutivos comerciales o agentes de ventas comprendan el estado de ánimo actual de sus clientes y así tomar las acciones adecuadas en cada situación y no esperar a que los clientes busquen ayuda sólo cuando tienen problemas con el servicio que usan o los productos que les ofreces. Si los clientes no reciben la asistencia necesaria a tiempo, pueden abandonar la plataforma en línea, el foro y los canales de redes sociales con comentarios negativos. Es aquí donde el análisis de sentimientos te puede ayudar a echar un vistazo, en todo momento, a las reacciones de los clientes para tomar decisiones acertadas y mejorar aún más el servicio al cliente. Inclusive si utilizamos diferentes canales para dar servicio podríamos verificar cuales son los más adecuados y detectar las brechas entre ellos.

Incluso podemos utilizarlo para asignar efectivamente el caso correcto al agente correcto y evaluar los matices en los tickets de soporte. En conclusión, nos ayuda a mejorar la experiencia del cliente cuando enfrentan situaciones desafiantes o clientes enojados mediante la asignación del agente adecuado o con mayor experiencia en resolver este tipo de situaciones, apoyando en dar una solución más rápida del problema y mejorando la satisfacción del cliente.

Personalizar la interacción con el cliente

En la actualidad, la tendencia de los clientes es la preferencia por servicios o productos personalizados. Ellos esperan que la organización sepa lo que quieren y sienten con respecto a los productos y servicios. Así que mediante el uso del análisis de sentimiento podemos evaluar las interacciones pasadas y las que estén ocurriendo en vivo para brindar a las empresas experiencias adaptadas a sus intereses.

Cuando las empresas tienen acceso a los análisis correctos de los sentimientos de los clientes sobre sus productos y/o servicios, entonces podríamos dotar a nuestros ejecutivos comerciales de información previa para dar respuestas o asesorías auténticas a las consultas e inquietudes de los clientes, e incluso que la experiencia del cliente sea única. Imagínate que el cliente diga: “Me han tratado como nunca”, “Era lo que esperaba”.

Conclusión

Como verás, el análisis de sentimiento esta más vigente que nunca y su inclusión en iniciativas relacionadas con estrategias de servicio al cliente te permitirá determinar verdaderamente lo que los clientes sienten acerca de tu marca, tus productos y ofertas de servicios. En pocas palabras, te apoyará en contar con los conocimientos de los diferentes canales que utilices para entregar una experiencia excepcional a tu cliente y mejorar aquellos puntos cruciales en tu estrategia Customer Centricity.