El aprendizaje automático descubre la mejor información de los clientes
Por extraño que parezca, hubo un momento en que se descuidaron los datos de las transacciones, ya que las empresas sintieron que carecían de la experiencia suficiente para extraer información significativa de ellos. Ahora, cada empresa orientada al cliente está utilizando técnicas analíticas para ganar valor de millones de transacciones.
Una fuente importante de datos que se ha pasado por alto es el sentimiento del cliente. ¿Cómo podría preguntar, puede una empresa extraer datos significativos o ideas de algo tan nebuloso como lo que sienten los clientes? ¿Y dónde, en cualquier caso, pueden encontrar el material de origen?
La respuesta proviene de la inteligencia artificial, que está potenciando las plataformas de experiencia del cliente para proporcionar a las empresas una perspectiva práctica. Cada día, millones de clientes dejan opiniones sobre servicios o productos, ofreciendo una gran cantidad de datos sobre dónde las empresas están haciendo lo correcto o incorrecto. Con hallazgo de la investigación que el 94 por ciento de los consumidores utilizan las revisiones o grados de la estrella antes de decidirse a comprar cualquier producto o servicio, nadie puede dudar de que las opiniones de los clientes respecto.
Estas opiniones no habrían sido consideradas como una fuente seria de información empresarial hasta ahora. Los datos de transacción ya están disponibles y están listos para ser combinados con el procesamiento de lenguaje natural y la tecnología de aprendizaje automático (ML).
ML está integrado en la tecnología de experiencia del cliente, y cuando se aplica al procesamiento de lenguaje natural (NLP), permite extraer ideas altamente procesables del sentimiento en miles de publicaciones, ya sean positivas, negativas, indiferentes o superficialmente triviales.
ML analizará rápidamente la información para detectar tendencias de comportamiento importantes tan pronto como surjan. Tome una empresa nacional de reclutamiento en el Reino Unido, por ejemplo. Los candidatos a empleo en Hull pueden registrar niveles muy bajos de satisfacción, mientras que sus homólogos que utilizan las sucursales de la compañía en otros lugares de Humberside y Lincolnshire están perfectamente felices. ¿Cuál podría ser la causa? La profundización en los datos con aprendizaje automático expondrá rápidamente las prácticas de incorporación débiles o los consultores de reclutamiento inadecuado y desorganizado que causan una retroalimentación tan pobre.
En términos más generales, el conocimiento del cliente ofrece información sumamente valiosa sobre los viajes de los candidatos, de modo que las empresas de reclutamiento puedan establecer qué es lo que hace que los buscadores de empleo se acerquen a ellos, a dónde más se aplican y dónde es más probable que exista el éxito para determinados grupos demográficos o habilidades. Significa que una agencia puede adaptar rápidamente sus procedimientos y tácticas para optimizar la satisfacción del cliente.
Igualmente, dos concesionarios de automóviles que venden el mismo modelo de vehículo pueden generar niveles de satisfacción muy diferentes en sus respectivos grupos de clientes. ML y NLP pueden profundizar rápidamente en las revisiones dejadas por los clientes y combinar todos los datos disponibles para descubrir las causas más probables de estos problemas entre cientos de posibles factores.
El sentimiento del cliente se puede combinar con los datos de transacción, los niveles de almacenamiento y los datos de la cadena de suministro, o los detalles de acuerdos financieros, paquetes de asistencia, garantías o especificaciones de productos, junto con el historial de compras, los hábitos de navegación o las consultas anteriores del cliente. Las tendencias surgirán rápidamente del análisis, al igual que las causas de lo que afecte a los individuos. Generado en tiempo real, esto permite a los departamentos de atención al cliente responder rápidamente a los consumidores agraviados o extáticos, generando confianza en una marca como resultado.
En la industria de viajes, donde una serie de críticas negativas pueden hundir un paquete de vacaciones, hotel o destino, las compañías de viajes pueden extraer los elementos clave de muchos miles de reseñas para descubrir tendencias ocultas, como si los grupos más grandes registran una mayor satisfacción en un hotel en particular o si es más probable que los visitantes más jóvenes no estén contentos con un paquete específico.
Transformando el sector servicios.
Cualquiera que sea el sector, cualquier empresa orientada al cliente obtiene una gran ventaja competitiva al tener acceso a los conocimientos del sentimiento del cliente. Desde los administradores de la cadena de suministro hasta los servicios de asistencia en línea y los asistentes de tiendas, el acceso a esta información en tiempo real les permite cumplir con los cambios repentinos en la demanda y resolver los problemas antes de que se salgan de control. Sin embargo, también pueden ver dónde está funcionando correctamente el negocio y replicar la excelencia en toda la organización.
Sea cual sea el sector, ML y NLP están permitiendo a las empresas analizar datos de sentimientos de revisión pasados por alto que se han combinado con los datos que tienen de otros canales. Están aprendiendo más de lo que nunca podrían sobre sus clientes, lo que les permite dirigirse a audiencias específicas. Las plataformas inteligentes de experiencia del cliente son el motor de esta máquina, que atraen opiniones reales de clientes reales y proporcionan un medio de interacción genuina donde una empresa puede demostrar que valora a cada consumidor.
Fuente: TechNative
