Análisis de Sentimientos con Inteligencia Artificial
Los comentarios de los clientes son excelentes. Pero, ¿cómo convierte esos comentarios en información valiosa para los clientes? En el pasado, las empresas usaban cosas como encuestas para tratar de delimitar una respuesta general buena / mala / neutral a su reciente campaña de marketing o producto. Aún así, hay mucha más información en forma de datos no estructurados que podrían ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes. Ya sea que utilicen redes sociales, blogs, foros, reseñas o comentarios de noticias en línea, los clientes comparten sus opiniones de muchas formas diferentes todos los días. El único problema: muchas de estas opiniones se comparten de formas matizadas que la IA tradicional no ha podido navegar. Sin embargo, todo eso está cambiando con un análisis de sentimientos cada vez más efectivo.
Los basicos
¿Qué es el análisis de sentimientos ? Es una forma mucho más compleja de analizar cómo se sienten los consumidores acerca de nuestros productos y servicios, utilizando no solo palabras simples sino fragmentos de oraciones más largas. Sí, la IA se está volviendo lo suficientemente inteligente como para comprender el tono de una declaración, en lugar de simplemente comprender si ciertas palabras dentro de un grupo de texto tienen una connotación positiva o negativa. Esto es increíblemente impactante para las empresas que buscan optimizar su mensaje, mejorar la participación del cliente o incluso identificar a los principales influyentes en su base de clientes.
Las oportunidades con análisis de sentimiento
Las posibilidades del análisis de sentimientos son increíblemente amplias. Los tipos de información que la IA puede recopilar tanto de datos no estructurados como de computación afectiva en el análisis de sentimientos son enormes. Podrían ayudar con análisis predictivos, predecir la respuesta del comprador en el mercado de valores, administrar el compromiso de los empleados, etc. En el pasado, las encuestas pueden haber ofrecido una sección de “comentarios” al final de la encuesta donde las personas podían dejar comentarios textuales, y tal vez, de vez en cuando, alguien podría leer esas declaraciones e incluso hacer algo al respecto. Eso está muy lejos del caso a medida que nos acercamos a 2020. El análisis de sentimiento es capaz de una precisión del 90% . Esa no es una tecnología en etapas iniciales, es una tecnología en un estado de madurez, lista para empoderar a las empresas, los empleados y los clientes a la vez.
Sin embargo, revisar comentarios basados en texto, como publicaciones en redes sociales que ya se han realizado, es solo un uso del análisis de sentimientos. Tecnologías como Cogito revisan las llamadas de servicio al cliente en tiempo real, detectando señales humanas y ofreciendo orientación de comportamiento para mejorar la calidad de la interacción. Se ha demostrado que sus herramientas mejoran la satisfacción del cliente en casi un 30% , reducen el tiempo de manejo de llamadas en un 15% y aumentan los comentarios de los clientes en un insondable 90%. Sí, parece que la empatía y la inteligencia emocional en la interacción con el cliente son muy valiosas, y las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial como Cognito, ¡no los humanos!, Están haciendo que eso suceda.
De hecho, una de las grandes ironías del análisis de sentimientos es que al eliminar al ser humano del lado del servicio de la conversación, en realidad podría mejorar el nivel de “atención” que uno recibe en su llamada o sesión de chat. Por ejemplo, imagina que eres un agente de servicio al cliente. Acaba de recibir su décima llamada con un cliente furioso. Estás tan frustrado que estás a punto de perderlo tú mismo. Su nivel de EQ es un 10. No tiene empatía por la persona al otro lado de la línea; se está enfocando simplemente en el hecho de que está ganando el salario mínimo para ser golpeado verbalmente por un cliente insatisfecho al otro lado de la línea. AI al rescate. Debido a que la IA no tiene emociones, nunca puede perder su empatía, solo puede hacerla crecer. Además, se puede utilizar en cualquier sector o campo, desde la banca hasta los recursos humanos .
Plataformas de datos de clientes y análisis de sentimiento
Otra área impulsada por la tecnología que impulsará el análisis de sentimientos y una mejor experiencia del cliente será la Plataforma de datos del cliente (CDP). La semana pasada en Dreamforce, Salesforce anunció su solución Customer 360 Truth, que es esencialmente un conjunto mejorado de servicios de CDP para unificar las identidades de los usuarios, optimizar los perfiles de los clientes y manejar el GDPR y otro cumplimiento.
Más allá de Salesforce, el aumento de la plataforma de datos del cliente por parte de empresas como Microsoft, Oracle y Adobe entre muchas empresas más pequeñas que se ocupan del espacio, promoverá el análisis de sentimientos, ya que la vista de 360 grados del cliente que se está creando permitirá una mayor contextualización en una mayor franja de estructura estructurada. y datos no estructurados. Cuanto más pueda una empresa comprender la imagen completa del cliente, más análisis de sentimiento en tiempo real se puede utilizar para ofrecer una mejor CX.
Otra tendencia que cambiará el sentimiento y los CDP será el crecimiento de datos estandarizados, que está creciendo con la iniciativa de Datos Abiertos (ODI) y el Modelo de Información en la Nube (CIM). ODI es un modelo de datos promovido por Microsoft, SAP y Adobe, mientras que CIM se anunció recientemente como una asociación entre Salesforce, Genesis y Amazon Web Services. El concepto es sólido, ya que permite que los datos fluyan entre diferentes aplicaciones críticas para el negocio de forma coherente y sin problemas. Sin embargo, el surgimiento de múltiples modelos ralentizará la estandarización, especialmente en entornos que utilizan múltiples aplicaciones que no son compatibles con los mismos modelos de datos comunes. Estas iniciativas de datos son un área para observar, ya que podrían ser increíblemente útiles para maximizar los datos para el sentimiento y mucho más.
Más que simplemente mejorar el servicio al cliente
Mejorar el servicio al cliente no es lo único que puede hacer el análisis de sentimientos, ni mucho menos. Cuando se combina con cosas como el reconocimiento cognitivo y la computación afectiva, tiene el potencial de salvar vidas. La informática afectiva lleva el análisis de sentimientos del texto al audio y al video. Con la inteligencia artificial adecuada, las empresas de automóviles podrían utilizar la computación afectiva para determinar si un conductor está demasiado ebrio o cansado para conducir. Por ejemplo, ¿tienen los ojos cerrados más de lo normal? ¿Tiene dificultad para hablar? ¿Tienen sentido sus palabras? De manera similar, los fabricantes de armas podrían agregar un elemento de computación afectiva a las cerraduras de seguridad de las armas, asegurando que alguien no esté demasiado enojado, deprimido o ansioso al tomar un arma de fuego. Imagínese lo que esto podría hacer para mantener seguras nuestras calles y comunidades.
Una empresa de automóviles, Kia, ya está utilizando formas básicas de reconocimiento cognitivo en las expresiones faciales para ayudar a que su experiencia de conducción sea más “divertida” para los conductores: encender la radio y elegir canciones más rápidas cuando los pasajeros parecen estar pasando un buen rato. ¿Es necesaria esta tecnología? No. Pero ayuda al cliente a sentir que el automóvil “los conoce”, los comprende, está dedicado a brindar una experiencia memorable .
El futuro
El análisis de sentimientos ya está ocurriendo, en todo el mundo, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial, y aún queda por ver todo su potencial. No es sorprendente que el campo del análisis de sentimientos como servicio se esté disparando, con numerosas opciones de servicio para aquellas empresas interesadas en emplear estas técnicas. No todas las empresas de todos los sectores se beneficiarán de la inversión en este momento.Sin embargo, confío en el hecho de que el análisis de sentimientos probablemente será un factor clave en la experiencia y el compromiso exitosos del cliente en el futuro. Recuerde: al igual que con cualquier tecnología nueva, el valor no está en la información que extrae, sino en lo que hace con ella. El poder de la IA no está en reemplazar nuestra necesidad de comprender a nuestros clientes, sino en usar herramientas para comprenderlos mejor y luego actuar sobre esa comprensión, para mejor.