Una de las mejores tecnologías para entrenar un asistente de inteligencia conversacional reside en las técnicas de Speech y Text Analytics. ¿Quién mejor para entrenar a tu asistente virtual que tus propios clientes?
La experiencia de cliente es fundamental para cualquier negocio. Cada día los clientes escogen y se mueven hacia las marcas que les proporcionan unos entornos de relación más gratos y memorables. Ahora bien, optimizar los canales de interacción con el cliente exige medir y contar con capacidad para hacerlo. Por tanto, si medir se ha convertido en algo fundamental, las marcas que sean capaces de reducir su coste en los procesos de medición estarán en mejores condiciones para competir en esta nueva era donde el más mínimo dato puede resultar determinante.
Sabemos que una de las mayores fuentes de información sobre la experiencia de cliente nos la proporcionan los diferentes puntos donde se produce el contacto y las conversaciones orales o escritas del cliente con la marca. Sin embargo, se trata de una información complicada de tratar y estructurar, pues el 95% está contenida en conversaciones no estructuradas.
Para salvar este escollo, las técnicas de Speech&Text Analytics pueden constituir un gran aliado. Una de sus principales ventajas reside en el volumen de interacciones que permiten analizar a partir del procesamiento del lenguaje natural, extraordinariamente mayor al que se derivaría del análisis de encuestas o estudios muestrales de la cartera de clientes, que solo nos proporcionan una foto estática.
Por experiencia, sabemos que utilizar las técnicas de Speech&Text Analytics permite transformar las interacciones con clientes en un verdadero activo para el negocio. Es el resultado de disponer de un universo amplísimo de información, basado en las conversaciones de los clientes, y de una tecnología que permite procesarla cuando se necesite y de forma dinámica, todo ello sin incurrir en nuevos costes de explotación de la información.
Actualmente, en lo que se refiere al campo del análisis y la medición de la experiencia de cliente, el mercado está dividido principalmente en dos tipos de empresas: las que obvian realizar tareas esenciales de calidad para no incrementar sus costes; y aquellas que las realizan de forma manual e incurren en gastos extra de adquisición y producción.
Ambos grupos tienen la necesidad de realizar análisis sobre sus clientes tanto de calidad como de experiencia y, sin embargo, en muchos casos, desconocen las soluciones profesionales que proporciona el mercado de forma sencilla y eficiente. Estas soluciones, ponen a disposición de las marcas toda la información referente a las interacciones que tienen lugar con los clientes, transformándola en un activo de conocimiento para ellas. Especialmente para las PYMES, este tipo de tecnologías constituyen una ayuda para ser más eficientes.
Hay que señalar también que una de las principales utilidades aún por explotar del Speech&Text Analytics es su capacidad para entrenar inteligencias conversacionales. Hablamos de la posibilidad de clasificarlas mediante modelos no supervisados y descubrir las preocupaciones de los clientes para introducirlas en los IVR o en los Chatbot de las compañías. Esto permite entregar a las empresas, y especialmente a los agentes que constituyen su fuerza de ventas, una experiencia de aprendizaje dinámica y constantemente actualizada, además de proporcionar una información valiosísima para descubrir nuevas oportunidades de mercado.
Otra línea de avance está constituida por la automatización y robotización de los procesos clave de negocio, mediante sistemas de análisis basados en la búsqueda orientada de categorías, combinada con modelos de inteligencia artificial para la detección y medición del sentimiento. En este ámbito, se trabaja con bloques de construcción semánticos, una nueva característica que permite a los analistas de llamadas aprovechar las categorías como bloques de construcción para búsquedas. De esta manera, se reduce significativamente el esfuerzo requerido para identificar y medir el flujo conversacional y las secuencias de eventos.
El análisis proporcionado por estas tecnologías de análisis permite descubrir tanto posibles redundancias en los procedimientos como carencias en la formación, dando la oportunidad a las empresas de proporcionar una formación personalizada a los agentes. Esta se complementa con la construcción de un repositorio con manuales dinámicos para ayudar a resolver en el menor tiempo posible las interacciones con el cliente, que se verán gratificados con una mejor experiencia.
Por José Ignacio Salán
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