¿Por qué deberías adoptar el análisis de sentimientos del cliente?

Probablemente has escuchado aquello de un cliente feliz es un cliente fiel, y la fidelidad es uno de los principales objetivos donde se concentran los esfuerzos del marketing y la empresa en general. Lo cierto es que un cliente con una relación positiva con tu marca, tiene más probabilidades de generarte ingresos. De hecho, estudios demuestran que los sentimientos están profundamente entrelazados con las ganancias: después de una experiencia positiva del cliente, más del 85% de los clientes compraron más y después de una experiencia negativa, más del 70% compraron menos.

Por esta razón, muchas empresas buscan conocer el estado de opinión de sus compradores en pos de actuar de manera proactiva y optimizar la experiencia de cliente. La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología maravillosa para ello. Cuando los consumidores interactúan con tu marca, tus productos o tu servicio de soporte, generalmente dejan comentarios e impresiones cargados de sentimientos. Pues con herramientas de IA puedes analizarlas, ya sean comentarios o reseñas hechas en tu sitio o redes sociales, o conversaciones en tiempo real. Sin dudas, una fuente grandiosa de información vital y oportuna para las campañas de marketing.

Tener acceso a los datos correctos en el momento oportuno definitivamente te pone en una posición muy ventajosa a la hora de tomar de decisiones para aumentar la satisfacción y lealtad de clientes. El análisis de sentimientos mediante IA se convierte entonces en una estrategia muy acertada, como parte de la filosofía del marketing impulsado por datos.

¿Qué es el análisis de sentimientos del cliente?

El análisis de sentimiento del cliente es un proceso automatizado destinado a descubrir las emociones del cliente cuando interactúa con los productos y servicios de una empresa. Funciona como un medidor que permite conocer cómo se sienten sus clientes acerca de la marca, mediante la identificación de emociones generales en interacciones en un momento específico del viaje del cliente.

Valiéndose del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), el aprendizaje automático, las estadísticas y un conjunto de algoritmos, los modelos de análisis de sentimientos pueden detectar patrones en el texto y comunicaciones verbales para clasificar las opiniones como positivas, negativas o neutrales. Esto ha permitido llegar a interpretar hasta sarcasmos, así como expresiones ambivalentes y contenido aparentemente contradictorios. Además, se pueden realizar mediciones de magnitud y la determinación de las causas de ese sentimiento.

Los sentimientos de clientes son un indicador clave, por lo cual su análisis es vital a la hora de obtener información reveladora para mejorar el índice de satisfacción del cliente, su lealtad y, por lo tanto, maximizar los ingresos obtenidos hasta nivel individual. Por ejemplo, otro estudio afirma que probablemente los clientes que disfrutan de experiencias positivas gastan un 140% más que los clientes que reportan experiencias negativas y le cuentan a un promedio de 9 personas sobre estas experiencias. Por otro lado, si la experiencia es negativa, le contarán a un promedio de 16.

Vale destacar que la forma en que se recopilan estas emociones de los clientes, ha experimentado cambios drásticos en las últimas dos décadas. Si bien, antes en la interacción con los consumidores solo mediaban cartas o llamadas telefónicas; el boom de las tecnologías de la información y las comunicaciones ha redimensionado esta situación, incrementando exponencialmente los puntos de encuentro entre empresas y clientes. Actualmente, se ha convertido en un enfoque de múltiples capas que puede resultar abrumador para las organizaciones. Precisamente, esa es la función de la IA: recopilar y procesar toda la información obtenida de este sistema omnicanal, y devolver los datos resultantes que luego los analistas convertirán en información valiosa.

Beneficios del análisis de sentimientos del cliente

De manera general, el principal beneficio del análisis de sentimientos es servir como termómetro de los estados de opinión de los compradores. A partir de este se derivan otros como:

• Optimiza el servicio al cliente: el servicio al cliente es fundamental en cualquier negocio, puesto que muchas veces es el primer nivel de contacto empresa-público. El análisis de los comentarios sobre el servicio de atención al cliente resulta en extremo útil para descubrir qué los hace felices o no con respecto a este. Así puede comprender sobre cómo y por qué los clientes tienen emociones negativas y eliminar por completo los factores que contribuyen a ello. El 64% de los consumidores dice que dejaría de hacer negocios con una marca después de solo dos o tres malas experiencias.
• Prepara al agente de servicio al cliente: según Calabrio, el 60% de los agentes de servicio al cliente siente que no tienen las herramientas o la tecnología necesarias para manejar los problemas de los clientes, y el 34% cita la falta de datos pertinentes del cliente como su mayor problema. Mediante el análisis de sentimiento, se puede dotar al agente con la información necesaria. Así está preparado para conectar y empatizar mejor con el cliente. Esto resulta beneficioso para personalizar la experiencia, así como prever oportunamente conversaciones potencialmente difíciles. Un agente correctamente preparado es un recurso valiosísimo para la empresa. Según una investigación de Salesforce, el 79% de los compradores afirma que es fundamental o muy importante interactuar con un vendedor visto por el cliente como un asesor de confianza.
• Aumenta la tasa de retorno de la inversión de las campañas de marketing: conocer los sentimientos de los clientes sobre tus productos y tu empresa, permite ajustar y optimizar las campañas a partir de datos relevantes. Además, permite crear experiencias de cliente hiperpersonalizadas en función de cómo se sienten con respecto a la empresa.
• Productos y servicios mejorados: el análisis de sentimientos permite conocer determinadas características de los productos y servicios de tu empresa desde la interacción real de un cliente con ellos. A partir de esto pueden salir a la luz problemas y/o errores que deben corregirse, así como mejoras o actualizaciones que pueden introducirse. Además, ayuda a identificar anticipadamente tendencias en su sector, obtener información sobre nuevos mercados y comprender cuáles fueron los inconvenientes en los lanzamientos de productos.
• Mejoras en la gestión de reputación de la marca: mediante el análisis de sentimiento se puede garantizar un monitoreo constante de la reputación de la marca. De esta manera, se puede agilizar respuestas y acciones ante comentarios y menciones negativos en tiempo real, evitando su posterior divulgación.
• Elimina la fragmentación en la experiencia del cliente: el análisis de sentimiento debe tener en cuenta el enfoque omnicanal que prevalece actualmente en las empresas. Por lo tanto, no deben concentrarse en función de canales específicos, sino realizarse de forma holística que integre todo el viaje del cliente. Por ello, se debe considerar una forma integral de recopilar los datos para analizarlos con mayor precisión. Un CRM impulsado por IA puede resultar la opción óptima.

Análisis de sentimientos y Lenguaje de Einstein de Salesforce

Salesforce, como CRM número 1 en el mundo, comprende el papel fundamental del análisis de sentimientos de clientes en el mundo empresarial moderno y lo ha incorporado dentro de sus soluciones a empresas de todo el mundo. Lo hace mediante Service Cloud Einstein, su poderosa herramienta de servicio al cliente impulsado con IA. Dentro de sus funcionalidades se encuentra el Lenguaje de Einstein que permite sacar el máximo provecho a las capacidades de procesamiento del lenguaje natural para analizar y deducir las emociones que subyacen en las comunicaciones empresa-cliente. Si quieres conocer más sobre el tema, puede escribir a hello@theskyplanner.com.