El cliente de hoy es más digital que nunca. A veces por elección, otras veces por necesidad, como ha ocurrido en este contexto excepcional que vivimos a nivel mundial como consecuencia de la pandemia.

Frente a este nuevo usuario, las empresas necesariamente debieron adaptarse a una nueva normalidad donde la regla es: presencia digital. De esta manera, y en miras de una correcta atención al cliente, comenzaron a pensar y trabajar a través de multicanales: teléfono, chats en la web, redes sociales, entre otros.

“Esto dio pie a una nueva oportunidad para las empresas: el análisis exhaustivo de las conversaciones y feedbacks de los clientes puede encontrar rápidamente las oportunidades de mejora en los diferentes procesos de negocio y basar las decisiones en datos concretos. De esta manera, es posible potenciar y mejorar fuertemente la experiencia del cliente, la cual se traduce en: mayor fidelidad, conocimiento de marca, aumento de ingresos e incluso, costos más bajos al implementar procesos eficientes que incluyan automatización e inteligencia artificial”, explicó Laura Fabro, CMO de Kenwin.

Si bien, años atrás esto podía corresponder a un trabajo manual que demandaba muchas horas y mucho más esfuerzo, al día de hoy, gracias a la revolución tecnológica y mediante la metodología de conversation analytics o análisis de conversaciones automatizada, las compañías pueden evaluar los datos de las comunicaciones y obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente de forma mucho más inmediata y completa.

Este análisis automático de conversaciones traerá así también 3 beneficios claves:

• Análisis del 100% de las conversaciones: analizar el universo completo de conversaciones, sacar conclusiones realmente contundentes y a su vez, identificar con mayor rapidez las oportunidades de mejora. Por otro lado, las herramientas de automatización logran que esto sea posible en menos tiempo y a un costo significativamente más bajo que si se realizara en forma manual.
• Mayor comprensión del resultado de encuestas: ¿El NPS es bajo? El análisis exhaustivo y automático de las conversaciones permite identificar con precisión qué sucedió en la conversación y por qué el cliente dio una mala calificación. La disconformidad está basada en ¿el producto? ¿en el proceso? ¿en el agente? Los insights que surgen del análisis permitirán entenderlo con precisión y coordinar las acciones que sean necesarias para revertirlo.
• Mejora no sólo la calidad de atención desde el agente, sino también indicadores de negocio: ¿Por qué no se pudo retener al cliente?¿Por qué volvió a contactarse? ¿Por qué duran tanto las llamadas? ¿Por qué no logramos concretar la venta? ¿Por qué no conseguimos cerrar un acuerdo de pagos?

El entendimiento automático de conversaciones arroja información tan concreta que es posible encontrar respuestas a preguntas como estos ejemplos, y disparar acciones de mejora que impacten en los resultados.

Esta tecnología es capaz de capturar cada detalle de las conversaciones, inclusive el sentimiento al inicio y fin de la conversación, y cruzar esta información con otros aspectos como ser el motivo del llamado, el tipo de cliente, etc. enriqueciendo aún más las conclusiones, y facilitando la transformación de datos en insights.

“De esta manera, la tarea -aparentemente imposible hace un tiempo atrás- de analizar el 100% de las conversaciones de los clientes hoy se ha convertido en una realidad”, finalizó Matías Rozenfarb, de Keepcon.

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