CUANDO EL MACHINE LEARNING PERMITE CONOCER LAS EMOCIONES DE LOS CLIENTES Y ATENDERLOS MEJOR

Comprender las emociones de los consumidores con la ayuda de esta tecnología facilita tomar medidas que eviten que se vayan y de paso se mejore tanto la retención como las ventas.

Para conectar con los consumidores y vender más, las empresas requieren saber qué piensan y sienten ellos. Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) les es posible comprender las emociones con la intención tanto de mejorar sus productos o servicios como la experiencia que ofrecen, asegurando su crecimiento.

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Por otro lado, es posible identificar problemas para resolverlos con rapidez, porque las encuestas tradicionales ya no son suficientes e incluso son consideradas invasivas.

La IA genera y convierte características clave en variables predictivas que sirven para entrenar un modelo y determinar si los clientes están satisfechos, indiferentes o tienen alguna queja, sin necesidad de métricas cuantitativas.

Buscando que el cliente siempre esté contento

Si las empresas invierten en inteligencia artificial y machine learning pueden conseguir resultados jamás pensados. En concreto, si un cliente mantiene una conversación genuina con un bot, es posible que revele más detalles sobre sus preferencias y al entender sus emociones podrían ser más empáticos al abortar temas o situaciones que a ellos no les gustan.

El uso de la IA y el aprendizaje de máquina para comprender las emociones de los clientes funciona para diversos aspectos que permiten acelerar la capacidad de respuesta ante las circunstancias que se presentan.

1. Identificar lo importante para los consumidores

Tanto los gustos como necesidades de los clientes cambian constantemente, encima ellos llevan un ritmo acelerado en sus vidas. La situación se complica si no hay flexibilidad por parte de las empresas, por lo que una mala atención puede poner en riesgo la relación comercial y ocasionar que se vayan con la competencia.

Con la ayuda de la inteligencia artificial y el machine learning es posible obtener insights que le sirvan a los vendedores y al resto de los colaboradores para tener más empatía al mostrar interés en los problemas que enfrentan los clientes. De esta manera pueden comunicar mejor sus mensajes y tomar medidas correctivas a tiempo, incrementando la satisfacción y retención de los usuarios.

2. Encontrar la causa raíz de los problemas

Identificar inconvenientes es fácil, el detalle es reconocer qué es lo que los está provocando. De esta manera se pretende comprender a fondo por qué se están presentando, solo así es posible generar soluciones relevantes que incluso eviten que se vuelvan a presentar los mismos conflictos.

Por ejemplo, en ocasiones, uno de los problemas que regularmente se presentan están relacionados con la comunicación. Es importante averiguar qué clientes son más propensos a abandonar a la empresa y con la ayuda de la tecnología es factible identificarlos. Una vez logrado esto, se les invita a un encuentro personal para compartir sus inquietudes y cuáles pueden ser los motivos de las fallas en el servicio.

3. Capturar las respuestas emocionales en tiempo real

Con el paso del tiempo se diluyen las reacciones cognitivas de los clientes y lo más probable es que queden en el olvido. Por lo tanto, es fundamental capturarlas al momento, sobre todo porque estas generalmente son discretas y se manifiestan en forma de alegría, sorpresa, enojo, tristeza y miedo, por mencionar algunas.

Gracias a la inteligencia artificial es posible implementar mecanismos de retroalimentación en distintos puntos de contacto con los clientes a fin de obtener insights justo en el instante. Así se capturan emociones más genuinas que posteriormente permitan diseñar estrategias más efectivas para lidiar con estas situaciones, inclusive que ayuden a identificar usuarios que quieran pasarse de listos.

4. Prevenir una caída drástica en las ventas

Hay ocasiones en las que supuestamente los clientes están satisfechos, a pesar de mostrar buenos resultados en los índices del Net Promoter Score (NPS). En consecuencia, esto eleva el riesgo de que se alejen debido a malos antecedentes, lo que puede generar pérdidas en ventas de hasta 6 millones de dólares¹.

Cuando el nivel de los consumidores cae en el NPS se puede actuar a tiempo para evitar que se vayan para siempre. Así es posible reducir los costos asociados a perderlos y adquirir nuevos, lo que generalmente conlleva un mayor esfuerzo e inversión de recursos, tanto en tiempo y dinero.

5. Priorizar acciones para mejorar la experiencia

El machine learning contribuye a diagnosticar los factores que realmente le están causando un “dolor” a los consumidores. Posteriormente, se determina cuáles de estas causas-raíz requieren más atención antes de que la situación se agrave. Como resultado, se pasa de la queja de los mismos gerentes a acciones concretas; por ejemplo, sugerencias o acompañamiento para brindar certeza a los clientes.

Lo mejor de todo es que este proceso puede ser automatizado, así es más fácil evaluar el desempeño de las diferentes áreas de la empresa e intervenir en el momento oportuno. Por su parte, los colaboradores logran tener una visibilidad de todo el viaje del consumidor a fin de estar enterados sobre lo que sucede y actuar según sea necesario.

Comprender las emociones y sentimientos de los clientes con la ayuda de la inteligencia artificial y el machine learning, les permite a las empresas actuar de forma proactiva para lograr la lealtad de los consumidores y crecer de forma sostenida.

Referencias: ¹Harvard Business Review