Cómo aprovechar la inteligencia artificial para medir la experiencia de cliente

  • Estrategias digitales

UX

El aumento de puntos de contacto entre cliente y marca permite medir, de forma cada vez más precisa, su nivel de satisfacción, y la aplicación de la inteligencia artificial a todo tipo de interacción en distintos canales como las redes sociales o en call centers es clave para ello. Exploramos, de la mano de Omega CRM, cómo utilizarla.

Recomendados: 

Contenido sin esperas en los medios de comunicación digitales Leer

Tres prioridades para la transformación digital del comercio electrónico Leer 

Este especialista ha identificado aplicaciones concretas de la inteligencia artificial que ayudan a medir la experiencia de usuario y mejorar la atención que se ofrece a los clientes y, así, poder obtener mejores resultados empresariales:

- Call center: los datos de retroalimentación recopilados se pueden analizar mediante herramientas basadas en IA para que las empresas puedan llegar a comprender cómo se sienten los clientes al ser atendidos. Igualmente, la Inteligencia Artificial permite reconocer emociones al analizar el tono de voz del usuario. Este análisis puede ayudar a interpretar el nivel de satisfacción del cliente y mejorarlo si es necesario además de establecer protocolos de actuación en cada caso, perfeccionando así la atención telefónica y haciéndola lo más cercana posible.

- Redes sociales: las plataformas sociales son uno de los principales focos donde las empresas pueden medir la experiencia de usuario real. En ellas se acumula una gran cantidad de comentarios y opiniones imposibles de monitorizar y analizar de forma manual. En este sentido, la inteligencia artificial, gracias a las plataformas de análisis de texto pueden analizar cantidades ingentes de datos y comentarios vertidos por los clientes, obteniendo de este modo información valiosa que será utilizada para tomar decisiones que permitan no solo mejorar la experiencia de usuario, sino también conocer claves empresariales que puede que no se hayan tenido en cuenta anteriormente.

- E-commerce o páginas web: cuando un usuario accede a un sitio web o a una tienda online deja información sobre sus patrones de consumo que permiten segmentar al público objetivo y diseñar campañas exclusivas en función de sus preferencias. Es posible incluso saber en qué momento o por qué causa este abandonó su proceso de compra. Pero además, los usuarios también dejan otro tipo de información muy valiosa para una empresa como comentarios sobre un producto o servicio concreto, opiniones sobre su modo de uso en un sitio web de productos recomendados o publican una reseña en una página de reviews. Todos estos comentarios y opiniones aportados por el usuario en páginas web propias o de terceros pueden ser analizados con herramientas de Inteligencia Artificial que proporcionarán a la empresa información muy útil sobre la experiencia de usuario que están experimentando sus clientes.

- Chatbots: un chatbot es la puerta de entrada de cualquier cliente o potencial cliente, es uno de los primeros puntos de contacto entre marca y usuario dado que se utilizan, en general, como un servicio de atención al cliente. Los bots se utilizan para atender a miles de usuarios a la vez, por lo que aquellas plataformas conversacionales que incluyen Inteligencia Artificial son capaces de ofrecer y analizar información importante de cada uno como, por ejemplo, comportamientos de consumo, características o preguntas que realiza el usuario. En función de los resultados, se puede saber sus preocupaciones y niveles de satisfacción respecto de la marca.

- Apps: al ser un ecosistema propio, las aplicaciones son uno de los puntos de extracción de información más completos y fiables. La introducción de IA y el análisis de su interacción con el cliente permitirá ayudar a los diseñadores a crear versiones completamente personalizadas para cada usuario. Pero además, la introducción de elementos como la biometría en muchas aplicaciones permite leer las emociones de los usuarios. Es decir, el aprendizaje automático recorre millones de imágenes de rostros para leer emociones con más precisión que un ser humano ofreciendo a la empresa información muy valiosa sobre el estado de ánimo del usuario.