Análisis semántico y emocional de datos conversacionales

Publicado el 07 de diciembre de 2023  - Actualizado el 13 de diciembre de 2023

Análisis semántico y emocional de datos conversacionales

El auge de las aplicaciones de mensajería directa en las relaciones con los clientes

Hoy en día, las aplicaciones de mensajería se han convertido en herramientas indispensables en la vida cotidiana de los consumidores. Estas aplicaciones les permiten estar en contacto con amigos, familiares e incluso con sus empresas favoritas. Con la expansión de los smartphones, los datos de los chats se han convertido en una parte importante de las relaciones con los clientes. En este artículo, exploraremos las aplicaciones de mensajería más utilizadas en el mundo y los datos que generan, así como su impacto en las relaciones con los clientes. Veremos cómo se pueden utilizar estos datos para mejorar la experiencia del usuario, personalizar las interacciones con los clientes y desarrollar nuevas funciones para satisfacer las necesidades de los consumidores.

Los datos de chat en las relaciones con los clientes han aumentado significativamente en los últimos años debido al creciente uso de aplicaciones de mensajería instantánea como WhatsApp, Messenger, WeChat y otras. No es raro que los clientes prefieran comunicarse con una empresa a través de estos canales, ya que son más rápidos y cómodos.

Dicho esto, los correos electrónicos y las llamadas telefónicas siguen siendo canales de comunicación importantes en las relaciones con los clientes. Según un estudio de la empresa de servicios de comunicación CloudTalk, en 2023 las llamadas telefónicas seguirán representando alrededor del 50 % de todas las interacciones con los clientes, mientras que los correos electrónicos representarán alrededor del 30 %.

Con la llegada de las aplicaciones de mensajería, la comunicación entre las empresas y sus clientes ha experimentado una gran evolución. Las conversaciones generadas por estas aplicaciones han transformado la relación con el cliente, ofreciéndole una experiencia más personalizada en tiempo real. Hoy en día, estos datos son cruciales para mejorar la experiencia del cliente y reforzar la relación entre la marca y el consumidor.

Uno de los principales usos de los datos conversacionales es personalizar las interacciones con los clientes. Analizando las conversaciones de chat, las empresas pueden comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Con esta información, pueden adaptar su enfoque y personalizar sus interacciones para satisfacer las necesidades específicas de cada cliente.

Los datos del chat también pueden utilizarse para ofrecer una experiencia en tiempo real. Las empresas pueden utilizar chatbots para responder a las preguntas más frecuentes, lo que les permite responder inmediatamente a las consultas de los clientes. Además, los mejores chatbots son capaces de aprender de conversaciones anteriores para mejorar su respuesta y ofrecer una experiencia más eficaz y personalizada.

Otro caso de uso más común, pero no por ello menos interesante, de los datos conversacionales es la mejora del servicio posventa. Analizando las conversaciones de chat, las empresas pueden identificar los problemas más recurrentes. También pueden utilizar estos datos para evaluar la calidad de su servicio al cliente e identificar áreas de mejora.

Por último, y de forma más indirecta, los datos del chat también pueden utilizarse para desarrollar nuevas funcionalidades. Al conocer las necesidades y preferencias de sus clientes, las empresas pueden diseñar nuevos productos y servicios que respondan mejor a sus expectativas.

En resumen, los datos conversacionales son una herramienta valiosa para las empresas que buscan mejorar la experiencia del cliente y fortalecer la relación con sus consumidores. Utilizando estos datos de forma estratégica, las empresas pueden ofrecer una experiencia en tiempo real más personalizada y adaptada a las necesidades de cada cliente.

Una vez visto el impacto que tienen las aplicaciones de mensajería en la experiencia del cliente, echemos un vistazo a las más populares de cada parte del globo.

1. WhatsApp : Con más de 2.000 millones de usuarios activos mensuales en más de 180 países, WhatsApp es la aplicación de mensajería más popular del mundo.

2. Facebook Messenger :Con cerca de 1.300 millones de usuarios activos mensuales, Messenger es la segunda aplicación de mensajería más popular del mundo.

3. WeChat : Con unos 1.200 millones de usuarios activos mensuales, principalmente en China, WeChat es la tercera aplicación de mensajería más popular del mundo.

4. Viber : Con más de 260 millones de usuarios activos mensuales, principalmente en Europa del Este, Viber es la cuarta aplicación de mensajería más popular.

5. Line : Con más de 187 millones de usuarios activos mensuales, principalmente en Asia, Line es la quinta aplicación de mensajería más popular del mundo.

Cabe señalar que el uso de aplicaciones de mensajería varía considerablemente de una región a otra y de un país a otro. Por ejemplo,Telegram y Signal son muy populares en Europa del Este y Norteamérica por sus elevadas prestaciones de seguridad y confidencialidad, mientras que KakaoTalk se utiliza mucho en Corea del Sur.

¿Cómo sacar el máximo partido de los servicios de mensajería en línea?

1. Utilice el chat para comunicarse con sus clientes

Sea cual sea la aplicación o aplicaciones que utilice su empresa para conversar con sus clientes potenciales, es posible conseguir un mayor nivel de compromiso utilizando el chat en lugar del correo electrónico. No sólo las respuestas son más rápidas, sino que estas conversaciones son más directas y dan una sensación de cercanía y conexión con la persona con la que se habla. Las respuestas en tiempo real son más eficaces a la hora de orientar las solicitudes en la dirección correcta.

2. Automatice las conversaciones para aumentar la productividad

Llegados a este punto, puede que piense que las ventas a través de aplicaciones de mensajería tienen ventajas y ningún inconveniente. Sin embargo, la desventaja de estar en el lado de las ventas es que los clientes potenciales esperan una respuesta rápida que no obtendrían enviando un correo electrónico, por ejemplo. Además, una vez terminada la conversación, acabas con una gran cantidad de datos no estructurados.

Por eso, muchas empresas utilizan herramientas de análisis semántico automático como Q°emotion para procesar estos datos.

Existen varias soluciones para hacer frente a esta situación. En particular, el uso de herramientas de mensajería automática.

Los distintos tipos de datos de mensajería/chat más utilizados son :

Mensajería

El primer tipo de aplicación que nos viene a la mente cuando pensamos en mensajería. Independientemente del grupo de edad, las aplicaciones de mensajería como Whatsapp o Messenger se han vuelto indispensables en nuestra vida diaria. Según un estudio de Hootsuite realizado en 2020, el 77% de los internautas franceses afirma utilizar regularmente aplicaciones móviles de mensajería. Así que no cabe duda de que su uso cotidiano pronto se convertirá en la norma para los intercambios con marcas u organismos públicos.

- Las ventajas de la mensajería :

• Corresponde a los nuevos hábitos de comunicación de los consumidores
• Permite intercambiar rápidamente mensajes sencillos, con un tiempo de respuesta rápido
• Las conversaciones pueden continuar en varios dispositivos

- Los límites de la mensajería :

• A menos que se combine con un bot, la mensajería requiere la disponibilidad de un asesor.
• No se recomienda para tratar preguntas o reclamaciones complejas.

Chat en directo

El chat en directo es similar a la mensajería, pero se ofrece directamente en el sitio web de una empresa. Permite mantener una conversación escrita en directo con un agente de atención al cliente. También es un medio eficaz para que los internautas formulen una pregunta, resuelvan un problema o transmitan información/solicitudes.

- Ventajas del chat en directo:

• Hace que la experiencia en línea sea más fluida
• Se percibe como una solución eficaz para obtener una respuesta rápida
• Los internautas pueden permanecer en el anonimato

- Limitaciones del chat en directo :

• A menos que se combine con un bot, el chat en directo también requiere la presencia de un asesor.
• La escritura a veces dificulta la comprensión de las solicitudes y puede llevar a confusión en ambas partes

Chatbots

Hay dos tipos de chatbot:

• Chatbots programados para responder a preguntas específicas basándose en el reconocimiento de palabras clave
• Los "bots de aprendizaje" que, gracias a la inteligencia artificial, son capaces de mantener una conversación de forma autónoma, dar respuestas coherentes a preguntas elaboradas y realizar acciones como reservar o comprar teniendo en cuenta el contexto y las preferencias del cliente.

- Las ventajas de los chatbots:

• Proporciona una respuesta instantánea 24/7
• Permite automatizar parte de la atención al cliente
• Admite pagos para compras o reservas, por ejemplo
• Puede combinarse con el chat en directo para gestionar solicitudes más complejas

- Los límites de los chatbots :

• Los usuarios pueden ser reacios a tratar con una máquina
• Posibles dificultades de comprensión, especialmente en el caso de los chatbots programados, lo que puede provocar rápidamente insatisfacción y falta de proximidad.

El vínculo con el Customer Effort Score

El Customer Effort Score (CES) es una medida que permite a las empresas comprender la facilidad con la que sus clientes son capaces de llevar a cabo una tarea específica.

Los datos conversacionales pueden desempeñar un papel importante en la mejora de la CES ayudando a las empresas a comprender los obstáculos a los que se enfrentan los clientes y a resolverlos de forma proactiva.

En primer lugar, los datos conversacionales permiten a las empresas identificar los problemas recurrentes a los que se enfrentan los clientes. Analizando las conversaciones, las empresas pueden comprender los problemas que encuentran los clientes y tomar medidas para resolverlos. Por ejemplo, si un cliente tiene que esperar mucho tiempo para obtener una respuesta a su pregunta, esto puede aumentar su nivel de frustración e insatisfacción. Del mismo modo, si el chatbot de la empresa no es eficaz a la hora de resolver los problemas de los clientes, esto también puede aumentar su nivel de esfuerzo.

Al utilizar un chatbot de calidad para mejorar el CES, las empresas pueden ofrecer una experiencia de cliente más fluida y menos frustrante. Y al eliminar las barreras y los puntos de fricción, las empresas pueden hacer que el proceso de compra o servicio sea más fácil para los clientes, lo que puede traducirse en una mejor reducción del desgaste y un aumento de las ventas.

Ahora que hemos visto lo valiosos que pueden ser los datos conversacionales para las empresas, veamos cómo utilizar el análisis emocional para extraer la máxima información y conocimiento de estos datos.

¿Por qué combinar el análisis emocional y los datos conversacionales?

El análisis semántico y emocional es especialmente eficaz cuando se aplica a los datos conversacionales. Esto se debe a que permite a las empresas comprender mejor las conversaciones con sus clientes, ya sea en chatbots, aplicaciones de mensajería instantánea como WhatsApp o Messenger, o transcripciones de llamadas telefónicas. Aplicando estas técnicas a estos datos, las empresas pueden identificar tendencias, problemas y oportunidades, y mejorar la calidad de sus servicios. En este artículo, exploraremos en profundidad los beneficios del análisis semántico y emocional de los datos conversacionales para las empresas.

Comprender el significado de las frases

La primera ventaja del análisis semántico es que permite a las empresas comprender los matices del lenguaje y las expresiones idiomáticas utilizadas por los clientes. Por ejemplo, si alguien se queja de que su paquete se ha "perdido en el campo", el análisis semántico permitirá entender que el cliente está descontento porque no ha recibido su pedido y no sabe dónde está. Al comprender el significado real de las frases, las empresas pueden responder con mayor precisión a las necesidades de sus clientes. Por supuesto, esto tiene más sentido cuando el volumen de solicitudes que hay que procesar es elevado. Permite categorizar las solicitudes y hacer un seguimiento más eficaz de las conversaciones con los clientes.

Identificar las emociones de los clientes

Combinando la semántica con el análisis emocional, las empresas pueden identificar las necesidades realmente expresadas por los clientes en sus conversaciones. Por ejemplo, si un cliente utiliza palabras negativas como "asqueroso" u "horrible" para describir un producto, una herramienta de análisis emocional como Q°emotion podrá entender que el cliente está muy descontento con la calidad del producto y calificará el comentario con la emoción de asco, que suele ser sinónimo de desgaste. Las empresas pueden utilizar esta información para priorizar los problemas y mejorar la satisfacción del cliente de forma más eficaz. En este ejemplo, también puede utilizarse para identificar los factores de desgaste y "prolongar" la longevidad de un cliente.

Análisis combinado de datos conversacionales

Combinando el análisis semántico y el emocional, las empresas pueden obtener una comprensión más completa de las conversaciones con sus clientes. Por ejemplo, si un cliente se queja de una entrega tardía y expresa su enfado, el análisis semántico y emocional ayudará a entender que el cliente está frustrado y quiere una solución rápida. Las empresas pueden entonces responder más eficazmente al cliente ofreciéndole una solución satisfactoria para evitar perderlo.

Además, esta técnica permite identificar tendencias y problemas emergentes (señales débiles) mediante el análisis de las conversaciones con los clientes. De este modo, las empresas pueden detectar problemas antes de que se conviertan en graves y anticiparse a las necesidades de sus clientes.

En conclusión, el análisis semántico y emocional de los datos conversacionales es una herramienta valiosa para las empresas que buscan mejorar la calidad de su servicio de atención al cliente y comprender mejor las necesidades de sus clientes. Mediante estas técnicas, las empresas pueden identificar tendencias emergentes, detectar problemas antes de que sean demasiado grandes y anticiparse a las necesidades de sus clientes.

Sin embargo, hay que señalar que el análisis semántico y emocional no puede sustituir por completo a la interacción humana. Aunque esta tecnología puede ayudar a identificar problemas y ofrecer soluciones rápidas, no puede sustituir la empatía y la comprensión que sólo puede proporcionar la interacción humana. Por tanto, las empresas deben asegurarse de mantener un equilibrio entre el análisis de datos y la interacción humana para ofrecer un servicio al cliente de calidad. Utilizando esta tecnología de forma equilibrada, las empresas pueden ofrecer un servicio de atención al cliente de calidad sin dejar de ser competitivas en el mercado.

Análisis de datos conversacionales con Q°emotion

Para seguir el ritmo de la creciente demanda, las herramientas de análisis semántico más potentes ofrecen ahora análisis emocional de las conversaciones con los clientes.

Aquí un ejemplo de análisis de un intercambio en Messenger entre un consumidor y un agente de atención al cliente.

Como se puede ver en el ejemplo anterior, en unos pocos clics es posible identificar el tema planteado por el cliente, en este caso un problema de identificación en el sitio web de la empresa y la imposibilidad de ponerse en contacto con el servicio de atención al cliente por teléfono. Combinando esto con el análisis emocional, también podemos seguir la evolución de la emoción que siente el consumidor a medida que interactúa con el agente. En este ejemplo, podemos ver que la conversación comienza con miedo/estrés y termina con alegría, lo que significa que se ha resuelto la irritación planteada por el cliente.

Utilizando una herramienta de análisis semántico automático, puede realizar un análisis exhaustivo de todos sus datos conversacionales para determinar sus irritantes prioritarios y sus acciones prioritarias a realizar.

Veamos un caso concreto de un cliente, Floa Bank.

Caso práctico - Floa Bank

Floa Bank es un banco francés que ofrece soluciones de pago y servicios financieros para particulares y empresas. Adquirido por el grupo BNP Paribas en 2022, cuenta con más de 4 millones de clientes en Francia.

Los principales requisitos de Floa eran sencillos:

Ahorrar tiempo en el análisis de las conversaciones, que era demasiado laborioso hacerlo manualmente.

Poder identificar y eliminar los factores irritantes encontrados por los clientes en el customer journey

Priorizar las acciones correctivas en función del nivel de criticidad

Medir los resultados

Por eso, con más de 3 millones de interacciones con sus clientes en 2021, el uso de una herramienta de análisis semántico automático, y más concretamente Q°emotion, se convirtió rápidamente en la elección obvia.

En concreto, el análisis de las conversaciones nos permitió identificar un irritante importante en una de las vías de suscripción, más concretamente la tarjeta Cdiscount.

Como se puede ver en este ejemplo de conversación de Messenger, existe un sistema para realizar un ingreso, que no es más que una solicitud de autorización al banco del cliente, pero que en ningún caso es una domiciliación bancaria. Hubo un malentendido sobre esta autorización de domiciliación, porque el cliente realmente creía que se le iba a cargar el importe total de su compra sin tener en cuenta su oferta de bienvenida. Floa se dio cuenta de que había un vacío en la información facilitada a los clientes, y trabajó con la BU para proporcionarles muchos más detalles mediante ventanas emergentes y animaciones repetidas varias veces a lo largo de la compra y, finalmente, en el punto de pago. Como resultado, pudimos ver en los datos analizados en 2022 en comparación con 2021 que este aspecto concreto del viaje del cliente había subido 4 grados en términos de temperatura emocional, lo que representa más de 10 puntos NPS o más de una estrella en la puntuación de satisfacción. Se trata de una verdadera historia de éxito.

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