Mejore la experiencia del cliente analizando sus comentarios
Las opiniones de los clientes son una mina de información para su empresa. Cuantificada o cualitativa, puntual o periódica, es una verdadera palanca de mejora. Es posible que ya lo esté convirtiendo en indicadores de Relaciones con los Clientes: tasa de conversión, tasa de fidelidad, NPS, etc.
Pero, ¿qué hacer con los datos semánticos conocidos como "verbatims"? ¿Cómo interpretar las opiniones publicadas en su sitio web o las respuestas escritas a las encuestas de satisfacción de sus clientes? Es una tarea mucho más difícil para los departamentos de marketing de las empresas, pero sería una pena ignorar la voz del consumidor.
En Zaion, estamos convencidos de que el feedback de los clientes es una auténtica mina de oro para reforzar su conocimiento del cliente, impulsar su organización y mejorar su CX (Customer Experience).
Descubra la definición, las ventajas y la metodología para analizar las opiniones de los clientes.
¿Qué es un acta literal?
Verbatim hace referencia a los comentarios u opiniones en bruto de un cliente sobre una empresa, producto o servicio. Este relato fiel, anónimo o no, puede utilizarse para justificar una calificación o dar una opinión detallada. Verbatim son datos semánticos extraídos de un campo de texto libre.
En una campaña de marketing o una iniciativa para mejorar la Experiencia del Cliente, se suele recoger mediante un cuestionario de satisfacción, en respuesta a una pregunta abierta. Sin embargo, las fuentes de verbatims no se limitan a las encuestas realizadas por una empresa. Los comentarios sobre un producto, un servicio o una marca abundan en Internet, a menudo de forma incontrolable. Los comentarios verbatim son legión en las redes sociales (Facebook, Twitter, Youtube), las aplicaciones de recogida de opiniones (Tripadvisor, Critizr), las fichas de producto de los sitios de comercio electrónico (Avis Vérifiés), los foros de debate, los correos electrónicos de reclamación, etc.
En consecuencia, los verbatims se clasifican en dos categorías:
- Opinión solicitada del cliente: la empresa pregunta directamente a sus clientes para obtener su opinión. La estrategia de recogida textual se define en función del recorrido del cliente y de su conocimiento, con el fin de obtener un índice de respuesta elevado y fiable;
- Comentarios espontáneos de los clientes: los clientes comparten sus opiniones no solicitadas por la marca, en el canal de comunicación de su elección, alterando positiva o negativamente la e-reputación de la marca.
¿Por qué analizar las actas literales?
Por falta de recursos y de tiempo, las empresas suelen pasar por alto las actas literales. Sin embargo, refleja la voz del cliente de forma más sincera y explícita que una simple nota numérica. El consumidor se ha tomado el tiempo de escribirla y ha utilizado sus propias palabras. Un campo de texto libre les da la oportunidad de compartir sus sentimientos, sin filtros, para informar a otros consumidores o a la propia marca. Sería un error desaprovechar una fuente de información tan rica y fiable. Además, es más probable que un cliente escriba una opinión negativa en la web que una positiva, sobre todo de forma anónima. El análisis literal es, por tanto, una poderosa palanca para mejorar la experiencia del cliente, al tiempo que ofrece un mayor control sobre su reputación electrónica. Este análisis expone sus puntos fuertes y débiles desde una perspectiva externa. También le permite interactuar con sus clientes para comprender mejor sus necesidades y pautas de compra.
Recoger y analizar las opiniones de los clientes es, por tanto, esencial para mejorar su conocimiento, controlar la reputación electrónica y la imagen de marca, y mejorar las relaciones con los clientes.
¿Cómo se analizan los verbatims?
El análisis de verbatims permite comprender las expectativas y el comportamiento de los clientes a partir de lo que dicen. Existen dos metodologías principales: el análisis de codificación "manual" y el análisis semántico "automático".
Análisis de codificación manual de los verbatims
Tradicionalmente utilizado con el método de postcodificación, el análisis manual consiste en leer una a una las opiniones de los clientes, agruparlas según los temas tratados y asignarles un número. La asignación de un número único forma parte de la operación de codificación, que generalmente se realiza en un archivo Excel. De este modo se obtienen estadísticas similares a las de las preguntas cerradas del tipo NPS, por ejemplo.
Muchas empresas utilizan una hoja de cálculo Excel para realizar el trabajo de codificación. El análisis manual se centra en una pregunta abierta, como "¿Está satisfecho con el producto que ha comprado? y luego recoge los temas que surgen en las respuestas, por ejemplo, la calidad del producto, el precio, el plazo de entrega. Todo lo que tienes que hacer entonces es enumerar los temas o el tipo de comentario (positivo, neutro, negativo) y asignar un número a cada uno. Esto le dará una idea de los temas más frecuentemente planteados por sus clientes, y de cómo se sienten al respecto, para que pueda priorizar sus acciones de mejora.
También es útil controlar la evolución de estos datos a lo largo del tiempo, realizando periódicamente nuevas encuestas sobre la misma pregunta abierta. El análisis manual es ideal si la muestra de verbatims es pequeña, pero sigue siendo ad hoc y consume mucho tiempo. Además, con programas como Excel, las palabras y expresiones quedarán aisladas, sin su contexto, lo que hará que el análisis sea menos detallado.
Análisis semántico de verbatims gracias al poder de la IA
A diferencia del análisis por codificación, el análisis semántico o léxico se realiza en tiempo real. Utiliza un software específico basado en inteligencia artificial para registrar los comentarios de los clientes y analizar cada palabra expresada en una plataforma o en Internet. Los verbatims se agrupan automáticamente por rúbricas en función de su contenido y de los criterios definidos por la empresa. El algoritmo también distingue entre comentarios positivos y negativos. Este software personalizable despliega informes visuales que ponen directamente de relieve los aspectos susceptibles de mejora en la experiencia del cliente.
En Zaion, la plataforma Voice Analytics se desarrolla utilizando nuestras tecnologías de IA para extraer y mejorar toda la información de las conversaciones con sus clientes. Esta solución permite grabar, transcribir y analizar señales de voz, así como detectar emociones en voz y texto medianteIA emocional.
Estas son las principales ventajas de nuestra plataforma Voice Analytics:
- aumento de la productividad y reducción de los costes de explotación gracias a la disminución del tiempo medio de tratamiento (TMP) y a un mejor conocimiento de la demanda de los clientes
- aumento de la calidad del servicio y mejora de la atención al cliente gracias a la rápida detección de aspectos mejorables en el discurso y el comportamiento de los agentes
- un branding fuerte y diferenciador para reforzar la percepción de su marca entre su público objetivo
