Machine learning aplicado en la experiencia del cliente

Machine learning aplicado en la experiencia del cliente

Machine learning conoce el detalle del comportamiento de los usuarios y detecta qué contenido se debe optimizar o agregar para mejorar la experiencia del cliente

Por Mundo Contact | 18 abril 2017 | Actualidad Customer Experience, Articulos CRM, Customer Experience

Uno de los mayores y principales retos en el mundo empresarial reside en satisfacer las necesidades del consumidor. Esto se vuelve cada vez más difícil debido a la constante evolución del mismo con la existencia de más y muy diversos canales de comunicación e interacción con los usuarios.

Esta transformación, que parte de los avances tecnológicos, obliga a las empresas a realizar innovaciones y actualizaciones en diversas materias. Una de ellas consiste en la introducción de la robótica, incluida no sólo en tareas de producción, sino en trabajos que siempre se pensaron que serían desempeñados por humanos, como la atención al cliente.

De esta forma, la inteligencia artificial (IA) comienza a ser más importante y trascendente dentro de las empresas porque al considerar que la IA puede evitar la realización de tareas repetitivas y que maximiza la productividad de los profesionales en las áreas de atención al cliente, se presenta una gran oportunidad para que los empresarios conjuguen ambas actividades para sacar más provecho a sus operaciones.

 

Innovación paulatina

Una pregunta obligada es cómo incorporar el aprendizaje automático (machine learning) en la atención al cliente para mejorar su experiencia. En principio, debemos comprender que el machine learning permite a los dispositivos aprender por sí mismos con base en patrones, ejemplos y búsquedas.

Este reconocimiento de patrones permite extraer información que establece características o propiedades comunes entre datos diversos. De tal forma, se abre la posibilidad de analizar patrones con cantidades mínimas de información.

El machine learning conoce el detalle del comportamiento de los usuarios y detecta qué contenido se debe optimizar o agregar para mejorar la experiencia del cliente. Se pueden derivar reportes cuantitativos y cualitativos con información de alto valor para conocer qué es lo más importante para los clientes y cómo puede mejorarse.

 

Preguntas frecuentes

Una de las maneras de poder crear una base de conocimientos que sea de utilidad para el machine learning es revisando las preguntas más frecuentes que llegan al servicio de ayuda. Asimismo, redactar las respuestas para algunas de las preguntas más formuladas será de gran ayuda para limpiar o filtrar la información que las empresas desean atender de manera inmediata.

A través de la atención de un agente virtual, las compañías pueden revisar las palabras más repetidas en la interacción, o el problema más común. Por ejemplo si la palabra “factura” se repite en mayor medida en las conversaciones, se podrá analizar la problemática y dar solución de una manera más rápida y efectiva.

En México, en el sector de Telecomunicaciones, por ejemplo, la mayor cantidad de quejas e inconformidades recibidas por parte de los usuarios están relacionadas con problemas con los servicios de Internet o con aclaraciones de pagos. De acuerdo al Informe Estadístico Soy Usuario 2016 emitido por el Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT), respecto a las empresas que prestan servicios fijos (internet, telefonía y televisión de paga), el promedio de tiempo de respuesta para una queja es de 10.4 días hábiles.

No hay que olvidar que la asistencia virtual brinda un mejor servicio de forma personalizada y precisa, entregando mejores resultados en el corto y mediano plazo a las empresas.

Fuente: AIVO

Escribe un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *