El aumento en las conversaciones realizadas a través de dispositivos móviles, redes sociales y correos electrónicos ha provocado que muchos de los operadores de servicio a cliente pierdan de vista y no puedan priorizar aquellos detalles que resultan en la satisfacción óptima del cliente.
Hoy en día existen soluciones de detección temprana de deficiencias que predicen e identifican aquellas conversaciones que pueden resultar riesgosas y convertirse en malas experiencias, de manera que los responsables puedan interpretar correctamente el nivel de frustración de los clientes antes de que ocurran interacciones negativas.
La herramienta ‘Predicción de la satisfacción’ de Zendesk da la posibilidad de realizar un análisis predictivo de señales que provienen de los clientes, generando una puntuación de 0 a 100 (mínimo a máximo) cada vez que una orden de servicio al cliente se crea o actualiza.
Esto permite que los operadores puedan priorizar flujos de trabajo, conducir las reglas del negocio o activar integraciones basadas en una regla dinámica que combina la inteligencia de miles de señales de los consumidores.
A través del análisis de datos, se genera automáticamente un modelo machine-learning y se genera una predicción única y personalizada para cada usuario de la herramienta. Este modelo mejora la manera en que las empresas ofrecen soporte y reducen el esfuerzo del cliente.
En el pasado, las compañías se veían forzadas a analizar de manera offline las señales que mostraban un nivel bajo de satisfacción, y a crear reglas inflexibles de solución. Ahora es posible obtener información dinámica en tiempo real y así mejorar la experiencia del cliente.
Las empresas pueden realizar estas predicciones de muchas maneras, desde escalar conversaciones con clientes de alto valor con una predicción de satisfacción baja, hasta identificar y corregir desconexiones durante las conversaciones con clientes.
Este enfoque basado en datos permite que las organizaciones mejoren sus interacciones con los clientes y retengan y hagan crecer su base de consumidores.
La herramienta aprende de las señales que pueden generar un bajo nivel de satisfacción en el cliente, tal como la cantidad de tiempo y esfuerzo para ofrecer una solución, el periodo inactivo entre las respuestas del usuario y el operador, el lenguaje utilizado durante las conversaciones, así como la calificación registrada en la orden.
