Análisis de opiniones
El análisis de sentimientos es la tecnología que detecta y clasifica las emociones de los clientes —positivas, negativas o neutras— a partir del texto y el tono de la conversación. Un cliente que dice «¡Vuestra solución es increíble!» tiene un sentimiento positivo; «Estoy frustrado por la falta de asistencia» tiene un sentimiento negativo. El seguimiento de los sentimientos a lo largo del tiempo revela las tendencias de satisfacción de los clientes.
¿Qué es el análisis de sentimientos?
El análisis de sentimientos utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer emociones del lenguaje de los clientes. Va más allá de las palabras para comprender el contexto: «No puedo vivir sin este producto» es positivo; «No puedo vivir sin solucionar este error» es negativo. El análisis de conversaciones de Plura detecta automáticamente los sentimientos a partir de llamadas de voz, SMS y chats, destacando cuándo los clientes están satisfechos, frustrados o pensando en marcharse.
Sentimiento frente a puntuación de satisfacción
Diferentes pero complementarios:
- Análisis de sentimientos: análisis emocional en tiempo real durante las conversaciones (automatizado, inmediato).
- Puntuación de satisfacción: Encuesta posterior a la conversación en la que se pregunta «Valora tu satisfacción del 1 al 10» (manual, diferida).
- Mejor práctica: Utilizar ambos. El sentimiento muestra la emoción en tiempo real; la puntuación de satisfacción confirma la percepción e identifica sorpresas.
Por qué el sentimiento es importante para la retención
El sentimiento negativo es un indicador clave de la pérdida de clientes. Un cliente con un sentimiento negativo en las conversaciones de asistencia técnica es propenso a marcharse. La detección temprana permite intervenir: cuando el sentimiento decae, hay que ponerse en contacto de forma proactiva, mejorar la asistencia o aclarar el valor. Esto evita la pérdida de clientes antes de que se produzca.
Cómo Plura permite el análisis de opiniones
Plura rastrea el sentimiento en cada interacción:
- Detección en tiempo real: identifica los comentarios negativos durante las conversaciones mientras hay tiempo para responder.
- Alertas de coaching: avisa cuando los agentes están atendiendo a clientes frustrados para que los supervisores puedan ofrecerles coaching en tiempo real.
- Seguimiento del estado de salud de los clientes: observe las tendencias del estado de ánimo; una disminución del estado de ánimo indica que los clientes están en riesgo.
- Información sobre conversaciones: identifique qué temas provocan opiniones negativas (problemas con los productos, precios, retrasos en la asistencia técnica).
Patrones de opinión que hay que vigilar
Sigue estos:
- Tendencia del sentimiento: ¿El cliente está cada vez más satisfecho o frustrado con el paso del tiempo?
- Opinión por tema: ¿Disminuye la opinión cuando se habla de características o departamentos específicos?
- Recuperación del sentimiento: cuando aparece un sentimiento negativo, ¿el buen apoyo lo recupera?
- Opinión por agente: ¿Hay agentes que mantienen una opinión más positiva por parte de los clientes que otros?
Preguntas frecuentes relacionadas con
Análisis de opiniones
¿Qué grado de precisión tiene el análisis del sentimiento?
Los modelos modernos de análisis de opiniones basados en el aprendizaje automático tienen una precisión del 85-95 % en textos claramente positivos o negativos. El sarcasmo y el lenguaje dependiente del contexto pueden confundirlos. Combine siempre el análisis automatizado de opiniones con la revisión humana en los casos extremos.
¿Puedo mejorar la percepción con un mejor soporte técnico?
Por supuesto. La opinión suele reflejar la calidad del servicio de asistencia. Una respuesta más rápida, un lenguaje empático y una resolución rápida de los problemas mejoran la opinión. Realice un seguimiento de la mejora de la opinión a medida que su equipo de asistencia mejora.
¿Debo responder inmediatamente a los comentarios negativos?
Sí. El sentimiento negativo durante una conversación se puede solucionar. El agente puede abordar las inquietudes, aclarar malentendidos y recuperar la relación en tiempo real. La negatividad posterior a la conversación es más difícil de recuperar.
¿Qué provoca el sentimiento negativo?
Por lo general: problemas sin resolver, respuesta lenta del servicio de asistencia, sensación de no ser escuchado o expectativas desalineadas. Identifique los patrones y aborde las causas fundamentales.
¿Puedo utilizar el sentimiento para predecir la pérdida de clientes?
Sí. Los clientes con un sentimiento negativo corren un alto riesgo de abandono. Combine el sentimiento con otras señales para obtener una mejor predicción.