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Detecci贸n de t贸picos y an谩lisis del sentimiento: Machine Learning para un servicio al cliente m谩s humanizado

                                 Durante una llamada o una interacci贸n escrita entre el cliente y el departamento de servicio al cliente suceden var铆as situaciones, por ejemplo se habla sobre el producto, el proceso de compra, los reclamos, las bajas del servicio, los motivos de no pago y muchos temas m谩s que involucran otros detalles que quiz谩 no se han tenido en cuenta anteriormente. Estos temas de conversaci贸n se llaman t贸picos . Adem谩s hay diversas emociones que aparecen en el cliente durante todo este proceso. Por eso, es importante que la detecci贸n de t贸picos est茅 acompa帽ada por el an谩lisis de sentimiento de los clientes . Mientras m谩s crece una marca y mayor es su clientela, m谩s dif铆cil se vuelve para un departamento de atenci贸n al cliente o de CX lidiar con todos los mensajes e interacciones que recibe. La omnicanalidad, si bien debe ser un objetivo a nivel empresa, solo hace las cosas m谩s complicadas para el equipo de atenci贸n al cliente. Este equipo se ve ante la responsabi

Atenci贸n al Cliente versus Customer Experience (CX): Diferencias y puntos de encuentro

¿Es lo mismo el CX y la atenci贸n al cliente? ¿Por qu茅 s铆 o por qu茅 no? ¿El CX es superior a los modelos de servicio al cliente con los que nos manejamos hoy o es una moda m谩s? Ent茅rate de las diferencias, similitudes y alcances de cada disciplina en este art铆culo. ¿Qu茅 es la atenci贸n al cliente? Es un servicio dentro de un proceso integrante desde la comercializaci贸n hasta la pos-venta. Provee un valor agregado a la empresa que la utiliza. Entre sus tareas m谩s importantes est谩n la creaci贸n y el mantenimiento de los puntos de contacto con la clientela. Esto se realiza mediante la implementaci贸n de diferentes canales de interacci贸n con los clientes. La intenci贸n es establecer relaciones con clientes, pasados, presentes y futuros, durante todas las etapas de conversi贸n y fidelizaci贸n. La atenci贸n o servicio al cliente como concepto se origina en 1950 dentro del modelo de administraci贸n moderna de Peter Drucker. Luego de la Revoluci贸n Industrial cuando las empresas estaban enfocadas s

6 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial al Servicio de los clientes

La Inteligencia Artificial r谩pidamente se va ganando su lugar en diversas industrias y procesos, y el servicio al cliente no es ajeno a este fen贸meno. Como bien sabemos, el contacto humano es clave en el servicio al cliente. Sin embargo, pensar en bots atendiendo al cliente no es considerar todo el abanico de posibilidades que se abren cuando aplicamos esta tecnolog铆a a la atenci贸n al cliente. Las tecnolog铆as AI se pueden usar para brindar un entrenamiento personalizado en tiempo real a quienes venden, facilitar el autoservicio, analizar el sentimiento del cliente, gestionar m煤ltiples canales de venta y utilizar todas las posibilidades que la data tiene para ofrecer. Estos son algunos usos de la Inteligencia Artificial aplicados al servicio al cliente que te pueden interesar:  1. Chatbots Si hay consultas frecuentes que se repiten una y otra vez o problemas muy simples que se pueden solucionar con tan solo un par de interacciones, los chatbots pueden ser muy efectivos para ahorrar

9 cualidades indispensables para un l铆der de atenci贸n al cliente

Meta Descripci贸n: Algunas cualidades clave que debe tener la persona que ocupe el puesto de director de servicio al cliente en empresas de todos los tama帽os. La atenci贸n al cliente es un proceso clave en toda empresa ya sea que brinde productos f铆sicos o servicios. De acuerdo con ZenDesk, desde la pandemia, los clientes se han vuelto m谩s cr铆ticos en cuanto a la atenci贸n al cliente que reciben. Aquellos que dejan de usar un producto o servicio debido a una mala o incluso mediocre atenci贸n al cliente han crecido un 22% desde el 2020. Descuidar el servicio que se le da a los clientes es hoy en d铆a un riesgo monumental para empresas de todos los tama帽os. Como v铆nculo entre el cliente y otras 谩reas de la organizaci贸n como Marketing o Producto, el l铆der del 谩rea de servicios al cliente es una figura clave. Adem谩s de ser la voz del cliente, se encarga del buen funcionamiento de toda el 谩rea. Contrata y supervisa personal, y sabe c贸mo mantenerlos motivados. Adem谩s, debe observar el funcionami

Por qu茅 el NLP o procesamiento de lenguaje natural es importante en el an谩lisis de las interacciones con los clientes

En nuestro art铆culo anterior, hablamos sobre las opciones cloud que nos permiten convertir audios en texto, llevando as铆 las conversaciones telef贸nicas con nuestros clientes a formato de texto, para facilitar el an谩lisis, la investigaci贸n y la obtenci贸n de conclusiones sobre esa fuente de informaci贸n, principalmente utilizando t茅cnicas de NLP o procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que busca ayudar a comprender el lenguaje humano a trav茅s de la utilizaci贸n de algoritmos computacionales, ling眉铆stica, estad铆stica y modelos matem谩ticos. La principal ventaja de esta disciplina es su capacidad de procesar enormes cantidades de informaci贸n en per铆odos cortos, lo que simplifica esta tarea cuando se la compara con los esfuerzos humanos necesarios para realizarla. En palabras m谩s t茅cnicas, el text analytics o la anal铆tica de texto recolecta grandes cantidades de documentos y datos, utiliza modelos de aprendizaje aut

Tres plataformas para convertir voz en texto que puedes comenzar a utilizar en el entorno corporativo

Cuando se trata de convertir audio en texto, existen cientos de servicios y proveedores que puedes utilizar para realizar esta tarea. Entre ellos, puedes optar por servicios de implementaci贸n ad-hoc (un servidor en tu centro de datos) como los que ofrecen Verint y Genesys o puedes elegir un modelo “pago por uso” que est茅 basado en plataformas cloud. La realidad del mundo corporativo es que muchas compa帽铆as ya contratan los servicios de un proveedor global de este tipo de plataformas, como Amazon, IBM o Google. Adem谩s, est谩n contratando all铆 algunos servicios como alquiler de servidores, almacenamiento compartido, bases de datos y hasta posiblemente servicios de inteligencia artificial y anal铆tica de datos. Si este es tu caso, desde estas plataformas tienes la posibilidad de utilizar las APIs de speech-to-text, o sea, las interfases que te permiten realizar la tarea de convertir el audio en texto. Los tres factores a considerar para lograr resultados exitosos en este proceso son: 1) L

Los cinco pasos para comenzar exitosamente un proyecto de speech analytics en el centro de contacto

✅  1. Definir claramente el objetivo del an谩lisis y el dominio de vocabulario relacionado a las fuentes que deseamos analizar. En este caso el tipo de interacci贸n con tus clientes. ✅  2. Asegurar que el sistema de grabaci贸n entregue la mejor calidad de audio posible desde el entorno en que los agentes trabajen, ya sea desde el piso de operaci贸n o desde su home office. Considerar el uso de aplicaciones de reducci贸n de ruido. ✅  3. Establecer una interfaz que te permita administrar los audios y seleccionar f谩cilmente las muestras de audios que queremos procesar y analizar. ✅  4. Definir los modelos de an谩lisis y funcionalidades que queremos aplicar, tales como an谩lisis de palabras y frases, an谩lisis de sentimientos, detecci贸n de t贸picos o temas de conversaci贸n, predicciones de ventas, entre otras. ✅  5. Ejecutar el proceso utilizando la m谩quina de aprendizaje para speech-to-text que nos ofrezca la mejor precisi贸n inicial, seleccionar el m茅todo m谩s eficiente para mejorar la precisi贸n inic