Análisis de sentimiento del centro de llamadas: truco para lograr un servicio al cliente empático

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Análisis de sentimiento del centro de llamadas : Hack para lograr un servicio de atención al cliente empático

El análisis de sentimientos de Call Center es el procesamiento de datos mediante la identificación del matiz natural del contexto del cliente y el análisis de datos para hacer que el servicio al cliente sea más empático.

Si trabaja en un centro de llamadas, el siguiente escenario puede resultarle familiar: recibe una llamada de un cliente y escucha sus palabras con estrés. La causa de tal reacción catastrófica: obtuvieron una mala calificación para sus productos o negocios.

Algunas de esas críticas pueden ser negativas, formales y neutrales. Saber lo que alguien quiso decir puede ser complicado a menos que comprendas su cociente emocional.

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones de centros de llamadas dependen de procesos comunes, como encuestas y grupos, para comprender el contexto y las elecciones del cliente. Estos procesos y herramientas pueden ayudarle a ganar algo de atractivo entre los clientes, pero no serán fructíferos a largo plazo.

El problema persiste: cómo se proporciona una experiencia significativa al cliente. Como portador de la antorcha de la tecnología Análisis de los sentimientos tiene el potencial de permitir que los gerentes de los centros de llamadas aprendan lo que quiere su cliente y brinden una experiencia empática al cliente.

¿Qué son los análisis de sentimiento de los call center y su importancia?

El análisis de sentimiento del centro de llamadas es el procesamiento de recopilar, analizar y tomar medidas sobre la respuesta del cliente. Según “ El uso de Sentiment Analysis es una de las principales tendencias tecnológicas que tendrá mayor impacto en el servicio al cliente en el futuro. "

El análisis de sentimientos es una poderosa herramienta que produce datos identificando sustantivos, verbos, adjetivos y adverbios en voz o texto e interpretando el sentimiento detrás de ellos.

Los gerentes de los centros de llamadas pueden extraer estos datos mediante el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) como el Aprendizaje Automático (ML) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Al utilizar estas capacidades cognitivas, el algoritmo de análisis de sentimientos ayuda a los centros de llamadas a determinar si los datos del proceso expresan un tono positivo, negativo o neutral.

En el centro de atención al cliente, el objetivo principal es tener el máximo conocimiento de la intención del cliente. El análisis de sentimientos permite a los agentes del call center adaptar su marca y su gestión empresarial para que sean más atractivos y empáticos. Esto no sólo mejora la lealtad del cliente sino que también mejora los resultados de la atención al cliente de persona a persona.

Beneficios del análisis de la opinión del cliente

No sorprende que muchas empresas y organizaciones estén utilizando el análisis de sentimientos para revitalizar la experiencia de sus clientes.

Profundicemos en las ventajas del análisis de sentimientos en los centros de llamadas.

Los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de sentimientos siguen aprendiendo de interacciones pasadas y recomiendan productos y servicios según el interés del cliente, brindando así una experiencia personalizada al cliente.

Los requisitos y necesidades del cliente varían de un cliente a otro. Y en la era del todo instantáneo, los clientes esperan lo mismo de los agentes del call center. Con análisis de sentimiento generado , Los agentes del centro de llamadas pueden revisar los datos en tiempo real y evaluar si el cliente se siente positivo o negativo. Esto, a su vez, les ayuda a reducir el tiempo de gestión de llamadas, reducir costes y mejorar la fidelidad de los clientes en sus servicios.

Las experiencias de los clientes se ven obstaculizadas por la falta de señales emocionales, lo que genera barreras a la comunicación. Sin embargo, el análisis de sentimientos del centro de llamadas permite a los agentes ver la verdadera intención detrás de las emociones del cliente. Al utilizar el aprendizaje automático profundo, detecta automáticamente la intención positiva o negativa detrás de las emociones de los clientes y ayuda a los agentes del centro de llamadas a interactuar con ellos en consecuencia.

Cuanto más mejore la calidad del servicio, más leal será su base de clientes. Pero ¿cómo saber dónde es necesario mejorar? Con algoritmos predictivos y capacidades de IA, análisis de los sentimientos Puede analizar las emociones negativas y positivas de los comentarios de los clientes. Así es como hace que los agentes del call center sean conscientes del patrón cambiante en su servicio al cliente y realicen cambios antes de que llegue a una etapa crítica.

Las empresas que utilizan el análisis de sentimientos marcan una gran diferencia en la forma en que interactúan con sus clientes. El análisis de sentimientos comprueba constantemente el pulso del cliente mediante el uso de algoritmos de IA y proporciona información práctica sobre las diferencias en el tono y la emoción matizados y contextuales del discurso del cliente para una resolución más rápida.

Conclusión

La importancia del análisis del sentimiento de los call center se ha acelerado en la nueva normalidad. No existe una fórmula para evitar comentarios negativos y neutrales del mundo exterior. Sin embargo, su empresa estará mejor equipada para responder si implementa una estrategia que aproveche el análisis de sentimiento.

Desde la identificación de clientes satisfechos hasta los comentarios negativos, el análisis de sentimientos permite a las empresas y organizaciones mantenerse verdaderamente competitivas y en la cima de su juego. Todo lo que su organización necesita es aceptar el cambio.

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publicado originalmente en https://www.techdee.com el 26 de enero de 2022.

Análisis de sentimiento del centro de llamadas: truco para un servicio de atención al cliente empático Fue publicado originalmente en Vida de chatbots En Medio, donde la gente continúa la conversación destacando y respondiendo a esta historia.

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