Una oferta irrelevante, un objetivo equivocado, una falta de escucha o una respuesta inadecuada: todos estos son factores que pueden provocar un problema durante el contacto con un cliente. Si bien es esencial que un agente sepa gestionar este tipo de problemas cuando surgen, ser capaz de anticiparlos resulta tanto más eficaz.
Además, las empresas disponen de una cantidad especialmente importante de datos sobre la identidad, el comportamiento o las preferencias de sus clientes actuales o potenciales. Todos estos datos, estudiados desde la perspectiva del análisis predictivo, permiten orientar mejor la oferta, pero también comprender cómo actuará la clientela en el futuro y, de este modo, prever y limitar los riesgos de conflicto antes de que surjan.
Basado en herramientas de IA como el aprendizaje automático, el análisis predictivo es una buena forma de estudiar los historiales de los clientes, incluidos los comportamientos pasados, los historiales de compra y navegación, así como las tendencias actuales. Estos datos pueden utilizarse para definir mejor los segmentos de clientes y dirigirse así a un público más pertinente.
Gracias a esta orientación, las empresas pueden identificar a los clientes potenciales y a los clientes que responderán más favorablemente a una oferta específica y reaccionarán positivamente a las distintas acciones de marketing emprendidas. En este caso, el análisis predictivo permite no sólo anticipar los riesgos de conflicto asociados a un producto o servicio inadecuado, sino también limitarlos.
Al basarse en el estudio de patrones históricos, el análisis predictivo también puede utilizarse para examinar las intenciones de los clientes con el fin de anticipar posibles riesgos de conflicto y reaccionar en consecuencia. De hecho, además de ayudar a identificar a los clientes potenciales adecuados mediante el análisis de datos históricos y acercarse así a un objetivo apropiado, el análisis predictivo, gracias a otras herramientas, también se utiliza para anticipar y gestionar mejor los conflictos en el momento de establecer contacto.
El análisis semántico, el análisis conversacional y el análisis de sentimientos son soluciones basadas en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural: explotan el historial de conversaciones orales o escritas para estudiar los sentimientos y sensaciones de clientes y clientes potenciales.
De este modo, es posible definir las posibilidades de que un cliente se vuelva agresivo y, por tanto, de que surja un conflicto. Los agentes disponen entonces de todas las claves que necesitan para anticipar y adaptar su discurso y utilizar las palabras y las intenciones más adecuadas para reducir el riesgo de conflicto.
Por último, con el análisis predictivo, es totalmente posible, mediante el estudio de los datos, orientar las necesidades y expectativas de los clientes de la forma más eficaz posible. Al optimizar su experiencia global, se convierte en un motor esencial de la satisfacción del cliente.
Al mejorar la experiencia del cliente mediante el análisis predictivo, los riesgos de conflicto no sólo se anticipan, sino que también se evitan. La empresa podrá identificar los puntos positivos, pero también los factores de conflicto sobre los que deberá trabajar para mantener o mejorar el índice de satisfacción (respuesta demasiado lenta, oferta no personalizada, objetivo poco pertinente, etc.).
