Cuando las compañías usan Big Data (grandes datos) para analizar los hábitos y preferencias de sus clientes, estos datos se consideran estructurados de origen cuantitativo. La información de ventas del cliente e indicadores de desempeño clave del centro de contacto tal como el Net Promoter Score, pueden dar información valiosa a la compañía, pero estos números revelan poco sobre los sentimientos y expectativas de los clientes. Para ofrecer un servicio al cliente excepcional, es necesario ir más allá y examinar con la misma atención los datos no estructurados. De hecho, los datos no estructurados incluyen toda esa pequeña información ubicada en las interacciones entre tu compañía y el cliente o entre los clientes mismos. Al utilizar herramientas como el procesamiento de lenguaje natural y el análisis de discurso y texto, puedes aprender como los clientes se sienten sobre de tu marca. Acá están las cinco fuentes de datos no estructurados que tu compañía debe explotar para obtener información sobre tus clientes.
Los datos del cliente pueden recopilarse en cualquier lugar y desempeñan un papel crucial en la toma de decisiones de las empresas. Son la base que permite identificar y comprender las preferencias, expectativas y decepciones de los clientes. En otras palabras, permiten comprender la voz del cliente, un proceso clave para la satisfacción del cliente. Para ello, las marcas analizan un volumen importante de datos, tanto estructurados, provenientes del CRM, como no estructurados. Los datos no estructurados son datos que no están organizados en una forma predefinida o no se almacenan en bases de datos relacionales tradicionales. Proporcionan información valiosa sobre los clientes, así como sobre las tendencias del mercado. Estos datos pueden provenir de diferentes fuentes, como correos electrónicos, mensajes en redes sociales, comentarios en blogs, grabaciones de audio y video, etc. Aquí están las 5 fuentes de datos no estructurados que su empresa debe explorar para obtener el máximo valor.
De acuerdo a Gartner, el correo electrónico es uno de los canales más comúnmente usados en el campo de servicio al cliente digital. Según Hubspot, el correo electrónico es el segundo canal de servicio al cliente más utilizado después del teléfono, con un 42% de los clientes prefiriendo el correo electrónico como medio de comunicación. Esta tendencia al alza se confirma por el aumento en el volumen de correos electrónicos recibidos por las empresas cada año. Según un estudio realizado por Radicati Group, la cantidad de correos electrónicos enviados y recibidos diariamente alcanzó los 320 mil millones a finales de 2021. Sin duda alguna, muchos de tus clientes utilizan este canal para obtener servicio al cliente. Un detallado análisis de sus intercambios de correos con los agentes puede revelar preocupaciones comunes sobre tu marca e ilustrar como los empleados deben manejar estas situaciones de manera efectiva cuando sucedan.
Desde Twitter hasta Facebook los canales de redes sociales son muy populares, especialmente entre los consumidores millennials. Ya sea que la gente te contacte para obtener servicio al cliente en estos canales o para hablar entre ellos sobre tu marca, es importante usar herramientas de escucha social para entender a tus clientes y la reputación de tu compañía. Con estas herramientas, puedes encontrar palabras claves que surgen durante conversaciones sociales y así determinar si hay puntos débiles por mejorar.
El teléfono sigue siendo el canal más preferido por los clientes cuando se trata de contactar con el servicio al cliente. Las llamadas telefónicas son, por lo tanto, una fuente importante de datos para la empresa. Tu compañía debe revisar los expedientes de llamadas durante las sesiones de entrenamiento con la gente del centro de contacto. Sin embargo, si todavía no te has tomado el tiempo para analizar estas interacciones detalladamente, comienza a hacerlo ahora. Debido a que el canal de voz es sumamente importante para los clientes frustrados (muchos usan este canal cuando se encuentran con problemas difíciles), asegúrate de determinar como los agentes pueden mejorar sus habilidades interpersonales para lograr mejores resultados.
Del mismo modo que los expedientes de llamadas, los expedientes del Chat son excelentes documentos de los sentimientos de los clientes y sus razones para llamar a tu compañía. Sin embargo, sin el toque humano del canal de voz, el Chat en vivo puede ser un obstáculo para los agentes que deben mejorar el arte de la conversación mientras ofrecen un servicio rápido. Analiza este canal para aprender si los agentes están llegando al punto rápido, si los clientes están bien informados cuando la gente les pone pausa para buscar información y si los casos están siendo resueltos hasta el punto de satisfacción del cliente
Las redes sociales no son el único lugar en línea donde los clientes puedan estar hablando de tu marca. Muchas compañías ignoran los blogs y las páginas de reseñas donde la gente usualmente escribe sinceramente sobre sus sentimientos. Los blogs personales con muchos seguidores, tal como los que manejan los influencers, al igual que las páginas de activismo del consumidor pueden revelar mucha información sobre las experiencias con tu marca. De igual manera, las páginas de reseñas pueden decirte exactamente qué productos y servicios los clientes adoran y cuales necesitan ser mejorados. Así que cuando estés divulgando en internet por comentarios sobre tu marca, asegúrate de considerar esta valiosa información.
El análisis de los correos electrónicos puede ser difícil, ya que a menudo están escritos en un lenguaje informal y contienen errores gramaticales y ortográficos. Para analizar eficazmente los correos electrónicos, puedes utilizar herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que pueden extraer la información relevante e identificar los temas clave. Las técnicas de NLP incluyen el reconocimiento de entidades nombradas, la clasificación de texto y el análisis de sentimientos.
Analizar tus correos electrónicos puede revelar tendencias de los clientes y ayudarte a comprender mejor las necesidades y deseos de tus clientes, lo que lleva a mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas.
Debido a la naturaleza informal de los comentarios en las redes sociales, puede ser difícil darles seguimiento y gestionarlos de manera efectiva. Sin embargo, al utilizar herramientas de monitoreo de redes sociales, puedes recopilar y analizar estos comentarios para comprender las preferencias y necesidades de los clientes.
Una vez recopilados estos datos, es importante limpiarlos y estructurarlos para hacerlos utilizables. Utiliza herramientas de análisis de texto para eliminar información innecesaria y extraer la información relevante. También puedes utilizar herramientas de visualización de datos para hacer que la información recopilada sea más comprensible.
Los comentarios en las redes sociales pueden proporcionar información valiosa sobre la percepción de la marca, las tendencias del mercado, los problemas del producto y las expectativas de los clientes. Estos conocimientos te permitirán mejorar tu servicio al cliente identificando brechas y oportunidades de mejora.
Las transcripciones de llamadas:
Los datos de las transcripciones de llamadas representan un volumen importante que las empresas que utilizan el teléfono como canal de servicio al cliente deben procesar. Para facilitar el trabajo de tus asesores, puedes utilizar herramientas de reconocimiento de voz para convertir las grabaciones de las llamadas en texto, lo que les permitirá analizar las conversaciones con los clientes y extraer información valiosa.
Las transcripciones de llamadas pueden proporcionar información sobre las preferencias y expectativas de los clientes, así como problemas recurrentes. También se pueden utilizar para capacitar a los agentes de servicio al cliente al identificar las mejores prácticas y los errores a evitar.
Los chats en vivo, los chatbots o las conversaciones en línea son cada vez más populares entre los clientes para comunicarse con las empresas. Para analizar y estructurar más rápidamente los datos generados en las conversaciones escritas, puedes utilizar herramientas de transcripción para convertir las conversaciones de chat en texto, lo que te permitirá analizar las interacciones con los clientes y obtener información valiosa.
En primer lugar, para recopilar estos datos, es importante saber dónde buscar. Identifica los sitios relevantes para tu empresa, como blogs de expertos en tu campo, foros de discusión, sitios de reseñas de consumidores, etc. Puedes utilizar herramientas de monitoreo para recopilar datos de estos sitios.
Una vez recopilados los datos, límpialos y estructúralos para hacerlos utilizables. Utiliza herramientas de análisis de texto para eliminar información innecesaria y extraer la información relevante.
La elección entre la minería de datos y el NLP para analizar tus datos no estructurados depende de varios factores, como los tipos de datos que tienes, los objetivos de tu análisis y el nivel de complejidad del análisis que deseas realizar.
La minería de datos es un método que consiste en extraer conocimientos de datos estructurados o semi-estructurados. Este método utiliza algoritmos para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos. La minería de datos puede ser útil para el análisis de datos cuantitativos, como datos de ventas, datos de tráfico del sitio web, datos de marketing, etc.
Por otro lado, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una técnica que utiliza inteligencia artificial para comprender y analizar el lenguaje natural utilizado en datos no estructurados, como correos electrónicos, redes sociales, chats, blogs, etc. El NLP utiliza algoritmos para identificar entidades, relaciones y sentimientos en el texto, y para traducir el texto en datos utilizables. El NLP puede ser útil para el análisis de datos cualitativos, como comentarios de clientes, opiniones de usuarios, reseñas de productos, etc.
En muchos casos, la elección entre la minería de datos y el NLP dependerá de los datos que tengas y los objetivos de tu análisis:
Sin embargo, es importante tener en cuenta que ambos métodos se pueden utilizar conjuntamente para un análisis más profundo, ofreciendo una visión más completa de los datos no estructurados y la información útil que contienen. Los patrones y tendencias identificados mediante la minería de datos pueden ayudar a guiar el análisis más detallado de los datos no estructurados utilizando herramientas de NLP. Por ejemplo, puedes utilizar la minería de datos para identificar tendencias en datos cuantitativos y el NLP para comprender opiniones y sentimientos de los clientes en datos cualitativos.
La información estructurada puede revelar información clave sobre las prácticas de tu empresa y los números detrás de tus éxitos y decaídas. Al analizar los datos no estructurados también puedes obtener una gran comprensión de lo que tus clientes quieren y así adoptar una actitud basada en el cliente.
