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 m\u00e1s eficaz.<\/p>\n
Adem\u00e1s, 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 an\u00e1lisis predictivo, permiten orientar mejor la oferta, pero tambi\u00e9n comprender c\u00f3mo actuar\u00e1 la clientela en el futuro y, de este modo, prever y limitar los riesgos de conflicto antes de que surjan.<\/p>\n
Basado en herramientas de IA como el aprendizaje autom\u00e1tico, el an\u00e1lisis predictivo es una buena forma de estudiar los historiales de los clientes, incluidos los comportamientos pasados, los historiales de compra y navegaci\u00f3n, as\u00ed como las tendencias actuales. Estos datos pueden utilizarse para definir mejor los segmentos de clientes y dirigirse as\u00ed a un p\u00fablico m\u00e1s pertinente.<\/p>\n
Gracias a esta orientaci\u00f3n, las empresas pueden identificar a los clientes potenciales y a los clientes que responder\u00e1n m\u00e1s favorablemente a una oferta espec\u00edfica y reaccionar\u00e1n positivamente a las distintas acciones de marketing emprendidas. En este caso, el an\u00e1lisis predictivo permite no s\u00f3lo anticipar los riesgos de conflicto asociados a un producto o servicio inadecuado, sino tambi\u00e9n limitarlos.<\/p>\n
Al basarse en el estudio de patrones hist\u00f3ricos, el an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n puede utilizarse para examinar las intenciones de los clientes con el fin de anticipar posibles riesgos de conflicto y reaccionar en consecuencia. De hecho, adem\u00e1s de ayudar a identificar a los clientes potenciales adecuados mediante el an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos y acercarse as\u00ed a un objetivo apropiado, el an\u00e1lisis predictivo, gracias a otras herramientas, tambi\u00e9n se utiliza para anticipar y gestionar mejor los conflictos en el momento de establecer contacto.<\/p>\n
El an\u00e1lisis sem\u00e1ntico, el an\u00e1lisis conversacional y el an\u00e1lisis de sentimientos son soluciones basadas en el aprendizaje autom\u00e1tico 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.<\/p>\n
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 m\u00e1s adecuadas para reducir el riesgo de conflicto.<\/p>\n