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Si la recopilación de opiniones de los clientes le parece como intentar atrapar humo, no está solo. La mayoría de los equipos saben que necesitan un mejor feedback de sus clientes, pero se ven arrastrados por demasiadas herramientas y demasiados datos, y tienen dificultades para encontrar y actuar en función de las perspectivas que realmente importan. Ahí es donde entra en juego una plataforma de IA para la experiencia del cliente.
En este blog se explica cómo la plataforma adecuada de IA de opiniones sobre la experiencia del cliente le ayuda a dejar de adivinar y empezar a mejorar. Y por qué Trengo es la única plataforma que combina el análisis de comentarios de IA con la automatización de soporte procesable, para simplificar la recopilación de comentarios de los clientes y actuar en consecuencia.
¿Qué es la opinión de los clientes sobre la IA?
Las opiniones de los clientes con IA son lo que ocurre cuando se deja de revisar hojas de cálculo y se empieza a dar sentido a las conversaciones reales. Es una forma más inteligente de recopilar, comprender y actuar en función de lo que le dicen sus clientes.
Los métodos tradicionales de retroalimentación son bastante limitados. Se envían encuestas, se esperan las respuestas y luego se intenta reconstruir patrones. Es lento. Es reactivo. Y rara vez ofrece una imagen completa.
Una plataforma de IA para las opiniones sobre la experiencia del cliente cambia esta situación. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático para automatizar el análisis de las respuestas de los clientes en todos los canales. Esto incluye chats, correos electrónicos, redes sociales, opiniones y mucho más. ¿Cuál es el resultado? Descubrirá tendencias, emociones y puntos de fricción en tiempo real, sin ni siquiera tener que pedir a sus clientes que le den su opinión.
En comparación con los sistemas de feedback más tradicionales, una plataforma de experiencia del cliente basada en IA le ofrece feedback en contexto, con información valiosa que puede impulsar una toma de decisiones más inteligente. En lugar de adivinar lo que hay que arreglar, tu equipo puede centrarse en lo que los clientes ya te están diciendo que hay que arreglar.
Probablemente por eso estamos viendo una tasa de adopción cada vez mayor. Podemos ver en la encuesta de GRIT que la IA es cada vez más popular en la investigación de marcas, con un 33 % de empresas que utilizarán la IA en su investigación de marcas en 2024, en comparación con solo el 31 % en 2023.
Por qué tu empresa necesita una plataforma de IA de experiencia del cliente
La opinión de los clientes debería ser el motor de una mejor toma de decisiones. Pero cuando está dispersa, es lenta de procesar y difícil de entender, acaba siendo ignorada o no se aprovecha todo su potencial. Aquí es donde una plataforma de IA de opiniones sobre la experiencia del cliente lo cambia todo. Le ayuda a escuchar a gran escala, comprender con precisión y actuar con determinación.
Ahorrar tiempo y esfuerzo
Analizar manualmente respuestas abiertas, registros de chat o correos electrónicos de asistencia no solo lleva mucho tiempo, sino que también es propenso a errores. Con la IA, estas tareas se automatizan, convirtiendo los datos no estructurados en información estructurada en cuestión de minutos. Esto significa que se puede dedicar más tiempo a actuar en función de los comentarios.
De hecho, según Adecco, los profesionales de todos los sectores ya están notando la diferencia. Los equipos del sector tecnológico ahorran una media de 66 minutos al día gracias a la IA, mientras que los del sector manufacturero registran un ahorro de 62 minutos. Incluso en sectores que tardan más en adaptarse, como el aeroespacial y el de defensa, la IA reduce 52 minutos diarios de trabajo manual. Para los equipos de servicios de gran volumen, eso es tiempo que pueden reinvertir en un mejor servicio al cliente.
Detecte patrones en tiempo real
La IA no sólo es rápida. Es precisa y no necesita descansar. Mientras que los equipos humanos pueden pasar por alto signos sutiles en las interacciones de los clientes, sobre todo al revisar grandes volúmenes de comentarios, la IA utiliza la PNL para detectar el tono, la emoción y los temas recurrentes en tiempo real.
Esto es muy importante porque las opiniones de los clientes pueden cambiar en un chasquido de dedos. Una pequeña frustración hoy puede convertirse en un factor de pérdida de clientes mañana si pasa desapercibida. Si detectas los patrones negativos a tiempo, podrás tomar medidas antes de que afecten a más personas y, a su vez, afecten a las relaciones con tus clientes y te hagan perder ingresos.
Ya se trate de un artículo de ayuda confuso, un retraso en la respuesta o un fallo en el producto, abordar los problemas antes de que se propaguen ayuda a proteger la satisfacción del cliente y sus ingresos. En mercados competitivos, esos pequeños momentos son los que diferencian a tu marca.
Mejorar la precisión y la coherencia
Los humanos se cansan. La IA no. Ya se trate de la centésima respuesta o de la milésima, la IA revisa los comentarios con el mismo nivel de atención. Se asegura de que no se pierda ninguna información, para garantizar la misma calidad de análisis a medida que aumenta el volumen de comentarios.
Convierta la información en acción
Cuando el análisis de los comentarios es instantáneo, puede acortar el tiempo que transcurre entre el descubrimiento de los problemas y la adopción de medidas para solucionarlos. La IA ayuda a su equipo a pasar más rápidamente de la observación a la aplicación, para que pueda ofrecer un servicio con mayor capacidad de respuesta y una mejora continua del producto.
Centralizar los comentarios para un entendimiento compartido
Un sistema de comentarios fragmentado es confuso para todos los que lo utilizan. Con una plataforma de experiencia del cliente basada en IA, todas las opiniones de los clientes están en un único lugar. Los equipos de asistencia, producto y marketing pueden acceder a la misma información para alinear prioridades.
Métodos de recogida de opiniones de los clientes
Cuando su base de clientes crece, la recopilación de opiniones puede volverse rápidamente más caótica. Sin un sistema, es fácil perderse información valiosa. Una plataforma AI de recogida de opiniones sobre la experiencia del cliente bien estructurada ayuda a simplificar este proceso organizando todas las opiniones en un único lugar. Pero hay que empezar por conocer las mejores formas de recopilarlas.
Encuestas
Las encuestas siguen siendo uno de los métodos más utilizados para recabar opiniones directas y específicas. Son familiares para los clientes y pueden adaptarse a cualquier etapa del proceso, como después de una interacción de asistencia, la compra de un producto o el lanzamiento de una nueva función.
Al integrar las encuestas con una plataforma de experiencia del cliente basada en IA, las respuestas se pueden analizar al instante para resaltar patrones y emociones que ayuden a dar forma a las mejoras del servicio.
Correo electrónico
El correo electrónico sigue siendo uno de los canales de información más fiables y no intrusivos. Es barato, muy accesible y familiar. Es más probable que los clientes respondan a una solicitud de opinión cuando está vinculada a una interacción reciente y procede de un remitente reconocido.
Un simple mensaje de agradecimiento seguido de una rápida escala de valoración y una pregunta abierta puede revelar tanto las puntuaciones de satisfacción como el contexto que las sustenta. La IA puede categorizar y resumir estos comentarios no estructurados, facilitando a su equipo la priorización de lo más importante.
Opiniones y valoraciones de los clientes
Las reseñas públicas en plataformas como Google, Trustpilot o las tiendas de aplicaciones no solo tienen que ver con la reputación. Son una mina de oro de opiniones no solicitadas. Estas opiniones a menudo ponen de relieve lo que los clientes realmente valoran, o con lo que tienen problemas, cuando utilizan su producto o servicio.
El análisis de estos contenidos con una plataforma de IA de experiencia del cliente los convierte de comentarios pasivos en información práctica. En lugar de reaccionar a las quejas una por una, se pueden identificar temas recurrentes y abordar las causas profundas.
Análisis de las 4 mejores plataformas de IA para la experiencia del cliente
1. Trengo
Trengo convierte los comentarios dispersos en información estructurada y práctica. Sus funciones de IA y automatización etiquetan el sentimiento del cliente, identifican la intención y destacan las tendencias a través de correo electrónico, chat, WhatsApp y más. Los comentarios de todos los canales se reúnen en un único centro para que nunca te pierdas lo que dicen tus clientes.
Las funciones de información sobre la experiencia del cliente basadas en IA de Trengo se integran con sus herramientas multicanal de bandeja de entrada y automatización. Esto permite a las empresas responder más rápido, priorizar de forma más inteligente y perfeccionar constantemente la calidad del servicio basándose en información en tiempo real.
Características principales
- AI HelpMate: gestiona consultas repetitivas de forma autónoma
- AI Journeys: Guía a los clientes a través de flujos basados en entradas
- Etiquetado de sentimientos y encaminamiento inteligente
- Bandeja de entrada omnicanal (chat, correo electrónico, redes sociales, WhatsApp)
- Respuestas enlatadas y soporte de la base de conocimientos
- Cuadro de mandos para el seguimiento de tendencias, rendimiento y satisfacción
Pros
- Creado específicamente para agilizar los comentarios de todos los canales en un solo lugar.
- El análisis de IA en tiempo real permite detectar rápidamente tendencias y problemas
- Integración perfecta en los flujos de trabajo de los agentes para una actuación más rápida
Contras
- La personalización de los informes podría ser más profunda
2. Interfono
Intercom se posiciona como una herramienta de asistencia que prioriza la IA, pero sus capacidades de feedback no son menos potentes. A través de su chatbot, Fin y las encuestas en tiempo real, Intercom capta y procesa la opinión del cliente sobre la marcha. La IA revisa las interacciones para encontrar señales de feedback tanto en encuestas estructuradas como en conversaciones naturales.
La fuerza de Intercom reside en su enfoque conversacional. La recogida de opiniones se produce durante y después de las conversaciones, lo que hace que resulte natural y menos intrusiva.
Características principales
- Distribución de encuestas mediante IA durante las conversaciones en directo
- Detección de intenciones y sentimientos en tiempo real en el chat
- Flujos de trabajo personalizados para dirigir los comentarios a los equipos adecuados
- Buzón de sugerencias para la resolución de comentarios
- Etiquetado y análisis de comentarios
- Integración con herramientas de productos y CRM para compartir opiniones
Pros
- Recogida fluida de opiniones durante la conversación
- La inteligencia artificial aprende de cada interacción, lo que hace que el etiquetado sea más preciso con el tiempo.
- Facilidad de creación de flujos de trabajo personalizados para actuar a partir de la información.
Contras
- Las herramientas de feedback están principalmente vinculadas al chat en directo y a la mensajería
- No es ideal para equipos que dependen en gran medida de canales distintos al chat, como el correo electrónico o la voz.
3. Zendesk
Zendesk se centra en gran medida en los flujos de trabajo de soporte estructurados, y sus capacidades de retroalimentación de IA reflejan eso. Con herramientas como la detección de opiniones, la categorización de temas y la automatización de encuestas, Zendesk le ayuda a mantener un conocimiento continuo de las opiniones de sus clientes.
Aunque le falta algo de estilo conversacional, lo compensa con una potente gestión de informes y comentarios para equipos de asistencia a gran escala.
Características principales
- Distribución de encuestas CSAT y NPS con análisis de IA
- Activadores de flujos de trabajo basados en comentarios
- Etiquetado automático de sentimientos en tickets y chats
- Cuadros de mando de los comentarios de los equipos y los canales
- Enrutamiento de la información para mejorar los flujos de respuesta
- Campos personalizados para captar información no estructurada
Pros
- Escalable para equipos con grandes volúmenes de comentarios
- Profundas integraciones con plataformas de informes y CRM
- Adecuado para equipos que desean convertir los comentarios en flujos de trabajo
Contras
- Las opiniones pueden parecer estáticas si no se ajustan manualmente.
- Requiere más tiempo de configuración para adaptar las vistas y acciones de retroalimentación
4. Freshdesk
Freshdesk combina la facilidad de uso con funciones inteligentes de inteligencia artificial que muestran las tendencias de los comentarios y automatizan la detección de problemas. Los agentes pueden etiquetar, responder y escalar los comentarios directamente desde la bandeja de entrada, mientras que la IA añade automáticamente etiquetas de sentimiento y urgencia.
Los comentarios recibidos por correo electrónico, chat y formularios se registran en un espacio de trabajo compartido, lo que facilita la colaboración de los equipos en los problemas de los clientes.
Características principales
- Etiquetado AI del tono, la urgencia y el tema
- Herramientas de encuesta integradas tras la emisión del billete o la interacción
- Categorización de los comentarios para priorizar los problemas recurrentes
- Informes para visualizar las tendencias de satisfacción
- Herramientas para que los agentes gestionen los comentarios y actúen en consecuencia
- Integraciones con plataformas de colaboración y análisis
Pros
- Intuitivo y rápido de implantar
- Etiquetado AI útil sin necesidad de configuraciones complejas
- Buena combinación de opciones de feedback estructurado y abierto
Contras
- Profundidad limitada en la información de retorno en comparación con herramientas más analíticas.
- Menos flexibilidad para flujos de trabajo complejos
Los mejores KPI para medir la experiencia del cliente
Una gran experiencia del cliente no se consigue porque sí. Se basa en una visión clara y en la mejora continua, y eso comienza con el seguimiento de las métricas adecuadas. Una plataforma AI de feedback sobre la experiencia del cliente no se limita a recopilar datos. Le ayuda a entender qué significan los números y cómo actuar en consecuencia.
1. Puntuación de satisfacción del cliente (CSAT)
Qué mide: Cómo de satisfechos se sienten los clientes tras una interacción o hito.
Cómo utilizarlo: CSAT es una métrica ideal para capturar impresiones en tiempo real, por ejemplo, inmediatamente después de un chat de soporte, entrega u onboarding. Pero no se detenga en la puntuación. Utilice la IA para analizar las respuestas de texto abierto que suelen seguir. Esto permite descubrir tendencias entre agentes, problemas o canales que una simple puntuación no puede revelar.
Consejo clave: Haga un seguimiento de la CSAT a lo largo del tiempo por tipo de interacción. Por ejemplo, un descenso tras un cambio de chat puede revelar una laguna en el proceso.
2. Net Promoter Score (NPS)
Qué mide: La fidelidad del cliente y la probabilidad de que recomiende su marca.
Cómo utilizarlo: NPS es una señal estratégica de CX. Con la IA, puedes agrupar los comentarios de los promotores y detractores por temas, lo que te ayudará a ver qué características o momentos generan lealtad o frustración.
Consejo principal: Conecte los datos de NPS a las etapas del ciclo de vida del cliente. Esto revela lo que impulsa la fidelidad en el momento de la incorporación y después de la asistencia.
3. Puntuación del esfuerzo del cliente (CES)
Qué mide: Lo fácil o difícil que les resulta a los clientes conseguir lo que han venido a buscar.
Cómo utilizarlo: CES es una de las métricas de CX más predictivas. Cuando el esfuerzo es elevado, la satisfacción disminuye, aunque el problema se resuelva. Las plataformas basadas en IA pueden etiquetar automáticamente los puntos de fricción y ayudarte a resolverlos antes de que se conviertan en quejas.
Consejo: centre el seguimiento de CES en las tareas repetitivas, como reordenar o cancelar. Utilice la IA para sugerir flujos de autoservicio donde el esfuerzo sea mayor.
4. 4. Análisis del sentimiento
Qué mide: El tono emocional de los comentarios escritos y orales.
Cómo utilizarlo: El sentimiento suele estar oculto en comentarios, correos electrónicos o registros de chat. Las herramientas de IA lo revelan automáticamente, identificando la frustración, la confusión o el agrado, lo que te da el contexto que hay detrás de las cifras.
Consejo clave: Utilice el análisis de sentimiento para validar sus puntuaciones CSAT y NPS. ¿Una puntuación positiva con un sentimiento negativo? Es una señal de alarma que merece la pena analizar.
5. Volumen de comentarios y tendencias temáticas
Qué mide: Con qué frecuencia y de qué hablan los clientes.
Cómo utilizarlo: Un aumento del volumen de comentarios no siempre es malo. Puede indicar un alto grado de compromiso o preocupación. Utiliza la IA para agrupar los comentarios por tema, urgencia y emoción, de modo que no reacciones al ruido, sino que respondas a patrones reales.
Consejo: Registre los temas de tendencia en su hoja de ruta de productos o servicios. Esto ayuda a justificar los cambios con pruebas, no con suposiciones.
6. Tiempo de resolución
Qué mide: El tiempo que se tarda en resolver los problemas de los clientes en todos los canales y equipos.
Cómo utilizarlo: El tiempo de resolución le ayuda a comprender tanto la eficiencia como la calidad de su equipo. La IA realiza un seguimiento de estas métricas en tiempo real, señalando los retrasos e identificando las causas de los largos tiempos de gestión. Esto le ayuda a equilibrar la rapidez con la satisfacción del cliente.
Consejo práctico: Utilice la IA para segmentar los tiempos de resolución por tipo de incidencia o grupo de agentes. Esto le permite detectar cuellos de botella, perfeccionar los flujos de trabajo y ofrecer formación específica donde más se necesita.
Conclusión
La opinión de los clientes está en todas partes: en los chats, en los correos electrónicos, en las opiniones, en las encuestas. Pero sin las herramientas adecuadas, se dispersa y no se puede obtener una visión general de lo que realmente preocupa a los clientes. Ahí es donde entra en juego una plataforma de IA de opiniones sobre la experiencia del cliente. No se limita a recoger opiniones. La traduce en prioridades claras, revela puntos ciegos y ayuda a los equipos a responder más rápida y eficazmente.
Trengo lo reúne todo. Es más que una herramienta de feedback. Es una plataforma de IA para la experiencia del cliente diseñada para centralizar las conversaciones, sacar a la luz información procesable y capacitar a tu equipo para ofrecer una asistencia que los clientes recuerden.
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