Ell sentimiento del cliente influye en la lealtad, el gasto y la retención. Un análisis eficaz del sentimiento puede impulsar el crecimiento del negocio y mejorar las relaciones con los clientes.
por Tobias Komischke
La esencia
- Comprender el sentimiento del cliente. El sentimiento del cliente es fundamental para generar lealtad, compras repetidas y apoyo.
- Datos de opinión en tiempo real. Los datos de opinión en tiempo real permiten a las empresas responder rápidamente a los comentarios negativos, lo que mejora la satisfacción y la retención de los clientes.
El sentimiento del cliente es el tono emocional o la actitud que expresan los clientes hacia una marca, un producto o un servicio. Comprender esto puede brindarles a las empresas una ventaja significativa a la hora de determinar los resultados comerciales. Exploremos por qué el análisis del sentimiento del cliente es fundamental, cómo puede influir en el éxito empresarial y cómo realizar un seguimiento y analizar el sentimiento de manera eficaz.
Por qué es fundamental comprender el sentimiento del cliente
El sentimiento del cliente juega un papel clave a la hora de determinar la participación futura de su audiencia. Las emociones positivas resultantes de experiencias positivas suelen generar lealtad, compras repetidas y apoyo, mientras que las emociones negativas de experiencias negativas pueden alejar a los clientes.
Mayor valor de vida útil (LTV)
Los clientes satisfechos tienen más probabilidades de convertirse en compradores habituales, lo que aumenta significativamente su valor de vida del cliente (CLV) . Los estudios demuestran de forma consistente que los clientes que tienen una experiencia positiva con una empresa no solo vuelven, sino que también gastan más dinero en futuras compras. Este aumento del gasto se debe a varios factores:
- Confianza: Cuando los clientes confían en una marca, se sienten más seguros en sus decisiones de compra, lo que aumenta la probabilidad de futuras transacciones.
- Valor percibido: Las experiencias favorables mejoran el valor percibido de un producto o servicio, lo que conduce a una mayor satisfacción y disposición a gastar más.
- Menor probabilidad de cambio: los clientes satisfechos están menos inclinados a explorar a los competidores, particularmente si se sienten conectados emocionalmente con la marca.
Referencias de boca en boca
El sentimiento del cliente también influye en las recomendaciones de boca en boca. Los clientes satisfechos suelen recomendar una empresa a otras personas, lo que conduce a la adquisición de nuevos clientes a un coste mínimo o nulo. El marketing de boca en boca es uno de los impulsores de crecimiento más potentes porque se basa en la confianza y la recomendación personal.
El Net Promoter Score (NPS) es una métrica ampliamente utilizada para medir el sentimiento del cliente y la probabilidad de que las personas recomienden una marca a otras. Los puntajes NPS se correlacionan con el crecimiento empresarial. Como los puntajes más altos indican que es probable que los clientes recomienden la empresa a amigos o colegas, esto genera más ingresos y amplía la base de clientes sin que la empresa tenga que invertir mucho en adquisiciones.
Mayor gasto mediante upselling y cross-selling
Los clientes satisfechos tienden a estar más abiertos a las oportunidades de venta adicional y cruzada. La confianza en la marca los hace más receptivos a explorar productos y servicios adicionales o de mayor precio. Por ejemplo, un cliente que ha tenido una experiencia positiva con una suscripción básica puede estar dispuesto a actualizarse a una versión premium, lo que aumenta el valor promedio de la transacción.
Además, los clientes fieles suelen tener un conocimiento más profundo de las ofertas de la marca, lo que los hace más propensos a explorar productos y servicios complementarios que mejoren su experiencia general. Esta apertura a compras adicionales se ve reforzada por la familiaridad y el sentimiento positivo que ya tienen. Por ejemplo, un usuario que se ha beneficiado de una herramienta de software puede estar más inclinado a comprar funciones adicionales o servicios de soporte.
Sensibilidad reducida a los precios
Los clientes satisfechos suelen ser menos sensibles a los precios, ya que perciben un mayor valor en los productos o servicios que reciben y están dispuestos a pagar una prima. Para las marcas, esto significa menos presión para competir únicamente en precio, lo que significa que una marca que apoya un sentimiento positivo puede mantener o incluso aumentar los precios sin correr el riesgo de perder una cantidad significativa de clientes. Esto, a su vez, permite a las marcas invertir más en calidad e innovación, lo que diferencia sus ofertas de las de la competencia.
Reducción de la rotación y aumento de la retención
Los clientes satisfechos tienen más probabilidades de permanecer en una empresa, lo que reduce la tasa de abandono. Retener a los clientes existentes es menos costoso que adquirir nuevos , y una base de clientes satisfechos se traduce en una mayor rentabilidad a largo plazo.
Varias publicaciones afirman que aumentar la retención de clientes en un 5 % puede generar aumentos de ganancias de hasta el 95 %. Cuando se realiza un seguimiento eficaz de las opiniones, las empresas pueden abordar las inquietudes antes de que se agraven, lo que reduce el riesgo de pérdida de clientes.
La mecánica del análisis de sentimientos
Tradicionalmente, el sentimiento del cliente ha sido determinado por personas en funciones corporativas como ventas, soporte y éxito del cliente a lo largo de las fases del recorrido que tienen puntos de contacto con los compradores como parte de la gestión estándar de las relaciones con los clientes . El análisis de sentimientos es el proceso de identificar el estado emocional de los clientes de manera computacional. Esto se logra a través de uno o una combinación de los siguientes procesos:
Análisis de sentimientos basado en texto
El análisis de sentimientos basado en texto generalmente implica el uso de modelos de aprendizaje automático para analizar contenido escrito, como reseñas, publicaciones en redes sociales o transcripciones de chats. Estos modelos clasifican el texto como positivo, negativo o neutral según el lenguaje utilizado. Esto se logra no solo examinando adjetivos y adverbios en el texto, sino también sustantivos y verbos que agregan contexto. Los modelos también reconocen frases y modismos que transmiten sentimientos matizados. Además, la puntuación, la repetición y los intensificadores pueden enfatizar el sentimiento.
Análisis de sentimientos basado en la voz
El análisis de sentimientos basado en la voz va un paso más allá al analizar el tono de voz real en las interacciones con los clientes. Los modelos de aprendizaje automático analizan el tono y el ritmo para detectar emociones como la frustración, la calma o la felicidad. Este tipo de análisis se puede utilizar en llamadas de servicio al cliente entre un cliente y un agente de IA para identificar sentimientos en tiempo real y ajustar las estrategias de conversación en consecuencia.
Análisis de sentimientos basado en imágenes
El análisis de sentimientos basado en imágenes utiliza tecnología de reconocimiento facial para evaluar estados emocionales. Por ejemplo, puede analizar las expresiones faciales de un cliente durante interacciones de video para detectar insatisfacción o entusiasmo. Si bien este método puede ser muy preciso, generalmente se reserva para aplicaciones especializadas debido a la complejidad y las preocupaciones por la privacidad.
La importancia de los datos en tiempo real
Cuantos más datos en tiempo real tenga sobre el sentimiento del cliente, más rápido y con mayor eficacia podrá reaccionar antes de que la impresión negativa de un cliente se solidifique sin posibilidad de reparación. Imagine un chat en vivo entre un chatbot de clientes y un cliente frustrado. Ser capaz de detectar la irritación en tiempo real con un mensaje como “Me doy cuenta de que está molesto. Resolvamos esto” puede mejorar drásticamente la interacción.
Imaginemos una mala reseña en Internet. Como es pública, una reseña desfavorable puede influir negativamente en muchos clientes existentes o potenciales. En este caso, una reacción rápida es importante, pero no suficiente. También debe demostrar el nivel adecuado de atención al cliente eficaz. Después de todo, la respuesta también es pública.
Los datos de opinión en tiempo real ayudan a mejorar no solo la experiencia individual, sino también resultados más amplios, como las puntuaciones de satisfacción del cliente y las tasas de retención. Al abordar los sentimientos negativos con prontitud, las empresas pueden convertir las posibles situaciones de abandono en experiencias positivas que fomenten la lealtad.
Métodos para recopilar datos sobre sentimientos
La recopilación de datos sobre las opiniones de los clientes se puede realizar mediante distintos métodos.
Entrevistas
Entrevistar a los clientes puede brindar información detallada sobre sus sentimientos. Los datos cualitativos obtenidos ayudan a comprender el tono emocional que utilizan los clientes al describir sus experiencias. Los datos cualitativos son invaluables para comprender cuestiones con matices.
¿Hasta qué punto puede ser en tiempo real? Una conversación en directo entre un cliente y un representante de la empresa puede iniciarse mediante una transacción del cliente o en determinados intervalos predefinidos con un grupo de muestra de clientes. De cualquier modo, las entrevistas rara vez se realizan en tiempo real en relación con la experiencia emocional del cliente, ya que la programación y el análisis cualitativo llevan tiempo.
Encuestas
Las encuestas son una de las formas más comunes de recopilar datos sobre las opiniones de los clientes, y suelen utilizar preguntas estructuradas que miden los niveles de satisfacción. Las encuestas se pueden enviar a los clientes inmediatamente después de una compra o una interacción de soporte, o de forma periódica para medir las opiniones generales.
¿Hasta qué punto se puede hacer esto en tiempo real? Es posible realizar un análisis de sentimientos casi en tiempo real, especialmente si las respuestas de la encuesta se recopilan digitalmente. Cuando un cliente ha finalizado una transacción o una interacción clave en un sitio web de comercio electrónico, se pueden mostrar encuestas de seguimiento en la misma página. Cuando el cliente envía las respuestas, las respuestas cerradas se pueden procesar directamente. Las respuestas abiertas se pueden analizar automáticamente para determinar el sentimiento y los posibles problemas. A continuación, se puede marcar automáticamente el sentimiento negativo para realizar un seguimiento inmediato.
Redes sociales y reseñas en línea
Una ventaja de esto es que los clientes suelen compartir sus opiniones sin que usted tenga que pedírselas. La desventaja es que comparten su opinión sobre usted con un número potencialmente muy grande de personas que son fácilmente influenciables. Esto es genial cuando el sentimiento es positivo, pero peligroso cuando es negativo. Es esencial un seguimiento constante.
¿Hasta qué punto puede ser en tiempo real? Al igual que las encuestas, los datos entrantes se pueden procesar automáticamente para determinar el sentimiento y marcarlos para una reacción oportuna.
Datos de atención al cliente
Lo especial de los datos de atención al cliente es que, por lo general, reflejan más sentimientos negativos que positivos, ya que los clientes suelen comunicarse cuando no están satisfechos. Por lo tanto, el objetivo aquí es identificar el nivel de insatisfacción, comprender la causa y resolver rápidamente el problema. Para un agente de atención al cliente humano, identificar el sentimiento de los clientes por teléfono o en un intercambio de correo electrónico es simple. Para los bots, no es tan fácil, pero aún así es factible. Además, analizar las transcripciones de chat, las interacciones por correo electrónico o las grabaciones de llamadas después del hecho es una forma poderosa de rastrear el sentimiento a lo largo del tiempo.
¿Hasta qué punto puede ser en tiempo real? Depende de cómo se reciba la solicitud de asistencia. En una llamada telefónica o un chat en directo, el análisis de sentimientos casi en tiempo real es cada vez más factible con la tecnología actual. Esto permite a los agentes de IA identificar la frustración o la insatisfacción a medida que surgen, lo que permite dar respuestas inmediatas y personalizadas para mejorar la experiencia del cliente.
Ideas clave del análisis del sentimiento del cliente
El análisis de las opiniones de los clientes es una herramienta poderosa para comprender cómo se sienten sus empleados en cada etapa del recorrido del cliente . Al comprender sus opiniones, puede mejorar las experiencias individuales de los clientes, mejorar la lealtad, aumentar el gasto, reducir la pérdida de clientes e impulsar el crecimiento a largo plazo. Ya sea a través de texto, voz o señales visuales, el análisis de las opiniones proporciona información útil que le permite responder de manera rápida y eficaz, lo que le ayuda a construir una relación más sólida con su audiencia.
Acerca del autor
Tobias Komischke, PhD, es becario de UX en Infragistics , donde se desempeña como director del Laboratorio de Innovación de la empresa. Lidera iniciativas de análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para sus aplicaciones de software emergentes, incluidas Indigo.Design y Slingshot.
