La ‘app’ que mide, sin molestarle, la satisfacción del cliente

La consultora Neovantas utiliza la inteligencia artificial para medir el agrado

Obtienen más información que las encuestas telefónicas

La mayoría de las encuestas suelen hacerse desde los 'call center'.
La mayoría de las encuestas suelen hacerse desde los 'call center'. Getty Images

Cada vez que un cliente interactúa con una empresa, ya sea mediante una conversación telefónica o a través de un correo electrónico, lanza al aire una gran cantidad de información que las compañías no siempre recogen. Esta puede ser muy útil para averiguar cuál es el grado de satisfacción de los usuarios, un aspecto vital para la fidelización del cliente, y por lo tanto, para la fortaleza de la organización.

“Para medir la satisfacción o agrado de los consumidores, las compañías suelen recurrir a encuestas telefónicas que se hacen, en su mayoría, desde los call center”, explica el director general de la consultora Neovantas, José Luis Cortina. Sin embargo, estos métodos suelen tener un margen de acierto y profundidad relativamente corto, ya que, por un lado, son intrusivos y requieren de un tiempo y un esfuerzo que los usuarios no siempre están dispuestos a ceder. Por otro, al ser cuestionarios delimitados, con preguntas muy concretas, no se suele ahondar en todos los aspectos importantes.

Es aquí donde Cortina y su equipo han tomado medidas. “Estamos explotando toda la información desestructurada que el cliente cuenta a las empresas, pero que estas no utilizan”, prosigue. Para ello han desarrollado Joy, una aplicación que detecta decenas de parámetros y variables presentes en estas conversaciones, y que orienta y puntúa la relación de una organización con sus consumidores. “Tiene poco tiempo de vida, y de momento ya la utilizan Vodafone y Endesa, ya que permite conocer en profundidad las debilidades y fortalezas de estas interacciones”, añade Cortina.

Solo el 7% de los usuarios suele responder a estas encuestas

De esta forma, continúa el experto, gracias a la inteligencia artificial y al machine learning es posible saber, de forma inmediata, si el cliente que habla desde el otro lado del teléfono está enfadado, si menciona palabras clave, “como darse de baja, tarjeta de crédito, cancelación o alguna palabrota”, o si cuelga el teléfono antes de lo previsto debido a un problema, cuenta. Con todas estas variables, que suelen oscilar entre las 40 y las 50 en función del tipo de empresa y del departamento con el que se interactúa, la herramienta califica el trato con el cliente, poniéndole nota.

“También hemos trabajado para que esa puntuación no sea global, sino que se pueda desmembrar. La aplicación pone una nota de satisfacción, pero luego permite saber cuáles son los puntos en los que la empresa obtiene buenos resultados y cuáles son las debilidades”, añade Cortina. La principal ventaja de este tipo de herramientas es que otorga una información inmediata del tema que preocupa a la empresa, tiene un volumen de impacto mucho mayor y, sobre todo, “no tienes que molestar al cliente para poder obtenerla”. Para las organizaciones, contar con este tipo de mecanismos es útil ya que conocer el grado de satisfacción de la clientela es fundamental. Sin embargo, pese a esto, a día de hoy los métodos convencionales siguen sin ser del todo fiables. Tal y como afirma Cortina, menos de un 7% de los usuarios de una empresa suele responder a este tipo de encuestas, y los que acceden facilitan a la compañía un punto de vista muy escaso: “Con el modelo actual se encuestan menos del 10% de las interacciones totales”.

 

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