La atención al cliente es uno de los principales puntos de contacto entre las empresas y los clientes. Cada día, las empresas reciben un gran número de solicitudes de asistencia de los usuarios, que pueden referirse a problemas técnicos, consultas o reclamaciones.
Qué es el Análisis Predictivo aplicado a la Atención al Cliente
El análisis predictivo en el centro de contacto es un método de análisis de datos que utiliza algoritmos avanzados para predecir el comportamiento del cliente y sus necesidades futuras.
Esta tecnología se basa en el procesamiento de grandes cantidades de datos históricos recogidos de distintas fuentes en diferentes canales de interacción y contacto. De este modo, el análisis predictivo puede identificar patrones y tendencias que ayuden a formular hipótesis sobre el comportamiento futuro de los clientes, y puede utilizarse para identificar los problemas más comunes con el fin de mejorar la calidad del servicio.
Cómo funciona el análisis predictivo
El análisis predictivo en la atención al cliente se estructura básicamente en tres fases principales: recogida de datos, análisis de datos y predicción de resultados.
- Recogida de datos: se recogen los datos históricos de los clientes, como sus compras, las conversaciones que han mantenido con los operadores del centro de contacto, sus preferencias y opiniones, las interacciones realizadas en las redes sociales o los correos electrónicos enviados.
- Análisis de datos: en esta fase, se utilizan algoritmos avanzados para detectar patrones y tendencias en los datos recogidos. De este modo, el análisis predictivo puede predecir el comportamiento futuro de los clientes y ofrecer soluciones personalizadas para satisfacer sus necesidades.
- Predicción de resultados: por último, los resultados obtenidos se utilizan para crear modelos que predicen las necesidades de los clientes y proporcionan respuestas ad hoc a estas solicitudes y problemas. Por ejemplo, si el análisis predictivo revela la posibilidad de que un cliente necesite asistencia técnica sobre un producto concreto, la empresa podrá ponerse en contacto con él para proporcionarle información y ayuda útiles.
De este modo, las empresas pueden ofrecer un servicio de atención al cliente más eficaz y personalizado.
Aplicaciones del análisis predictivo en la atención al cliente
El análisis predictivo puede utilizarse de distintas formas en el centro de contacto: por ejemplo, en combinación con el uso de chatbots basados en Inteligencia Artificial (IA) para anticiparse a las preguntas de los clientes y ofrecer respuestas rápidas y precisas. Los modelos resultantes también pueden utilizarse para identificar problemas comunes y predecir cuáles podrían ser las mejores soluciones. De este modo, los clientes pueden recibir asistencia inmediata y personalizada sin tener que esperar a que intervenga un operador.
Otro ejemplo es el uso del análisis predictivo para predecir la rotación de usuarios, es decir, la probabilidad de que un cliente decida dejar de utilizar los servicios de la empresa. Analizando los datos recibidos, como la frecuencia de compra, el valor medio de compra y la duración de la relación con la empresa, es posible predecir qué usuarios podrían decidir dejar de utilizar una marca o un producto y tomar medidas preventivas para mantener su fidelidad.
Además, el análisis predictivo puede utilizarse para identificar a los clientes que «gastan mucho» y ofrecerles un servicio personalizado y superior. Analizando los datos, las empresas pueden identificar a los clientes que generan más beneficios y tomar medidas para mantener su satisfacción y fidelidad.
Ventajas del análisis predictivo en la atención al cliente
El análisis predictivo como método de gestión del servicio al cliente es, obviamente , una forma relativamente nueva de abordar los problemas de los consumidores, pero a pesar de ello puede aportar beneficios claros e inmediatos a las empresas que confían en él. Entre los beneficios más visibles se encuentran, sin duda:
- Mejorar la experiencia del cliente: el análisis predictivo permite ofrecer soluciones personalizadas en el momento oportuno, mejorando el recorrido del cliente y aumentando su satisfacción.
- Reduce los costes de atención al cliente: anticiparse a los problemas de los clientes y encontrar rápidamente una solución a medida reduce el número de solicitudes de servicio y el tiempo empleado por los representantes de atención al cliente.
- Aumenta la fidelidad de los clientes: ofrecer soluciones ad hoc a los clientes aumenta rápidamente su satisfacción y su fidelidad a la marca.
La tecnología al servicio del cliente
En conclusión, el análisis predictivo es una tecnología cada vez más importante para las empresas de atención al cliente. Gracias a su capacidad para analizar datos históricos y predecir las necesidades futuras de los clientes, puede ayudar a las empresas a prestar un servicio de atención al cliente más eficaz, personalizado y orientado a las necesidades específicas de sus usuarios. Y, como hemos visto, una consecuencia directa de este método es la reducción de costes y un mejor aprovechamiento del tiempo y los recursos por parte de las propias empresas.
Sin embargo, es importante recordar que el análisis predictivo es una metodología que hay que aplicar y, por tanto, la calidad de las predicciones depende de la calidad de los datos utilizados y de la precisión de los algoritmos. Para obtener los mejores resultados, es necesario invertir en la recogida y análisis de los datos y en el entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje automático.
Además, la elección de utilizar el análisis predictivo debe ir acompañada de opciones éticas claras. Las empresas deben informar a los clientes sobre el uso de sus datos y asegurarse de que sólo se utilicen para mejorar la experiencia del cliente y no para otros fines.
XCALLY y marcación predictiva
También XCALLY, la suite omnicanal para centros de contacto también explota el análisis predictivo para gestionar algunos de sus servicios. Concretamente en Marcación Predictiva, un marcador saliente explota un «intervalo predictivo» entre llamadas para recopilar estadísticas y predecir el número de contactos a los que se llamará, optimizando el proceso mediante el análisis de datos históricos.
Mediante un sistema progresivo de aprendizaje automático, el algoritmo aprende cómo se gestionan las llamadas, recopilando datos reales y proporcionando estadísticas que aumentan la eficacia del procedimiento.
