Archivo de categorías: Experiencia del Cliente

Entradas sobre la experiencia del cliente

La experiencia del cliente, plato estrella de tu restaurante

 Tortilla de patatas, ¿con o sin cebolla?

¿Aún no sabes si los clientes de tu restaurante prefieren la tortilla de patatas con o sin cebolla? No te preocupes, en MeaningCloud encontrarás el pinche perfecto para adaptar tus fogones al gusto de tu comensal. La experiencia del cliente será el ingrediente clave para el éxito de tu negocio.

Navegando en un mar de páginas web y aplicaciones de esas que permiten dejar tu opinión sobre restaurantes, podrías descubrir por casualidad ¡que están hablando del tuyo! ¿Te imaginas que tus clientes hablan mal de tu maravillosa tortilla con cebolla a tus espaldas? Ya te adelanto que yo también la prefiero «sin».

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Voz del Empleado, Voz del Cliente y NPS

Cada vez hay más empresas que entienden que para crecer de forma rentable en entornos de mucha competencia, necesitan conseguir clientes satisfechos. Y saben que las personas de su organización, los empleados, tienen un papel fundamental en conseguir mejorar la experiencia del cliente.

En esta pelea competitiva por mejorar la fidelidad de los clientes, las empresas tienen que ser capaces de escuchar y entender lo que los clientes están diciendo. Es lo que llamamos la Voz del Cliente (VoC).

Una misión, como la de conseguir clientes satisfechos, que no vaya unida a una medida precisa del éxito (o del fracaso), es sólo un brindis al sol. Ya lo decía Lord Kevin: si no se puede medir, no se puede mejorar.

El Net Promoter Score (NPS) se ha convertido, para muchísimas empresas en la métrica fundamental para medir la satisfacción del cliente.

En la misma línea, la misión de conseguir personas motivadas y felices en nuestra organización también tiene su métrica: el eNPS (el NPS del empleado). Por tanto, hay que escuchar y entender igualmente la Voz del Empleado.

Tanto el NPS como el eNPS, como veremos más abajo, necesitan encontrar el porqué que se esconde detrás de la valoración numérica. Ambos recogen las respuestas de miles de clientes y empleados a la pregunta abierta ¿Cuál es principal razón que te lleva a dar esta valoración? Es aquí donde la tecnología lingüística de Meaning Cloud interviene.
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Introducción al análisis de sentimientos (minería de opiniones)

En la última década, el análisis de sentimientos (SA, sentiment analysis), también conocido como minería de opiniones (opinion mining), ha despertado un creciente interés. Resulta un gran reto para las tecnologías del lenguaje, ya que obtener buenos resultados es mucho más difícil de lo que muchos creen. La tarea de clasificar automáticamente un texto escrito en un lenguaje natural en un sentimiento positivo o negativo, opinión o subjetividad (Pang and Lee, 2008), es a veces tan complicada que incluso es difícil poner de acuerdo a diferentes anotadores humanos sobre la clasificación a asignar a un texto dado. La interpretación personal de un individuo es diferente de la de los demás, y además se ve afectada por factores culturales y experiencias propias de cada persona. Y la tarea es aún más difícil cuanto más corto sea el texto, y peor escrito esté, como es el caso de los mensajes en redes sociales como Twitter o Facebook.

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La Voz del Cliente: el sector bancario

«La Voz del cliente (VoC) es una técnica de investigación de mercado que permite descubrir con precisión lo que un cliente desea o necesita, dándole una estructura jerárquica y asignándole prioridad en función de su importancia relativa y satisfacción con las alternativas existentes»

Voz del cliente (VoC)

La Voz del cliente (VoC) no es un concepto nuevo. De una manera u otra, ha sido incluida en los procesos de control de calidad desde hace años, pero su plena integración en el flujo de trabajo sigue siendo una tarea pendiente para muchas empresas. La Voz del Cliente permite escuchar, interpretar y reaccionar a lo que se dice y luego seguir a lo largo del tiempo el impacto de las acciones llevadas a cabo.

El desafío actual al que se enfrentan las empresas reside en el volumen de datos disponibles. En esta era digital, las opiniones están aumentando constantemente y ya no se limitan a las encuestas periódicas que se envían a los clientes. El boca a boca es ahora digital y se ha vuelto más relevante que nunca: cualquier persona con una cuenta de Facebook o Twitter expresa una opinión, y cada vez más es sobre los productos y servicios que utiliza.

Un cliente típico

Un cliente

Al igual que muchos otros, el sector bancario necesita saber cómo convertir la fuente de conocimiento de primera mano que le aportan sus clientes en algo útil, algo que se pueda utilizar en el proceso de toma de decisiones de la empresa.

La Voz del Cliente combina dos elementos clave de la extracción de información: la necesidad de conocer en detalle de qué está hablando el cliente e interpretar correctamente los sentimientos asociados. El primer aspecto permite evaluar la opinión expresada desde una perspectiva cuantitativa, mientras que el segundo permite — más bien desde un punto de vista cualitativo — entender qué está haciendo bien o mal una empresa según el cliente.

El sector bancario tiene la dificultad añadida de proporcionar una muy amplia gama de productos y servicios, cada uno de ellos con subcategorías muy específicas y proporcionados a través de canales completamente diferentes.

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El papel de la Minería de Texto en el Sector de Seguros

¿Qué pueden hacer las aseguradoras para explotar toda su información no estructurada?

Un escenario típico de big data

Las compañías de seguros recogen ingentes volúmenes de texto diariamente, a través de múltiples canales (sus agentes, centros de atención a clientes, correo electrónico, redes sociales, web en general). Las informaciones recogidas incluyen pólizas, informes periciales y de salud, reclamaciones y quejas, resultados de encuestas, interacciones relevantes de clientes y no-clientes en redes sociales, etc. Es imposible atender, clasificar, interpretar o extraer la información esencial de todo ese material.

El Sector de Seguros es uno de los que más puede beneficiarse de la aplicación de las tecnologías para análisis inteligente de texto en formato libre (conocido como Analítica de Textos, Minería de Textos o Procesamiento de Lenguaje Natural).

Para las aseguradoras, se añade el reto de combinar el resultado del análisis de esos contenidos textuales con datos estructurados (almacenados en bases de datos convencionales) para mejorar la toma de decisiones. En este sentido, los analistas del sector consideran decisivo el uso de múltiples tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (sistemas inteligentes), aprendizaje automático (minería de datos) y procesamiento de lenguaje natural, (tanto estadístico como simbólico o semántico).

Áreas más prometedoras de la analítica de textos en el Sector de Seguros

Detección de fraude

Detección de Fraude
Según Accenture, en un informe publicado en 2013, se estima que las compañías aseguradoras pierden en Europa entre 8.000 y 12.000 millones de euros al año debido a reclamaciones fraudulentas, con una tendencia creciente. Asimismo, el sector estima que entre un 5% y un 10% de las indemnizaciones abonadas por las compañías en el año anterior eran por motivos fraudulentos, no pudiendo ser detectados debido a la falta de herramientas analíticas predictivas.

Según el medio especializado “Health Data Management”, el sistema de prevención de fraude de Medicare en EE.UU., basado en algoritmos predictivos que analizan patrones en la facturación de proveedores, ahorró más de 200 millones de dólares en pagos rechazados en 2013.

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Analizando la Voz del Cliente (VoC) en el Sentiment Analysis Symposium

Hace unos días estuvimos presentando en el Sentiment Analysis Symposium de Nueva York. En nuestra ponencia explicamos cómo utilizar las tecnologías de análisis de texto para escuchar la Voz del Cliente (VoC) y obtener customer insights.

Textalytics at Sentiment Analysis Symposium 2014

Para las empresas es vital entender las opiniones que sus clientes -actuales y potenciales- expresan en unos nuevos canales mucho más espontáneos y menos estructurados que las tradicionales encuestas (p.ej., respuestas abiertas en cuestionarios, interacciones en el contact center, conversaciones en medios sociales). El alcance, la inmediatez y el carácter más “emocional” de estos canales los convierte en una impresionante fuente de materia prima para obtener valiosos insights.

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