Usando IA para comprender cómo se sienten sus clientes

Pronostique Net Promoter Scores e identifique si su cliente es potencialmente un promotor, neutral o detractor. Tome acciones correctivas oportunas para mejorar el servicio al cliente.

Los clientes de hoy esperan una interacción fluida y sin complicaciones con sus proveedores de servicios. Un cliente insatisfecho y frustrado optará rápidamente por cambiar. Por lo tanto, para el proveedor de servicios resulta muy importante comprender la experiencia del cliente y tomar medidas correctivas con prontitud si se retrasa. Una métrica clave para comprender esto es utilizar el Net Promoter Score (NPS). Proporciona una medición de la lealtad y la satisfacción del cliente preguntándoles qué probabilidades hay de que recomienden su producto o servicio a otros en una escala del 0 al 10.

Para capturar NPS, los proveedores de servicios comparten los formularios de la encuesta con sus clientes. Pero ¿responden los clientes a este tipo de encuestas? Las investigaciones muestran que solo entre el 15% y el 20% de los clientes responden a la encuesta NPS después de sus interacciones con el servicio de atención al cliente. ¿Significa esto que el proveedor de servicios no debería tomar ninguna medida para el 80-85% restante, asumiendo que tendrían una buena experiencia? Existe una alta posibilidad de que un cliente no satisfecho con el servicio ya haya decidido darse de baja sin hacer ningún esfuerzo por responder la encuesta.

La mayoría de los proveedores de servicios innovadores están intentando abordar este problema con un enfoque de aprendizaje automático (ML).

Fig: Pasos clave para crear un modelo de aprendizaje automático para la predicción y mejora de CSAT