El uso de la inteligencia artificial no deja de aumentar. Ahora, las empresas están usando esta tecnología para descifrar las emociones de los consumidores para potenciar la forma en que se relacionan con sus clientes porque permite a las empresas adaptar sus estrategias de manera más precisa, basándose en la gran cantidad de datos generados por los usuarios.
Las emociones juegan un papel crucial en las decisiones de compra, especialmente en el comercio minorista (B2C). Un informe reciente de 2023 de la consultora PwC (PricewaterhouseCoopers) revela que el 32% de los consumidores dejaría de comprar a una marca después de una mala experiencia, y este porcentaje aumenta hasta el 59% después de varias malas experiencias.
Al combinar el análisis de sentimientos con técnicas de neuromarketing y otras herramientas de inteligencia artificial (IA), las empresas pueden ofrecer experiencias más personalizadas y satisfactorias, mejorando así la fidelidad del cliente y optimizando sus estrategias comerciales.
Una de las técnicas más efectivas para analizar estos datos es el análisis de sentimientos. Esta técnica utiliza la inteligencia artificial, específicamente el procesamiento del lenguaje natural (PLN), técnicas de ‘machine learning’ y ‘deep learning’, así como ‘text-to-speech’, para analizar correos, comentarios en redes sociales, foros, reseñas y conversaciones en tiempo real. Esto permite a las empresas identificar, extraer y analizar las emociones, actitudes y opiniones de los clientes.
El objetivo no es solo identificar patrones o señales en el texto que indiquen emociones, sino también comprender las expectativas y necesidades del cliente en cualquier momento del ‘customer journey’. Laia Mercadal, directora de Consultoría y Transformación Digital en E-voluciona by Intelcia, destaca la importancia de conocer cómo se siente el cliente durante sus interacciones con la marca.
Por su parte, Bruno Gerlic, Chief Revenue Officer en PredictLand AI, explica que los algoritmos de PLN se entrenaban anteriormente para reconocer ciertas palabras y computarlas para dar una valoración simple de ‘positivo o negativo’. Sin embargo, ahora estos sistemas pueden combinar sentimientos con otra información valiosa, mejorando la toma de decisiones en las empresas con mayor precisión.
Cuando se introduce un texto en un algoritmo de aprendizaje automático, este devuelve una puntuación entre 0 y 1 que indica lo positivo que es el texto. Utilizando recursos léxicos y procesamiento del lenguaje natural, se pueden evaluar las connotaciones emocionales de las palabras y clasificar el texto como positivo, negativo o neutro. Los modelos de ‘machine learning’ y ‘deep learning’ se entrenan específicamente para identificar emociones como satisfacción, descontento, conformidad, irritación, entre otros.
Los avances en la IA generativa, como los modelos LLM (Large Language Models) como ChatGPT 4, han permitido a los algoritmos detectar matices finos en la comunicación emocional, entender múltiples idiomas y estilos, e interpretar el contexto. Gerlic señala que, por ejemplo, si el sistema detecta quejas repetidas sobre una funcionalidad de un producto, generará un informe dirigido al director de producto según la intensidad de los sentimientos asociados.
La técnica de análisis de sentimientos también puede mejorar la experiencia del cliente. Mario García Láinez, director de Soluciones IA en E-voluciona, menciona que evalúan la calidad del servicio utilizando métricas como el FCR (First Call Resolution) y el NPS (Net Promoter Score) para conocer el índice real de satisfacción del cliente y mejorar continuamente la calidad del servicio. En el sector del ‘contact center’, estas herramientas ayudan a mejorar la calidad del servicio y reducir las rellamadas, con el objetivo de gestionar y resolver consultas de manera eficiente.
Además, el análisis de sentimientos combinado con técnicas de ‘text mining’ permite mejorar múltiples experiencias del cliente. Desde el rediseño y personalización de productos y mensajes promocionales, hasta la anticipación de casos de riesgo de abandono, estas técnicas ayudan a activar estrategias de retención personalizadas, especialmente después de analizar consultas y reclamaciones.
El neuromarketing surge como una herramienta complementaria para desvelar los procesos inconscientes que influyen en las decisiones y comportamientos de los consumidores. Salima Sánchez, profesora del módulo de Neurociencia y CX en IEBS, explica que a través del neuromarketing se puede profundizar más en la comprensión de los consumidores. Utilizando técnicas como la electroencefalografía, el seguimiento ocular (‘eye tracking’) y las respuestas fisiológicas, se puede evaluar de manera precisa la experiencia de los usuarios.
Las empresas deben elegir cuidadosamente las herramientas de análisis de sentimientos según sus objetivos y la calidad de los datos disponibles. Bruno Gerlic señala que plataformas generalistas como Microsoft, Google o Amazon ofrecen herramientas de análisis de sentimientos dentro de sus servicios en la nube. Además, existen numerosos softwares especializados que aportan una capa adicional de inteligencia a procesos concretos, como el análisis en redes sociales o la gestión de reputación de marca online. También hay modelos de código abierto que los departamentos de sistemas pueden ajustar e integrar según sus necesidades específicas.
En el sector del ‘contact center’, el análisis del habla (‘speech analytics’) permite analizar más de 25 emociones en diferentes momentos de la conversación tanto en voz como en texto. Mario García explica que esta información se aplica a la IA generativa para detectar las causas raíz de los problemas y mejorar el servicio.