La implementación de chatbots ha permitido que las empresas puedan ofrecer una atención de calidad y ayudar al usuario las 24 horas del día en todas sus consultas y problemas. Sin embargo, no podemos obviar que los bots no siempre pueden brindar la misma atención en cuanto empatía se refiere (en comparación con una persona). Claro que esto está cambiando gracias a la inteligencia artificial.
Y es que el avance de la inteligencia artificial ha permitido, sin duda, el desarrollo de técnicas que permiten a los asistentes virtuales extraer y analizar el sentimiento de los usuarios a partir del lenguaje natural en una conversación. Esto, claro está, mejora las relaciones que los usuarios tienen con los chatbots. A continuación, vamos a desarrollar en detalle cómo los asistentes virtuales pueden analizar los sentimientos de los usuarios.
¿Qué es el análisis de sentimientos?
El análisis de sentimientos es una técnica que estudia el sentimiento positivo o negativo de un usuario a partir del análisis de la estructura de una oración. Se trata de un avance de la inteligencia artificial que permite a las empresas evaluar a sus clientes y empleados mediante el análisis de las opiniones o sentimientos.
Cómo mide un asistente virtual los sentimientos de un usuario
Un asistente virtual es capaz de medir y analizar los sentimientos de un usuario a partir del procesamiento del lenguaje natural de las frases que escribe. Y es que el chatbot o asistente virtual se fija en las palabras importantes de una frase y les asigna un valor relativo: positivo, neutro o negativo.
Esta puntuación le da al bot una comprensión del tono de la conversación y le permite detectar emociones (alegría, enfado, frustración, etc.). Esta clasificación, a su vez, permite al asistente virtual determinar la mejor manera de responder y dialogar con el usuario, o bien de pasar la llamada a un agente para que la gestione de la mejor manera posible.
¿Para qué sirve medir los sentimientos de un usuario?
La capacidad de comprender el estado de ánimo de una persona en cada interacción le permite al asistente virtual ofrecerle una mejor experiencia al usuario. Además, el análisis de sentimientos sirve tanto para el uso interno de una empresa con sus empleados como para uso externo con clientes.
En cualquier caso, lo que permite es mejorar las funcionalidades de un asistente virtual en la atención al cliente.
Las aplicaciones de analizar los sentimientos de los usuarios
En concreto, que un asistente virtual sea capaz de analizar los sentimientos de los usuarios o los empleados tiene las siguientes aplicaciones y utilidades:
- Segmentación de clientes: el chatbot puede identificar y catalogar a los clientes en función de si están más o menos satisfechos con la atención.
- Traspaso de conversación a un agente: cuando se detecta que un usuario está enfadado, se puede transferir la conversación a un agente que pueda solucionar de primera mano el problema que tiene.
- Comunicación personalizada: respuestas adecuadas en función del estado emocional del usuario. De esta manera se puede adaptar el tono de la respuesta para empatizar con el usuario.
- Satisfacción del cliente: permite conocer la percepción que los clientes tienen de nuestra empresa, servicios o productos.
- Estado de ánimo de los empleados: la empresa puede conocer cuál es el estado de ánimo de sus empleados a partir de analizar los sentimientos cuando se comunican con ellos.
Por lo tanto, la interacción con los chatbots o asistentes virtuales está cambiando con gran rapidez gracias a la inteligencia artificial.
En Enzyme somos conscientes de que las empresas necesitan de la inteligencia artificial para avanzar en este mundo cada vez más conectado y mejorar así sus procesos y conseguir sus objetivos. Los chatbots o asistentes virtuales son claves para este avance, pues permiten ahorrar costes y reducir la carga de trabajo de los agentes. El análisis de sentimientos es otra de las claves para mejorar esta herramienta. Si necesitas ayuda con ella, o quieres implementarla desde cero, no dudes en confiar en nuestro equipo.
