La experiencia del cliente es cada vez más uno de los temas más candentes en el comercio electrónico, y por una buena razón. Los compradores modernos valoran la calidad de las experiencias que obtienen al interactuar con las empresas a través de sus puntos de contacto. Estimula sus decisiones de compra y su disposición a recomendar marcas a amigos y familiares. Como resultado, los clientes comparten rápidamente sus experiencias en plataformas en línea, creando sin darse cuenta una mina de oro de conocimientos a través de sus comentarios. Una encuesta de HubSpot encontró que las empresas que dan prioridad a la experiencia del cliente 60% son más rentables que las que no lo hacen. Es por eso que las marcas con visión de futuro deben ser proactivas en la creación de experiencias positivas asumiendo la tarea de gestionar la retroalimentación.
¿QUÉ ES LA GESTIÓN DE FEEDBACK CRM?
CRM La gestión de comentarios es el proceso de recopilar, analizar y procesar los comentarios de los clientes para mejorar la experiencia del cliente e impulsar el crecimiento empresarial. Es una parte esencial de la Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM) que ayuda a las empresas a comprender y abordar las necesidades, preferencias e inquietudes de sus clientes. Las encuestas a clientes, las redes sociales, las reseñas en línea y las interacciones con el servicio de atención al cliente son sólo algunas fuentes de comentarios valiosos para las marcas de comercio electrónico. Una vez recopilados, estos comentarios se analizan para identificar patrones y tendencias y obtener información sobre áreas donde el negocio puede mejorar.
Un estudio de Forbes encontró que el 90% de los clientes se ven influenciados por las reseñas en línea en sus decisiones de compra. Esta estadística ilustra perfectamente lo importante que es monitorear los comentarios de los clientes hoy en día. Esta práctica ayuda a las marcas a resolver rápidamente los problemas que afectan la experiencia del cliente y la forma en que los prospectos perciben su marca. Al hacer esto, las empresas pueden generar rápidamente más ingresos al tiempo que reducen la rotación de clientes. Además, priorizar la gestión de los comentarios de los clientes ayuda a las empresas a crear una imagen de marca positiva que seguramente atraerá a más clientes y asociaciones. Por lo tanto, las empresas de comercio electrónico deben invertir en CRM y otro software para dominar la práctica de recopilar comentarios de los clientes y analizar las respuestas para generar información.
¿CÓMO PUEDE AI OPTIMIZAR LA GESTIÓN DE RETROALIMENTACIÓN CRM?
Vivimos en la era de la IA y todas las empresas están experimentando con la aplicación de la tecnología en todas las áreas de su negocio, incluida la gestión de comentarios de los clientes. De hecho, un informe de Gartner muestra que para 2025, la IA será una prioridad de inversión principal para más del 80% de las empresas que implementan programas de gestión de comentarios de los clientes. Las estadísticas ya muestran que aquellos que implementan IA para gestionar la retroalimentación están obteniendo resultados significativos. Según Forrester, las empresas que utilizan IA para analizar los comentarios de los clientes pueden resolver problemas 3,5 veces más rápido que las que no lo hacen.
Pero, ¿cómo ayuda exactamente la IA? Bueno, aquí hay cuatro formas en que la IA hace que el proceso de gestión de retroalimentación CRM sea más rápido y eficiente.
CATEGORIZACIÓN Y ETIQUETADO DE RETROALIMENTACIÓN AUTOMATIZADA
La categorización y el etiquetado de comentarios automatizados son una capacidad clave de los sistemas de gestión de comentarios impulsados por IA, que ayudan a clasificar los comentarios de los clientes en función de temas o temas específicos. La gestión de comentarios impulsada por IA puede usar algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para categorizar automáticamente los comentarios de los clientes según el idioma utilizado y los temas específicos mencionados. Por ejemplo, si los comentarios de los clientes mencionan problemas de calidad del servicio al cliente, la IA puede etiquetarlos automáticamente como "Calidad del servicio al cliente".
Este proceso puede ser especialmente útil para las organizaciones que reciben una gran cantidad de comentarios a través de múltiples canales, como las redes sociales, el correo electrónico y los tickets de atención al cliente. Mediante el uso de IA para automatizar el proceso de categorización y etiquetado, puede identificar de forma rápida y precisa tendencias y patrones en los comentarios y utilizar la información para resolver problemas de relación con el cliente.
PRIORIZAR RETROALIMENTACIÓN DE ALTO IMPACTO
Las empresas que reciben una gran cantidad de comentarios necesitan un sistema que ayude a clasificar las respuestas según su importancia. Por ejemplo, una queja en particular que aparece repetidamente en los comentarios de los clientes, naturalmente, tiene la máxima prioridad. Del mismo modo, solo tiene sentido tratar los comentarios de sus clientes más leales y más gastables como una cuestión de urgencia. Por lo tanto, la IA ayuda a priorizar los comentarios de alto impacto mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar y calificar los comentarios de los clientes en función de su impacto potencial en la experiencia y satisfacción del cliente.
La IA puede identificar temas y tendencias comunes en los comentarios de los clientes mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esta información se puede utilizar para priorizar los comentarios en función de la frecuencia con la que se producen y la cantidad de clientes afectados. Además, la IA también puede usar datos históricos de clientes, como el historial de compras y las interacciones de servicio al cliente, para priorizar los comentarios en función del valor del cliente para la empresa. Por ejemplo, los comentarios de los clientes con un valor alto pueden tener mayor prioridad que los comentarios de los clientes con un valor más bajo. Esto permite un enfoque basado en datos para la gestión de la retroalimentación, aumentando la precisión de los conocimientos generados y mejorando los resultados obtenidos.
ANÁLISIS EN TIEMPO REAL DE RETROALIMENTACIÓN
Para los clientes modernos, la velocidad es de suma importancia. Según HubSpot, 90% espera que los clientes respondan de inmediato cuando se comunican con una empresa de atención al cliente. Afortunadamente, la IA puede ayudarlo a analizar los comentarios de los clientes en tiempo real, para que pueda identificar y responder rápidamente a problemas críticos, independientemente de la cantidad de comentarios recibidos. Luego, todos los problemas identificados se pueden pasar rápidamente a los equipos adecuados para una rápida resolución. Esto les da a los clientes la impresión positiva de que sus comentarios son importantes, ayudándolos a cultivar un sentido de lealtad hacia la marca.
GENERACIÓN DE INSIGHTS PREDICTIVOS
Uno de los sellos distintivos de las marcas con visión de futuro es la capacidad de identificar y resolver rápidamente problemas potenciales. La IA puede ayudar a las marcas al generar información predictiva a partir de los comentarios de los clientes. Uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de comentarios de los clientes AI proporcionar información predictiva sobre el comportamiento y las preferencias futuras de los clientes, lo que le permite abordar los problemas de manera proactiva y mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, la IA puede identificar patrones y tendencias que indican la pérdida de clientes, como un aumento de las quejas. Esta información se puede utilizar para predecir qué clientes corren mayor riesgo de abandono y luego hacer recomendaciones personalizadas sobre cómo abordar sus inquietudes y mejorar su experiencia.
Además, la IA puede usar información predictiva para identificar áreas de mejora en sus productos y servicios. Al analizar los datos de los comentarios de los clientes, la IA puede identificar problemas comunes o puntos débiles que están afectando negativamente la experiencia del cliente y luego hacer recomendaciones sobre cómo abordar esos problemas. Por ejemplo, si una gran cantidad de clientes brindan comentarios negativos sobre una característica específica del producto, AI puede identificarla como un área de mejora y hacer recomendaciones sobre cómo realizar cambios que mejoren la experiencia del cliente.
Por último, la gestión de los comentarios de los clientes es fundamental para el crecimiento del negocio y la satisfacción del cliente. Por eso es fundamental que cualquier marca que busque mejorar continuamente la experiencia del cliente invierta en tecnología basada en IA. CRMherramientas. Al aprovechar el poder de la IA en las cuatro formas mencionadas anteriormente, las marcas lograrán aumentos significativos en la adquisición y retención de clientes, la lealtad a la marca y la reputación y, lo que es más importante, generarán ingresos.
