Análisis de series temporales

[mdmarouf988]

Según el informe de Zendesk CX Trends 2024, aunque el 62% de los líderes siente que está atrasado en brindar las experiencias más instantáneas que esperan sus consumidores, planean remediar esa brecha con herramientas como bots de IA.

Las organizaciones van por el mismo camino, el mismo reporte señala que el 70% de ellas invierte activamente en tecnologías y herramientas que capturan y analizan automáticamente señales de intención.

El análisis de datos en tiempo real es una de las principales tendencias de CX 2024. Descubre cómo las empresas se preparan para modificar instantáneamente las experiencias de los usuarios. ¡Descarga el informe!

Informe CX Trends 2023
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La capacidad de la inteligencia artificial, que permite procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real es lo que ayuda a las empresas a capturar las percepciones y la intención de los usuarios; predecir las necesidades de los clientes y resolver los problemas rápido —por ejemplo, cuándo un bot necesita transferir una interacción a un agente humano.

¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos en tiempo real?
1. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Este análisis se utiliza cuando los datos en tiempo real incluyen texto –comentarios de redes sociales, contenido de correos electrónicos o de mensajes de chat, por ejemplo– para extraer información significativa.

En el servicio de atención al cliente es muy útil para automatizar respuestas a consultas comunes de los consumidores a través de herramientas como los chatbots. Esto mejora la eficiencia al tiempo que proporciona respuestas rápidas y precisas a los clientes.

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El NLP también permite el análisis de sentimiento, que se utiliza para determinar la actitud general expresada en comunicaciones escritas. Según un estudio de ScienceDirect, las redes neuronales artificiales —algoritmos de machine learning que utiliza la IA para el análisis— logran más del 85% de precisión en la identificación del sentimiento.

En el servicio de atención al cliente, esta técnica se aplica para analizar el sentimiento de los comentarios de los clientes en las redes sociales, reseñas o encuestas de satisfacción. Por ejemplo, permite identificar si los comentarios son mayormente positivos, negativos o neutros para tomar medidas correctivas o reforzar los aspectos favorables.

Descubre por qué la opinión de los clientes es clave: cuatro razones para usarlas con éxito.