El análisis de sentimiento de clientes consiste en leer lo que los clientes escriben y dicen, en tickets, chats, correos electrónicos, reseñas y encuestas, para saber cómo se sienten respecto a su producto, su servicio y el soporte que recibieron. Suele apoyarse en el procesamiento del lenguaje natural, que etiqueta cada comentario como positivo, neutro o negativo. Los equipos de soporte lo usan para detectar la frustración a tiempo y actuar antes de que se convierta en un escalamiento.
En resumen
- El análisis de sentimiento de clientes convierte los comentarios de los clientes en una lectura de cómo se sienten, no solo de lo que preguntaron.
- Cubre a los clientes que las encuestas CSAT no alcanzan, porque las encuestas captan sobre todo a los clientes más satisfechos y a los más molestos.
- Los equipos de soporte usan cuatro tipos: análisis por aspectos, análisis detallado, detección de emociones y análisis de intención.
- La mayoría de los equipos debería empezar con el análisis de emociones y de intención sobre tickets de soporte anteriores, porque ambos usan datos que ya tienen.
- El sentimiento funciona mejor junto a las notas de QA y la empatía de los agentes, para que vea tanto cómo se sintió el cliente como la forma en que el agente gestionó la conversación.
¿Qué es el análisis de sentimiento de clientes?
El análisis de sentimiento de clientes es un método que los responsables de soporte usan para evaluar los comentarios de los clientes de forma rápida y precisa. Examina el lenguaje que usan los clientes para determinar si su actitud es positiva, neutra o negativa, y respecto a qué. El resultado revela patrones en las reacciones de los clientes, para que el equipo pueda diseñar estrategias que mejoren la satisfacción y la experiencia del cliente.
Por lo general, el análisis de sentimiento se basa en algoritmos que analizan datos de clientes como correos electrónicos, comentarios, reseñas, encuestas e incluso llamadas telefónicas. Con estos recursos se evalúa el lenguaje utilizado y se determina cómo se siente el cliente.
Este análisis ayuda a identificar los puntos de dolor, las preferencias y los aspectos que necesitan mejorar. También ayuda a los líderes a encontrar tendencias en los comentarios de los clientes y a tomar mejores decisiones sobre cómo responder a sus necesidades o problemas. En Kaizo, esto forma parte de Insights y analítica del soporte, junto al análisis de causa raíz y los informes.
Si quiere conocer la técnica general que hay detrás, fuera del servicio al cliente, nuestro artículo sobre qué es el análisis de sentimiento (en inglés) explica los conceptos básicos.
¿Por qué es importante el análisis de sentimiento de clientes?
El análisis de sentimiento de clientes importa porque no se puede ofrecer una gran experiencia de cliente sin entender cómo se sienten los clientes. Muestra lo que piensan de un producto o servicio, incluido el soporte que recibieron, y permite a los equipos de soporte detectar problemas antes de que crezcan. Seguir el sentimiento a lo largo del tiempo revela las tendencias negativas cuando todavía hay tiempo de corregirlas.
Conocer mejor lo que sus clientes piensan (y sienten) de su empresa le permite tomar mejores decisiones al planificar y ofrecer la experiencia. Saber exactamente qué les gusta o no de su producto y su servicio le permitirá:
- Ofrecer experiencias personalizadas
- Brindar soporte proactivo (en inglés)
- Tomar mejores decisiones para el futuro de su producto y de sus usuarios
- Aumentar el retorno de la inversión de las campañas que llevan a cabo varios departamentos de su organización
- Gestionar con seguridad la reputación de su marca y evitar que los riesgos escalen
Al seguir el sentimiento de los clientes a lo largo del tiempo, puede detectar tendencias negativas y abordarlas a tiempo. Esto es especialmente importante porque le permite adelantarse a las quejas y mantener la satisfacción del cliente en su nivel más alto.
Una vez que entienden cómo se sienten y piensan los clientes, los equipos de soporte también pueden crear experiencias personalizadas para que cada comprador reciba la ayuda que necesita. En el estudio CX Trends 2022 de Zendesk, el 90 % de los consumidores afirmó estar dispuesto a gastar más en empresas que personalizan la experiencia de atención al cliente.
¿Cómo mejora el análisis de sentimiento la experiencia del cliente?
El análisis de sentimiento mejora la experiencia del cliente al mostrar tendencias y patrones que las métricas de soporte habituales ocultan. Aporta la historia detrás de una cifra como el CSAT, muestra qué problemas frustran a los clientes desde su primer mensaje y avisa a los agentes cuando una respuesta probablemente molestará aún más a un cliente ya molesto. Dos líderes de atención al cliente nos explicaron cómo lo usan.
Craig Stoss, Director of CX Transformation en PartnerHero, afirma que el sentimiento del cliente debe coincidir con las métricas y los objetivos que normalmente mide en un contexto de soporte, o modificarlos:
“Por ejemplo, cuando informamos de que nuestra puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) ha subido, sabemos que el CSAT no es del todo preciso, ya que suele captar a los clientes más satisfechos y a los más molestos, no a los del medio.
Es muy probable que, al agregar el sentimiento de sus redes sociales, comentarios de reseñas, datos de tickets u otros datos, descubra algo que contradiga las métricas que mira cada día. Eso se debe a que está usando un conjunto de datos más amplio, sin el filtro de quién responde a las encuestas y a preguntas concretas.”
Para Craig, esto por sí solo es fundamental para su misión de entender a fondo al cliente y colaborar con él para crear experiencias positivas:
“El sentimiento es importante para la relación. Cuando hablamos de valor con nuestros clientes, sabemos que lo más importante no es la métrica, sino la historia detrás de la métrica, lo que haremos a partir de esa historia para mejorarla y el impacto de esas acciones. Combinar todo eso con la métrica aporta más valor a cualquier organización de soporte.”
Si su CSAT y sus notas de calidad cuentan historias distintas, nuestra guía nota de calidad vs CSAT: ¿cuál tiene razón? explica cómo interpretar la diferencia.
Jaakko Jutila, Vice President of Customer Support en Basware, explica que, al aplicar el análisis de sentimiento al primer comentario de un cliente y a los siguientes, su equipo identifica los problemas concretos que frustran al cliente desde el principio. Esta información resulta decisiva para priorizar el desarrollo del producto, lo que les permite eliminar funciones frustrantes y mejorar la experiencia general del producto.
Al analizar el sentimiento de los clientes, el equipo de Jaakko indica a los agentes de soporte si una respuesta concreta agravará el malestar del cliente, lo que les permite comunicarse de forma adaptada y eficaz.
Jaakko añade que una de las ventajas más evidentes es su capacidad para prevenir escalamientos de tickets:
Para la parte del escalamiento, vea cómo abordan los equipos de soporte el escalamiento en el call center.
¿Qué tipos de análisis de sentimiento de clientes existen?
En el servicio al cliente hay cuatro tipos principales de análisis de sentimiento de clientes: el análisis por aspectos, que vincula los sentimientos con partes concretas de un producto o servicio; el análisis detallado, que etiqueta palabras y emociones con precisión; la detección de emociones, que lee el tono y la actitud en las conversaciones; y el análisis de intención, que averigua qué quiere hacer el cliente a continuación.
Análisis de sentimiento por aspectos
Qué es:
El análisis de sentimiento por aspectos es una técnica que le ayuda a entender mejor lo que piensan los clientes sobre aspectos (o elementos) concretos de sus productos o servicios. Este tipo de análisis va más allá de clasificar los comentarios como positivos, negativos o neutros, porque le indica qué aspectos concretos gustan o disgustan a los clientes.
Así, los equipos de soporte obtienen una visión más detallada de lo que piensan los clientes. Por ejemplo, cuando recibe una queja, el análisis por aspectos le dirá exactamente con qué partes del producto o servicio tuvo un problema el cliente, a partir de las palabras que usa para describir su experiencia. Esto le permite identificar y resolver el problema de fondo de una queja antes de que la situación escale. Nuestra guía de análisis de causa raíz en el call center cubre ese siguiente paso.
Cómo empezar:
Para realizar un análisis de sentimiento por aspectos, primero debe decidir cuáles son los principales aspectos (elementos o funciones) de su producto o servicio que les importan a los clientes.
Pueden ser factores como funciones concretas, precio, facilidad de uso o atención al cliente. Como responsable de soporte, le interesará centrarse en este último. Sin embargo, eso no significa que deba hacer este análisis por su cuenta. De hecho, es buena idea colaborar con los demás departamentos de su organización.
Una vez aclarados los aspectos, lo más habitual es usar técnicas de machine learning (ML) o de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar grandes volúmenes de comentarios de clientes. Las fuentes de esta información incluyen reseñas de clientes, encuestas, publicaciones en redes sociales y tickets de soporte.
Análisis de sentimiento detallado
Qué es:
Imagine dividir cada frase en palabras y clasificarlas como positivas, neutras o negativas (en inglés). Al analizar señales del lenguaje como emoticonos, puntuación, inversores de sentimiento e intensificadores, un algoritmo de análisis de sentimiento detallado puede clasificar los mensajes de los clientes (incluso llamadas telefónicas y archivos de audio) según las etiquetas de sentimiento con las que fue entrenado.
Lo que se obtiene del análisis detallado ayuda a los equipos de soporte a priorizar problemas, mejorar procesos, ajustar las respuestas de las preguntas frecuentes y los artículos de la base de conocimiento, y dar una respuesta más precisa a cada consulta.
Cómo empezar:
Para realizar un análisis de sentimiento detallado, necesita un modelo entrenado con un gran conjunto de ejemplos de texto etiquetados con emociones concretas como miedo, satisfacción, duda o ira. Después puede aplicar ese modelo a reseñas de clientes, comentarios, correos electrónicos, transcripciones y encuestas.
El resultado suele ser una serie de fragmentos resaltados en el texto que muestran distintas emociones. A partir de ellos, puede dar prioridad a los clientes que muestran emociones negativas intensas como la ira. O puede seguir las emociones a lo largo del tiempo para observar cómo responden los clientes a un cambio, como nuevas funciones o cambios en la interfaz.
Análisis centrado en la detección de emociones
Qué es:
Tener presentes las emociones es quizá uno de los tipos de análisis de sentimiento de clientes más populares, porque es fácil de aplicar y no requiere configurar modelos de IA complicados.
Consiste simplemente en analizar el tono, las emociones y las actitudes que expresan los clientes al interactuar con su empresa por canales como el correo electrónico, las redes sociales, los sitios de reseñas, las encuestas y las conversaciones por chat.
¿Cuál es su objetivo en este caso? Entender cómo se siente realmente la gente con el servicio y la experiencia que ofrecen sus agentes. Por ejemplo, revisar los tickets le ayuda a detectar emociones negativas y oportunidades de mejora. Así puede hablar con sus agentes y establecer mejores prácticas en la forma en que se comunican con los clientes.
Cómo empezar:
Lo más importante es saber leer esos tickets, mensajes, publicaciones, reseñas o transcripciones.
Por ejemplo, cuando los clientes tienen una mala experiencia con su equipo de soporte, suelen expresar su frustración y decepción de forma directa, e incluso insisten varias veces si es necesario. Pero también pueden expresar esa insatisfacción con un lenguaje neutro o incluso positivo. Precisamente por eso es mejor hacer el análisis usted mismo y no perder el contexto, prestando especial atención a la insatisfacción sutil y a las interacciones anteriores.
Recuerde: no se fije solo en las palabras que usan los clientes. El contexto, la gramática, la puntuación, los espacios, los emojis e incluso las señales no verbales le ayudan a detectar correctamente las emociones.
Centrarse en el análisis de intención
Qué es:
¿Quiere saber exactamente qué harán sus clientes a continuación o tener una estimación aproximada de cuándo estarán listos para comprar? Aquí es donde entra el análisis de intención.
Esta técnica ayuda a los agentes a entender la intención o el propósito de lo que dice un cliente. Así, los agentes de soporte pueden dar respuestas mejores y más precisas a las consultas. Además, es una gran herramienta si quiere aportar información adicional a sus equipos de ventas o de producto.
Cómo empezar:
La intención se deduce sobre todo del contexto. Los clientes pueden incluso usar palabras distintas para expresar la misma intención de fondo. Por ejemplo, un cliente puede preguntar “¿Me pueden enviar más fotos del producto?” o “¿Cuál es su política de devoluciones?”. Detrás de ambas preguntas hay algún tipo de intención de compra. El único problema: cada uno de estos clientes puede estar en una etapa distinta de su ciclo de vida. Y es justo ahí donde el contexto le ayuda a predecir la intención más probable.
Al entender la intención en cada etapa, los agentes de soporte pueden mejorar sus respuestas para no perder a un cliente potencial ni a un cliente. Como responsable, puede revisar las interacciones anteriores entre agentes y clientes para analizar cómo responden sus agentes y hacer ajustes. Pequeños cambios pueden mejorar la tasa de resolución en la primera respuesta, la productividad de los agentes (en inglés) y la satisfacción del cliente (en inglés).
¿Cómo se clasifican los mensajes de los clientes como satisfechos, neutros o insatisfechos?
Un mensaje de cliente se clasifica leyendo juntos las palabras, el contexto y el historial, y asignándole después una etiqueta: satisfecho, neutro o insatisfecho. Las palabras por sí solas engañan, porque los clientes descontentos a menudo escriben con educación. Fíjese en los contactos repetidos, los seguimientos y lo que el cliente pide a continuación, y etiquete la conversación, no solo una frase.
Este es un ejemplo ilustrativo de tres mensajes de soporte y de cómo los etiquetaría un evaluador:
| Mensaje del cliente | Etiqueta | Por qué |
|---|---|---|
| “¡Funcionó, gracias por la ayuda tan rápida!” | Satisfecho | Palabras claramente positivas y el problema está resuelto. |
| “¿Me pueden enviar la factura de marzo?” | Neutro | Una petición sencilla, sin emoción en ningún sentido. |
| “Gracias. Es la tercera vez que pregunto por mi reembolso.” | Insatisfecho | Redacción educada, pero es un contacto repetido por el mismo problema. |
La tercera fila es la que las herramientas basadas en palabras clave suelen pasar por alto. Es el problema del “lenguaje neutro o incluso positivo” de la sección sobre detección de emociones, y la razón por la que el contexto importa más que cualquier palabra aislada.
¿Cómo mide Kaizo el sentimiento del cliente y la empatía?
Kaizo evalúa el sentimiento del cliente y la empatía del agente en el 100 % de las conversaciones de soporte, en cada mensaje y no en una muestra. Los responsables pueden filtrar las conversaciones que van mal, ver cómo respondieron los agentes y juzgar si fueron lo bastante empáticos. Así, la frustración aparece como una tendencia sobre la que actuar, no como una cancelación.
Con Kaizo, puede recurrir a los tickets para analizar el sentimiento de los clientes, ver cómo responden los agentes, entender si fueron lo bastante empáticos y mucho más.
La métrica Customer Sentiment de Kaizo es una herramienta valiosa para evaluar la satisfacción del cliente y mejorar la calidad del servicio. Ofrece una visión de la experiencia general del cliente y ayuda a identificar dónde algo pudo salir mal.
A diferencia de medidas tradicionales como el CSAT, esta métrica va más allá de las valoraciones superficiales y usa el procesamiento del lenguaje natural para analizar el sentimiento detrás de las interacciones con los clientes.
Al detectar pronto el sentimiento negativo, permite identificar problemas de forma proactiva y actuar con rapidez para resolver las inquietudes y asegurar la satisfacción del cliente. La métrica también destaca los puntos fuertes y las necesidades de formación de los agentes de soporte, lo que permite un coaching dirigido y un mejor desempeño.
La métrica Empathy Score de Kaizo está diseñada para evaluar y medir el nivel de empatía que muestran los agentes de soporte en sus interacciones. Mantener un enfoque profesional, empático y positivo es crucial para los agentes, incluso en situaciones difíciles.
El Empathy Score, impulsado por IA, ofrece mediciones objetivas de la empatía y garantiza evaluaciones coherentes entre distintas interacciones y agentes. Genera conclusiones basadas en datos al analizar patrones de lenguaje, sentimiento y tono, para que el equipo de QA identifique los puntos fuertes y las áreas donde puede hacer falta más formación. Los agentes reciben retroalimentación basada en sus puntuaciones de empatía, que les ayuda a mejorar sus habilidades. Para ver cómo encaja el sentimiento en una scorecard, consulte la puntuación del sentimiento en QA (en inglés).
En ese ciclo de retroalimentación es donde aparece el ahorro de tiempo. EverHelp, un BPO con más de 400 expertos en soporte, genera en Kaizo tarjetas de coaching para cada agente a partir de las conversaciones de ese agente, y su preparación del coaching se redujo un 75 % en dieciséis dominios.
Véalo en sus propias conversaciones. Evaluaremos el sentimiento en una muestra de sus conversaciones y le mostraremos los patrones. Reserve una demo.
¿Cómo empezar con el análisis de sentimiento de clientes en el servicio al cliente?
Empiece por sus tickets de soporte anteriores. Elija las conversaciones que fueron difíciles o tardaron más de lo habitual, escoja uno o dos tipos de análisis de sentimiento y busque patrones en cómo se sintieron los clientes y cómo respondieron los agentes. Combinar el análisis de emociones y el de intención es el primer paso más sencillo, porque usa datos que ya tiene.
Si hay algo que debe recordar ahora mismo, es que mejorar la experiencia del cliente (en inglés) implica ayudar a sus agentes a crecer. Pero solo puede saber qué habilidades blandas o técnicas necesitan más desarrollo si observa cómo interactúan con los clientes.
Y luego está la segunda parte: entender el sentimiento, las necesidades y los puntos de dolor de los clientes para adaptar mejor las interacciones futuras.
Para tener una buena idea del sentimiento de los clientes (y, de paso, del desempeño de los agentes), empiece por analizar tickets de soporte anteriores. Elija tickets que fueron difíciles o que tardaron más de lo habitual en resolverse. Después le toca decidir qué tipo de análisis de sentimiento quiere usar.
Puede optar por realizar los cuatro tipos de análisis de sentimiento de clientes, pero no es una buena solución si busca resultados rápidos. Recomendamos empezar con una combinación de análisis de emociones y de intención, porque son más fáciles de implementar y requieren recursos que ya tiene, como el acceso a tickets de soporte, reseñas de clientes o encuestas.
¿Cuándo el análisis de sentimiento de clientes no es la herramienta adecuada?
El análisis de sentimiento de clientes no es la herramienta adecuada cuando tiene demasiado pocos comentarios para ver un patrón, o cuando necesita saber si un agente siguió un proceso. Un equipo que gestiona un puñado de tickets a la semana aprende más leyéndolos todos. El sentimiento le dice cómo se sintió el cliente, no si la respuesta era correcta.
Algunos límites honestos que conviene tener en cuenta:
- Volumen bajo. Con unas pocas decenas de conversaciones a la semana, léalas usted mismo. El análisis de sentimiento automatizado aporta poco cuando puede ver cada ticket.
- Insatisfacción educada. Los clientes pueden usar palabras neutras o incluso positivas aunque estén descontentos, así que una etiqueta de sentimiento sin contexto puede engañar.
- Exactitud y cumplimiento. Un cliente satisfecho puede haber recibido, aun así, una respuesta incorrecta. Eso es lo que comprueba una scorecard de QA, no el sentimiento.
- Sin un plan de acción. Los datos de sentimiento solo dan resultado si alguien se encarga del seguimiento: coaching, una corrección del producto o un cambio de proceso.
Cuando esté listo para conectar el sentimiento con el análisis de causa raíz y los informes, empiece por Insights y analítica del soporte de Kaizo, o reserve una demo para verlo en sus propios tickets.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es un ejemplo de análisis de sentimiento de clientes?
Una responsable de soporte revisa los tickets del mes pasado y etiqueta cada uno como satisfecho, neutro o insatisfecho. Un mensaje como “Gracias. Es la tercera vez que pregunto por mi reembolso.” se etiqueta como insatisfecho pese a su redacción educada, porque es un contacto repetido. Agrupar esas etiquetas por tema muestra después qué problemas frustran más a los clientes.
¿Qué fuentes de datos utiliza el análisis de sentimiento de clientes?
Utiliza cualquier lugar donde los clientes se expresan con sus propias palabras: tickets de soporte, conversaciones por chat, correos electrónicos, encuestas, reseñas en línea, publicaciones en redes sociales y transcripciones. Cuantas más fuentes, más completa es la imagen, porque las respuestas a encuestas solo vienen de los clientes que deciden responder.
¿El análisis de sentimiento de clientes es lo mismo que el CSAT?
No. El CSAT es una puntuación que dan los clientes cuando responden a una encuesta, y suele captar a los clientes más satisfechos y a los más molestos. El análisis de sentimiento de clientes lee las propias conversaciones, por lo que también cubre a los clientes del medio, que nunca responden a una encuesta.
¿Puede el análisis de sentimiento prevenir escalamientos?
Puede ayudar. Cuando se detecta un sentimiento negativo al principio de una conversación, un responsable o un agente puede intervenir mientras el problema aún tiene arreglo. El equipo de soporte de Basware usa el sentimiento para avisar a los agentes cuando una respuesta concreta probablemente molestará aún más a un cliente ya molesto.
¿Con qué tipo de análisis de sentimiento de clientes debería empezar?
Empiece con una combinación de detección de emociones y análisis de intención. Ambos son más fáciles de implementar que el análisis por aspectos o el detallado, y ambos usan recursos que ya tiene, como tickets de soporte, reseñas de clientes y encuestas.
¿Cómo ayuda el análisis de sentimiento a hacer coaching a los agentes de soporte?
El sentimiento muestra cómo se sintieron los clientes en las conversaciones con cada agente, y la puntuación de empatía muestra cómo respondió el agente. Juntos señalan conversaciones concretas sobre las que hacer coaching, de modo que la retroalimentación se basa en evidencias y no en una impresión general.
