cómo usar en atención al cliente?

[mdmarouf988]

En atención al cliente, la interpretación de datos ayuda a convertir la información en oro. Los clientes han dejado en claro que quieren que las empresas usen las montañas de datos que tienen para ofrecer experiencias cálidas y personalizadas, según en informe CX Trends 2024 de Zendesk.

Los líderes de CX han aceptado el desafío y hoy exploran cómo se podría utilizar la IA generativa para brindar una atención más satisfactoria. Según el mismo informe, el 70% de ellos planea intergrarla en muchos de sus puntos de contacto en los próximos años.

Pero antes de entusiasmarte con las herramientas de IA que están transformando el servicio al cliente, debes entender qué es la interpretación de datos.

Resumen
El análisis e interpretación de datos son clave para las empresas que pretenden mejorar sus procesos y ofrecer mayor satisfacción a sus clientes. En el contexto de CX, esa información es valiosa, ya que las personas esperan interacciones que se sientan cada vez más humanas y familiares.

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¿Qué es la interpretación de datos?
La interpretación de datos es el proceso que le sigue al análisis de datos. Es lo que le da sentido a la información estudiada en un contexto determinado y permite que se utilice para tomar decisiones. En el ámbito empresarial, su objetivo es relacionar los hallazgos con el contexto del negocio y extraer conclusiones y posibles soluciones.

Ejemplos de interpretación de datos en atención al cliente
Ejemplo 1: reducción de tiempos de espera en un call center
Una empresa realiza un análisis de datos de su centro de llamadas база данных Telegram в Норвегии para entender mejor los factores que influyen en la satisfacción del cliente. Tras analizar miles de registros de llamadas y encuestas de satisfacción, descubre que el tiempo de espera antes de que un cliente reciba atención tiene una fuerte correlación negativa con la puntuación de satisfacción del cliente.

Ejemplo 2: mejora de la calidad del servicio en chat en vivo
Una empresa de e-commerce analiza las transcripciones y resultados de satisfacción de su servicio de chat en vivo. La interpretación de datos muestra que las interacciones que se resuelven en menos de diez minutos tienen una puntuación de satisfacción del cliente significativamente más alta que las que tardan más tiempo.

El análisis e interpretación de datos en ambos casos permite tomar decisiones con miras a optimizar el servicio. En el primer ejemplo, el objetivo es reducir los tiempos de espera. Una posible solución es contratar más agentes durante las horas pico y optimizar el sistema de respuesta de voz interactiva (IVR) para resolver consultas simples sin necesidad de hablar con un agente.

En el segundo ejemplo, la empresa podría implementar programas de capacitación para mejorar los conocimientos de sus agentes, enfocándose en mejorar sus conocimientos y habilidades de resolución de problemas.

Conoce los siete contenidos clave de una capacitación de atención al cliente