Emotional analytics: Entiende el impacto de las emociones

En la era de la personalización y la hiperconectividad, comprender las emociones de los clientes es más importante que nunca. Y para hacer esto, existe "emotional analytics", un proceso que permite a las empresas explorar los sentimientos y percepciones de sus usuarios de forma profunda.

Tres dominios clave de la analítica

Antes de explicar qué es emotional analytics, debes saber que este proceso se basa en el análisis de tres tipos de datos: experiencia, operativos y de comportamiento. Veamos por qué:

Experiencia emocional

Las emociones enriquecen la experiencia del cliente. Y no solo influyen en su satisfacción inmediata, sino que también afectan sus decisiones futuras y recuerdos. Por eso es clave medir y analizar esta data.

Impacto operacional

Las emociones también influyen en la operación. Conectar indicadores operativos con emocionales, como en casos de incumplimiento de niveles de servicio, permite una gestión más precisa de emotional analytics.

Comportamiento influenciado por emociones

Las emociones impactan directamente en el comportamiento del cliente. Por ejemplo, una mala experiencia repetida puede llevar a la pérdida de clientes.

En este sentido, monitorear y analizar estas emociones permite identificar y mitigar factores que contribuyen a la insatisfacción.

¿Qué es emotional analytics?

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Ahora sí, hablemos de qué es emotional analytics. Concretamente, es la inteligencia de negocio basada en el análisis de datos operacionales, de experiencia y de comportamiento, enriquecidos con elementos emocionales.

Ahora bien, debes saber que esta herramienta avanzada o proceso empresarial permite:

• Monitorear las emociones: Capturar y analizar las emociones del cliente en tiempo real.
• Reaccionar adecuadamente: Responder de manera efectiva al estado emocional del cliente durante su interacción con tu organización.
• Mejorar la experiencia del cliente: Utilizar el conocimiento emocional para personalizar y mejorar cada punto de contacto.

En otras palabras, al integrar emotional analytics en tu empresa, obtienes una visión más completa y profunda de las experiencias de tus clientes. Y esto, en última instancia, facilita la toma de decisiones más informadas y el desarrollo de estrategias de marketing más efectivas.

Aplicaciones tangibles de emotional analytics

Hablemos ahora de las aplicaciones tangibles del emotional analytics, como la activación de micro-journeys y las acciones correctivas.

Activación de Micro-Journeys

Con emotional analytics se pueden diseñar pequeñas secuencias de interacciones para facilitar la transición de emociones negativas a positivas. Y debes saber que estas micro-interacciones pueden mejorar significativamente la experiencia de tus clientes, de forma asertiva.

Selección de canales apropiados

Emotional analytics también permite a las empresas encontrar los canales de interacción más apropiados, según el estado emocional del cliente.

En algunas situaciones, puede ser más efectivo utilizar un canal automatizado, mientras que en otras, el contacto humano es imprescindible. En ambos casos, emotional analytics sirve para detectar estas y otras necesidades.

Acciones correctivas

Emotional analytics también sirve para implementar acciones correctivas basadas en el análisis emocional del cliente. Incorporar la capa emocional al "Close the Loop" proporciona una comprensión más profunda y permite gestionar de manera efectiva las relaciones con los clientes.

Limitaciones actuales de emotional Analytics

Aunque emotional analytics le aporta varios beneficios a las empresas, lo cierto es que este proceso tiene ciertas limitaciones que se debe considerar. Veamos cuáles son:

Conocimiento parcial de emociones

• Deducción limitada: Hay muchas emociones que solo pueden deducirse indirectamente a partir del comportamiento y las palabras del cliente. Esto puede llevar a interpretaciones inexactas.
• Falta de datos directos: A menos que se pregunte directamente a los clientes sobre sus emociones, el análisis puede no captar todos los matices emocionales. Ante este reto, programas como Voz del Cliente pueden ayudar, pero no garantizan una comprensión completa.

Dependencia de AI y machine learning

• Análisis basado en texto: La mayoría de las herramientas de emotional analytics se basan en el análisis de texto, lo que significa que pierden gran parte de los matices presentes en las interacciones humanas, como el tono de voz, el lenguaje corporal y las expresiones faciales.
• Limitaciones técnicas: Aunque la inteligencia artificial y el machine learning están mejorando, todavía no pueden replicar completamente la "intuición" humana para detectar emociones. Esta dependencia tecnológica puede resultar en análisis incompletos o imprecisos.

A medida que la tecnología avanza, es probable que estas limitaciones se reduzcan. Sin embargo, es importante ser consciente de estas restricciones y combinarlas con enfoques más tradicionales y directos para obtener una imagen completa de las emociones del cliente.

Cómo capturar y gestionar el emotional analytics

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Hay varias formas de hacerlo. Una de ellas es la monitorización de interacciones. Otra es utilizando journey analytics. Analicemos más detalladamente este tema:

Monitorización de interacciones

La monitorización de interacciones es esencial para evaluar la calidad del servicio y el desempeño. Analizar el sentimiento de estas interacciones te puede proporcionar información valiosa sobre el estado emocional de tus clientes.

Customer journey analytics

El journey analytics permite mapear e identificar los recorridos de cada cliente. Conectar esto con percepciones y programas de Voz del Cliente puede ayudarte a entender cómo las interacciones afectan las emociones de tus usuarios.

Experience automation

Automatizar decisiones e interacciones personalizadas basadas en el análisis emocional también es una buena forma de gestionar emotional analytics. Solo asegúrate de que cada interacción relevante se gestione de acuerdo con el estado emocional del cliente para mejorar la experiencia global de tu empresa.

Lo último sobre emotional analytics

En resumen, emotional analytics ofrece un enfoque innovador para mejorar la experiencia del cliente, también conocido como Employee Experience. Y al integrar esta inteligencia de negocio con datos operacionales y de comportamiento, podrás mejorar significativamente la experiencia de tus clientes con tu empresa.

Si estás listo para integrar emotional analytics en tu organización, no lo dudes y contáctanos. Somos expertos en Customer Experience y estamos listos para llevar a tu empresa al éxito.