Aunque la IA conversacional tiene el potencial de ofrecer información procesable, los resultados sólo son tan buenos como los datos que usted proporciona. Aprovechar el valor de las conversaciones con los clientes para extraer información procesable requiere un enfoque sistemático de las personas, la tecnología y la cultura empresarial. Por eso, la aplicación eficaz de las sugerencias de etiquetas de conversación es un requisito previo fundamental para extraer información práctica. Al asignar etiquetas relevantes a las conversaciones de los clientes, como categorías de productos, nuevas solicitudes de servicio y otros temas, las organizaciones pueden desbloquear un tesoro de información valiosa.

‍LaIA conversacionales tan buena como los datos de etiquetado subyacentes

Imagine una situación en la que una empresa desea analizar los comentarios de los clientes para identificar áreas de mejora específicas del recorrido del cliente. Han recopilado una gran cantidad de conversaciones de clientes a través de múltiples canales que abarcan agentes humanos y chatbots. Sin datos de etiquetas de conversación relevantes, es difícil analizar eficazmente las conversaciones de los clientes. Por ejemplo, un cliente puede haber expresado su frustración con la mercancía, aunque el problema real fueran los daños causados durante la entrega. Sin una etiqueta de categoría específica para "daños en la entrega", la empresa puede no dar prioridad a los aspectos del negocio que resolverían el problema del envío.

Sin unas prácticas de etiquetado precisas, es más probable que las empresas tengan dificultades para identificar los problemas o tendencias más comentados entre sus clientes. Esto dificulta la detección de problemas recurrentes, patrones o necesidades emergentes del mercado. Como resultado, las organizaciones pueden perder oportunidades de innovación o simplemente no abordar cuestiones críticas a tiempo, poniendo en peligro su ventaja competitiva.

El impacto de las malas prácticas de etiquetado puede ser devastador. Un etiquetado incorrecto o incoherente puede dar lugar a perspectivas sesgadas o engañosas, socavando todo el proceso de análisis de datos. Teniendo en cuenta que las organizaciones gestionan una media de 35 etiquetas, los errores humanos relacionados con el etiquetado son habituales. Por ejemplo, si un agente humano desconoce nuestra etiqueta recientemente añadida "daños en la entrega", puede sesgar el análisis, lo que llevaría a conclusiones incorrectas y a una toma de decisiones equivocada.

Para evitar estos escollos y garantizar un análisis preciso, las organizaciones deben dar prioridad a la implantación de sólidos marcos de etiquetado de conversaciones. Las herramientas y tecnologías basadas en IA conversacional pueden agilizar el proceso de etiquetado, reduciendo los errores humanos y aumentando la eficiencia. Al aplicar políticas eficaces de etiquetado de conversaciones, las empresas pueden desbloquear información valiosa, mejorar la experiencia del cliente y tomar mejores decisiones basadas en datos.

La capacidad de sugerencia de etiquetas de Conversational AI se implementa en el Glassix Conversational AI Suite.

‍