Interpretación de datos: ¿cómo usar en atención al cliente?

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. 

Contenidos relacionados

• Análisis de datos en tiempo real: qué es + 4 técnicas
• Satisfacción del cliente: 5 pasos para garantizarla en 2024
• ¿Cómo hacer análisis para la toma de decisiones estratégicas?

¿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 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

¿Cuál es la diferencia entre análisis e interpretación de datos? 

La diferencia entre análisis e interpretación de datos es que mientras el análisis es el proceso de examinar los datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones; la interpretación es el proceso de dar sentido a los resultados del análisis de datos, explicar lo que significan en el contexto del problema o pregunta de investigación y cómo pueden utilizarse para tomar decisiones.

¿Cómo hacer interpretación de datos? Paso a paso

A continuación, encontrarás una guía para hacer interpretación de datos en el contexto de atención al cliente. 

1. Analiza el contexto y define objetivos 

Entiende qué quieres lograr con la interpretación de datos. Por ejemplo, comprender cómo aumentar la satisfacción del cliente, reducir tiempos de espera o mejorar la resolución de problemas en la primera llamada. 

En este caso, las variables que debes interpretar son tiempo de espera, duración de la llamada y resolución en la primera llamada.

2. Revisa los resultados del análisis de datos

• Examina estadísticas descriptivas: medidas como la media, mediana y desviación estándar de las puntuaciones de satisfacción del cliente, tiempos de espera y  duraciones de llamada proporcionan información esencial sobre la distribución y variabilidad de los datos.
• Visualizar los datos: observa gráficos y tablas que muestren la distribución de los datos y las relaciones entre las variables clave.
• Analiza los resultados de pruebas estadísticas: las pruebas de hipótesis, coeficientes de correlación y regresiones permiten profundizar en el análisis de datos para entender mejor las relaciones entre variables y validar supuestos. 

En el ejemplo de interpretación de datos propuesto, se podría hacer la siguiente interpretación: 

• la media de satisfacción del cliente es 3.5 sobre 5, el tiempo de espera promedio es de 8 minutos.
• los gráficos de barras muestran que la satisfacción disminuye a medida que aumenta el tiempo de espera.
• las pruebas estadísticas muestran que la correlación entre tiempo de espera y satisfacción es de -0.65.

3. Contextualiza los resultados según la lógica de tu negocio

¿Recuerdas cuando mencionamos la importancia del contexto? En este paso, debes determinar cómo los resultados del análisis ayudan a alcanzar el objetivo que te planteaste. Para eso, debes:

• evaluar si los resultados coinciden o difieren de las expectativas previas o hipótesis;
• detectar cualquier patrón o tendencia significativa en los datos que impacte en el servicio de atención al cliente.

En el ejemplo, los tiempos de espera largos están correlacionados con una baja satisfacción y las llamadas resueltas rápidamente generan clientes más satisfechos.

4. Extrae conclusiones y propone acciones 

Resume los hallazgos y el impacto que tienen en el contexto de tu negocio. ¿Qué significan los resultados para las operaciones de atención al cliente? A continuación, establece medidas concretas para mejorar la atención al cliente y sugiere un plan para implementar las acciones recomendadas con los recursos que sean necesarios para ponerlo en marcha. 

En el ejemplo práctico, una posible conclusión sería reducir los tiempos de espera para mejorar significativamente la satisfacción del cliente; mientras que las soluciones plausibles son:

• contratar más agentes para reducir los tiempos de espera;
• implementar soluciones de IA para resolver las solicitudes más simples;
• implementar formación adicional para agentes para mejorar la eficiencia en la resolución de problemas.

Descubre por qué el 70% de los líderes de IA cree que los bots se están convirtiendo en arquitectos habilidosos de recorridos del cliente altamente personalizados. Descarga gratis el informe CX Trends 2024 de Zendesk. 

Con Zendesk, interpretar los datos de tus clientes es más fácil 

Ahora que sabes qué es la interpretación de datos y cómo poner en marcha el proceso, es hora de que conozcas la herramienta que te allana el camino. Zendesk para el servicio de atención al cliente integra datos de todos los canales, para que midas cómo los clientes interactúan con tu marca sin perder el hilo. 

Lo hace con datos históricos en tiempo real, y lo muestra en paneles prediseñados para todos los canales y gráficos personalizables que puedes compartir con todo tu equipo.  

No esperes para ofrecer la experiencia familiar y memorable que tus clientes precisan, ¡Pruébalo gratis!