Análisis de datos en tiempo real: qué es + 4 técnicas

El análisis de datos en tiempo real es una práctica basada en algoritmos y modelos analíticos que captura datos y los procesa instantáneamente para detectar patrones, tendencias y anomalías. En atención al cliente, la expectativa es que las empresas anticipen y solucionen los problemas antes de que los clientes los experimenten.

Tomar decisiones rápidas y fundadas en un análisis asertivo colabora con el éxito empresarial. Sin embargo, según Accenture, solo el 25% de las organizaciones aprovecha hoy el potencial del análisis de los datos.

En este post, conocerás qué significa esta práctica para las empresas y cuáles son las técnicas de análisis de datos que se aplican en el servicio de atención al cliente. Además, descubrirás qué papel juega la inteligencia artificial en el proceso.

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¿Qué es el análisis de datos en tiempo real para empresas?

El análisis de datos en tiempo real es una práctica clave para las empresas preocupadas con la experiencia del cliente, ya que brinda insights valiosos sobre las interacciones mientras estas ocurren. De esta forma, el servicio de atención al cliente gana agilidad y los equipos obtienen insumos para garantizar una mejor experiencia.

Según el informe de Zendesk CX Trends 2024, aunque el 62% de los líderes siente que está atrasado en brindar las experiencias más instantáneas que esperan sus consumidores, planean remediar esa brecha con herramientas como bots de IA. 

Las organizaciones van por el mismo camino, el mismo reporte señala que el 70% de ellas invierte activamente en tecnologías y herramientas que capturan y analizan automáticamente señales de intención. 

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La capacidad de la inteligencia artificial, que permite procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real es lo que ayuda a las empresas a capturar las percepciones y la intención de los usuarios; predecir las necesidades de los clientes y resolver los problemas rápido —por ejemplo, cuándo un bot necesita transferir una interacción a un agente humano.

¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos en tiempo real?

1. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) 

Este análisis se utiliza cuando los datos en tiempo real incluyen texto –comentarios de redes sociales, contenido de correos electrónicos o de mensajes de chat, por ejemplo– para extraer información significativa. 

En el servicio de atención al cliente es muy útil para automatizar respuestas a consultas comunes de los consumidores a través de herramientas como los chatbots. Esto mejora la eficiencia al tiempo que proporciona respuestas rápidas y precisas a los clientes.

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El NLP también permite el análisis de sentimiento, que se utiliza para determinar la actitud general expresada en comunicaciones escritas. Según un estudio de ScienceDirect, las redes neuronales artificiales —algoritmos de machine learning que utiliza la IA para el análisis— logran más del 85% de precisión en la identificación del sentimiento.

En el servicio de atención al cliente, esta técnica se aplica para analizar el sentimiento de los comentarios de los clientes en las redes sociales, reseñas o encuestas de satisfacción. Por ejemplo, permite identificar si los comentarios son mayormente positivos, negativos o neutros para tomar medidas correctivas o reforzar los aspectos favorables. 

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2. Procesamiento de eventos complejos (CEP)

Esta técnica se utiliza para identificar y analizar patrones complejos en flujos de datos en tiempo real. Funciona mediante un conjunto de reglas o consultas que especifican eventos de interés, mientras que un sistema los monitorea continuamente para detectar la ocurrencia de eventos complejos. 

En atención al cliente, por ejemplo, permite detectar eventos críticos que indiquen una crisis o situación de emergencia para los clientes, como interrupciones del servicio o quejas masivas. Así, posibilita una respuesta rápida y coordinada para mitigar el impacto en los clientes y restaurar la confianza en el servicio. 

3. Análisis de series temporales 

Esta técnica sirve para analizar datos organizados en función del tiempo. Utiliza algoritmos y métodos estadísticos para identificar patrones, tendencias, estacionalidades y anomalías en los datos temporales. Es sumamente útil para analizar aspectos del servicio de atención al cliente como la predicción de volúmenes de solicitudes o seguimiento del rendimiento de los procesos. 

Con esta técnica de análisis de datos en tiempo real, puedes prever la cantidad de tickets en diferentes momentos del día o de la semana para establecer estrategias de atención eficientes. También, analizar métricas como el tiempo medio de respuesta o la tasa de resolución en el primer contacto para evaluar el desempeño y ajustar procesos o políticas de atención. 

4. Procesamiento de flujo de datos (streaming processing) 

Esta técnica de análisis en tiempo real realiza el procesamiento continuo de datos a medida que se generan y cuenta con capacidad para procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y escalable.

En atención al cliente, por ejemplo, sirve para analizar instantáneamente la naturaleza y el contenido de las solicitudes de los usuarios —correos electrónicos, chats, llamadas— para entregarlas de manera inteligente al agente más adecuado para resolverlas. Para ello, se basa en en factores como la habilidad, la carga de trabajo actual y la disponibilidad del agente.

También, permite monitorear las conversaciones de los clientes en tiempo real y detectar tendencias emergentes, problemas recurrentes o cambios de opinión en el cliente para tomar medidas proactivas y solucionar situaciones antes de que escalen.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en el análisis de datos?

En lo que al servicio de atención al cliente se refiere, la inteligencia artificial generativa es una de las herramientas que más ayudará en el análisis de datos en tiempo real. 

Aunque aún está en sus primeras etapas, esta tecnología ya cautivó a las empresas con sus funciones de codificación de software, transcripciones de audio e impulso al rendimiento de las chatbots. Tanto es así que, según el informe de Zendesk ya mencionado,  el 70% de los líderes planea integrar la inteligencia artificial generativa en muchos de sus puntos de contacto con clientes en los próximos dos años. 

Entre los usos de la IA en el análisis de datos en tiempo real, se destacan:

• análisis y comprensión del significado de las interacciones de los clientes en diferentes canales para detectar de manera más precisa las necesidades y sentimientos de los consumidores y brindarles las respuestas más efectivas;
• evaluación del tono y el sentimiento de las conversaciones de los clientes en tiempo real para identificar si están contentos, frustrados, enojados o indiferentes y responder de manera proactiva y empática a sus emociones; 
• generación de sugerencias para los agentes o respuestas automáticas basadas en el contexto de la conversación y el historial del cliente para agilizar los procesos de atención y garantizar respuestas consistentes y específicas;
• segmentación de los clientes en grupos según comportamientos, preferencias y características demográficas para brindar experiencias altamente personalizadas en tiempo real;
• detección de anomalías en los datos de los clientes para anticipar problemas técnicos, fraudes o necesidades no satisfechas y tomar medidas rápidas y adecuadas para mejorar la experiencia del cliente. 

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¿Cómo aplicar el análisis de datos potenciado con IA con Zendesk?

Ahora que sabes qué es el análisis de datos en tiempo real y cómo puedes potenciarlo con inteligencia artificial, es momento de pasar a la práctica y conocer el software para el servicio de atención al cliente de Zendesk que ofrece IA y automatización para conocer a tus clientes desde el primer contacto.  

Con la IA de Zendesk puedes:

• contar con herramientas que detectan la intención al cliente y sugieren respuestas adecuadas a tus agentes para ofrecer el mejor servicio;
• implementar bots competentes que resuelven solicitudes o redirigen al agente más adecuado por sí solos;
• optimizar las operaciones con rótulos de intenciones personalizadas y a partir de la información generada por IA para prever las necesidades de tus clientes y brindar siempre la respuesta correcta. 

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