El Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN es uno de los grandes avances de la Inteligencia Artificial y una herramienta clave dentro de un contact center. Te contamos más.
El concepto de PLN abarca codificar, comprender, interpretar y saber utilizar el lenguaje del ser humano. Máquinas que nos escuchan y nos entienden, que traspasan barreras ideomáticas, que extraen información de nuestras conversaciones, habladas o escritas, para mejorar la experiencia de cliente. Así usa el PLN un contact center.
Qué es PLN
En términos simples, el Procesamiento del Lenguaje Natural, o PLN, es una forma de Inteligencia Artificial que permite que una aplicación informática comprenda el lenguaje humano, ya sea hablado o escrito.
Las aplicaciones de PLN utilizan computadoras para traducir idiomas, convertir voz en texto y texto en voz, y crear agentes conversacionales similares a los humanos, el famoso chatbot, para ayudar a los empleados, clientes y socios de una organización a lidiar con problemas, preguntas e inquietudes.
El PLN utiliza dos métodos principales para procesar el habla: análisis sintáctico y análisis semántico. El análisis sintáctico aplica reglas sobre la estructura de la oración (sintaxis) para derivar parte del significado de lo que se dice. El Procesamiento del Lenguaje Natural complementa esto con el análisis semántico, que intenta extraer el verdadero significado de las palabras. Los algoritmos traducen las palabras habladas a un formato que el ordenador pueda usar.
Aunque se han realizado muchas mejoras, el PLN, todavía no es perfecto. Por ejemplo, tiene dificultad para detectar matices conversacionales como el sarcasmo. Ya sabemos que un «sí, claro» a veces significa lo contrario. Además, los hábitos del habla, como un acento cerrado, la jerga, murmurar o tartamudear, pueden estropearlo.
Tal vez esto del procesamiento natural te parezca ciencia ficción, pero no hay que ir muy lejos para encontrarlo. Seguro que alguna vez has hablado con Siri, Alexa te ha contado un chiste o has preguntado a Google por el tiempo. Todos son ejemplos de PLN.
La evolución del contact center
¿Cuándo fue la última vez que llamaste a una empresa por teléfono? Los consumidores de hoy tenemos un abanico de canales para comunicarnos con las empresas. Por ejemplo, un mail, un mensaje, las redes sociales o un chat. Cada usuario escoge la opción que le resulte más cómoda.
Además de ser omnicanal, los contact centers de hoy en día se basan en datos. Las empresas tienen una gran cantidad de datos digitales sobre sus clientes y, con la Inteligencia Artificial y el Big Data, pueden tratar estos datos y usarlos para responder, de la manera más precisa y relevante posible, a las consultas entrantes y a las quejas realizadas por los clientes a su contact center.
En manos de una empresa de contact center, los datos han dejado de ser un elemento con el que comerciar y pasan a ser una herramienta para hacer la vida más fácil a trabajadores y clientes.
IA en el contact center
Si has intercambiado SMS con un bot de servicio al cliente o has chateado con uno, ya has experimentado la Inteligencia Artificial de una compañía en acción. La IA está en constante evolución, estos son algunos de los servicios que la Inteligencia Artificial y las herramientas de Machine Learning puede ofrecer en un contact center:
Designación de agentes personalizada
La Inteligencia Artificial haciendo de celestina. Y tranquilo, no hablamos de Tinder en tiempos de contact center, pero casi. La IA consigue que las llamadas entren directamente al agente más adecuado para cada una de ellas, en función de los datos sobre la consulta del cliente, la experiencia de cada agente, la complejidad de la llamada, etc.
El contexto es clave
Tan sencillo y, a la vez, tan complejo, como saber si el cliente llama enfadado antes de coger el teléfono. La Inteligencia Artificial puede analizar o detectar el contexto de la interacción del contact center utilizando información como datos históricos sobre el cliente involucrado. Así, el agente ya sabe cómo, cuándo, por qué y cómo interactuó por última vez con la empresa.
Cómo el PLN habla con los clientes
Aunque seguro que ya lo has intuido, el PLN no se reduce a un chatbot o a un asistente de conversación. En realidad, es cualquier tecnología relacionada con el lenguaje humano, ya sea en voz hablada o en texto escrito.
El PLN puede distinguir el correo electrónico del spam, categorizar documentos según su contenido de texto, resumir aspectos destacados relevantes de documentos más largos, transcribir automáticamente conversaciones de voz grabadas, convertir texto escrito en voz y extraer cláusulas relevantes de un contrato legal. Incluso transcribir, en tiempo real, una conversación entre agente y cliente.
De esta forma, el PLN es tremendamente útil en un contact center para descifrar el significado de lo que dice o escribe un cliente, por lo que se puede proporcionar la mejor respuesta lo más rápido posible.
El análisis de sentimiento, la última barrera
El análisis de sentimiento y su importancia en el marketing. Imagina la importancia que tiene su correcta aplicación en un contact center. Hablamos de conseguir que la IA analice el tono de voz e incluso la cadencia del lenguaje para detectar el estado de la persona que llama.
El objetivo es comprender las emociones del cliente y el significado de sus palabras. La cadencia del discurso de una persona que llama, ya sea porque haga una pausa, alce la voz, suene emocionado, aburrido o frustrado, puede ayudar al agente a tratar con esa persona de manera más eficiente, tanto para vender como para solucionar su problema, si lo hubiera.
No es solo una cuestión de satisfacción personal, los clientes enfadados cuestan dinero. Hay estudios que sugieren que las llamadas que presentan enfado o incluso maldiciones por parte del cliente, tardan 8 minutos más en resolverse. Además de la mala experiencia para el agente, si el tiempo es dinero, los tacos salen muy caros a los contact center.