Cómo usar la visualización de sentimiento de Zendesk Copilot: Una guía completa

Cuando un cliente se pone en contacto con su equipo de soporte, su estado emocional lo moldea todo. Un cliente frustrado necesita un enfoque diferente al de alguien que simplemente hace una pregunta rutinaria. Ahí es donde entra en juego el análisis de sentimiento (sentiment analysis). Lee entre líneas y les dice a sus agentes en qué tipo de conversación se están metiendo.

Zendesk Copilot incluye la detección de sentimiento como parte de su sistema Intelligent Triage (Triaje Inteligente). Pero saber que existe y usarlo eficazmente son dos cosas diferentes. Esta guía le explica exactamente dónde aparece el sentimiento en la interfaz de Zendesk, cómo configurarlo y formas prácticas de poner esos datos a trabajar.

¿Qué es el análisis de sentimiento de Zendesk Copilot?

El análisis de sentimiento en Zendesk está impulsado por Intelligent Triage, un sistema de IA que escanea los tickets entrantes y los clasifica por tono emocional. No solo busca palabras clave obvias como "enojado" o "feliz". La IA analiza el contexto completo del mensaje para determinar cómo se siente el cliente con respecto a su situación.

El sistema utiliza cinco niveles de sentimiento:

• Muy Positivo El cliente está entusiasmado o expresa una fuerte satisfacción
• Positivo El cliente está generalmente contento o satisfecho
• Neutral El cliente está haciendo una pregunta rutinaria sin una fuerte emoción
• Negativo El cliente está frustrado, decepcionado o preocupado
• Muy Negativo El cliente está enojado, molesto o amenazando con irse

Aquí está la parte importante: Zendesk calibra esto específicamente para el servicio al cliente. Un cliente que escribe "Mi pedido no ha llegado" no se marca automáticamente como negativo. El modelo entiende que las personas se ponen en contacto con el soporte porque tienen problemas. En cambio, analiza cómo expresan ese problema. ¿Son pacientes y objetivos? ¿O están usando un lenguaje agresivo y exigiendo una acción inmediata?

Cada predicción de sentimiento viene con una puntuación de confianza. Una alta confianza significa que la IA está bastante segura de su evaluación. Una baja confianza sugiere que el mensaje era ambiguo, tal vez mezclando elementos positivos y negativos.

Dónde aparece el sentimiento en la interfaz de Zendesk

Una vez que Intelligent Triage está habilitado, los datos de sentimiento se muestran en varios lugares en todo el Espacio de Trabajo del Agente (Agent Workspace). Saber dónde buscar ayuda a su equipo a actuar sobre la información rápidamente.

El panel de Intelligent Triage

La ubicación más visible es el panel de Intelligent Triage en la barra lateral del ticket. Cuando un agente abre un ticket, ve el sentimiento detectado que se muestra prominentemente junto con la información de intención e idioma. Esto les da a los agentes un contexto inmediato incluso antes de que lean el mensaje completo.

Campos personalizados en los tickets

Los valores de sentimiento se almacenan en campos de ticket personalizados. Esto significa que los datos persisten con el ticket y se pueden consultar más adelante. Los agentes pueden ver tanto el valor del sentimiento (como "Negativo") como la puntuación de confianza (como "Alta") directamente en el ticket.

Etiquetas automáticas

Zendesk aplica automáticamente etiquetas en el formato sentiment__negative o sentiment__very_positive. Estas etiquetas son increíblemente útiles para construir flujos de trabajo automatizados. Puede crear disparadores que se activen en función de estas etiquetas, o construir vistas que muestren solo los tickets con ciertos niveles de sentimiento.

Vistas e informes de tickets

Debido a que el sentimiento se almacena como un campo de ticket, puede usarlo en las vistas para filtrar y ordenar los tickets. Por ejemplo, podría crear una vista que muestre todos los tickets "Muy Negativos" de las últimas 24 horas, ordenados por prioridad. Esto ayuda a los gerentes a detectar posibles escaladas antes de que exploten.

Los datos de sentimiento también se incorporan a Zendesk Explore para la generación de informes. Puede rastrear las tendencias de sentimiento a lo largo del tiempo, ver qué agentes manejan bien el sentimiento negativo e identificar si ciertos productos o problemas se correlacionan con las emociones negativas de los clientes.

Cómo configurar los ajustes de sentimiento

La configuración de la detección de sentimiento requiere acceso al Centro de Administración (Admin Center) de Zendesk. También necesitará el plan correcto. Intelligent Triage está disponible como parte del complemento Copilot, que requiere Suite Professional o superior.

Paso 1: Acceder a la configuración de Intelligent Triage

Navegue al Centro de Administración, luego haga clic en IA en la barra lateral. Seleccione Intelligent Triage, luego Sentimiento. Haga clic en Administrar configuración para configurar sus preferencias.

Paso 2: Habilitar la detección dinámica

De forma predeterminada, Zendesk solo analiza el sentimiento en el primer mensaje de un ticket. Esto tiene sentido para muchos flujos de trabajo. El contacto inicial del cliente establece el tono de la conversación.

Sin embargo, puede habilitar la detección dinámica para actualizar el sentimiento en cada respuesta. Esto es útil si desea rastrear cómo cambia el sentimiento a lo largo de una conversación. Un cliente podría comenzar enojado pero quedar satisfecho a medida que su equipo resuelve su problema. O podrían comenzar neutrales y frustrarse si la solución no funciona.

La detección dinámica solo se aplica a los nuevos tickets creados después de habilitar la configuración. No cambiará retroactivamente la forma en que se manejan los tickets existentes.

Paso 3: Seleccionar canales

Elija qué canales desea monitorear para el sentimiento. Las opciones incluyen:

• Canales de correo electrónico y asíncronos Formulario web, correo electrónico, API y mensajería social
• Canales de mensajería Web Widget, WhatsApp, Facebook Messenger y SDKs móviles
• Canal de voz Transcripciones posteriores a la llamada (requiere que la transcripción de la llamada esté habilitada)

La selección de cualquier canal de mensajería selecciona automáticamente los canales relacionados. Por ejemplo, elegir Web Widget también selecciona iOS SDK, Android SDK y Native Messaging, ya que comparten la misma infraestructura subyacente.

Paso 4: Establecer condiciones de exclusión

Puede excluir ciertos tickets de la detección de sentimiento. El caso de uso más común es excluir los tickets creados por los agentes. Las notas internas y las conversaciones iniciadas por los agentes no necesitan análisis de sentimiento.

Flujos de trabajo prácticos que utilizan la visualización de sentimiento

Tener datos de sentimiento solo es valioso si los usa. Aquí hay formas prácticas en que los equipos de soporte aprovechan la detección de sentimiento en sus flujos de trabajo diarios.

Enrutamiento basado en el sentimiento

Uno de los usos más comunes es enrutar los tickets de sentimiento negativo a agentes más experimentados. Puede crear disparadores que asignen automáticamente los tickets etiquetados con sentiment__very_negative a los miembros de su equipo senior o a la cola de escalamiento.

Esto asegura que los clientes frustrados sean atendidos por agentes con las habilidades para reducir la escalada y resolver problemas complejos. También protege a los agentes más nuevos de situaciones que podrían no estar listos para manejar.

Priorización en las vistas

Cree vistas que muestren primero los tickets de sentimiento negativo. Cuando los agentes inician sesión, ven los problemas emocionalmente más urgentes en la parte superior de su cola. Esto evita que los clientes frustrados esperen mientras los agentes manejan consultas de rutina.

Puede combinar el sentimiento con otros criterios. Por ejemplo, muestre los tickets "Muy Negativos" que también son de alta prioridad y no están asignados. Esto crea una vista de triaje que ayuda a los gerentes a detectar incendios que necesitan atención inmediata.

Respuestas automatizadas y macros

Configure disparadores que apliquen diferentes macros en función del sentimiento. Un ticket "Muy Negativo" podría obtener un reconocimiento inmediato con una disculpa y una ruta de escalamiento. Un ticket "Positivo" podría obtener un mensaje de agradecimiento amistoso con una solicitud de revisión.

La clave es hacer coincidir el tono de su respuesta con el estado emocional del cliente. Reconocer la frustración muestra empatía. Celebrar los comentarios positivos refuerza las buenas relaciones.

Informes y tendencias

Utilice los datos de sentimiento en Zendesk Explore para rastrear las tendencias a lo largo del tiempo. ¿Ciertos productos están generando más sentimiento negativo? ¿Existen patrones estacionales en la frustración del cliente? ¿Qué agentes convierten constantemente el sentimiento negativo en resultados positivos?

Estos datos ayudan con las decisiones estratégicas. Si una característica particular del producto se correlaciona con el sentimiento negativo, esa es una señal para su equipo de producto. Si ciertos agentes sobresalen en el manejo de clientes frustrados, esa es una oportunidad de entrenamiento para el resto del equipo.

Requisitos y precios

Intelligent Triage y el análisis de sentimiento no están disponibles en todos los planes de Zendesk. Esto es lo que necesita:

Fuente: Precios de Zendesk

Para obtener la detección de sentimiento, necesita Suite Professional o Enterprise más el complemento Copilot. Esto eleva su total a $155-$209 por agente por mes cuando se factura anualmente.

Zendesk recomienda tener al menos 1,000 tickets resueltos de los 6 meses anteriores para una precisión óptima. La IA aprende de sus datos históricos para comprender mejor su base de clientes específica y el contexto de la industria.

La detección de sentimiento funciona en aproximadamente 30 idiomas. La detección de idiomas cubre alrededor de 150 idiomas, pero el análisis de sentimiento tiene un soporte de idiomas más limitado.

Limitaciones y consideraciones

El análisis de sentimiento es poderoso, pero no es perfecto. Comprender sus limitaciones le ayuda a usarlo eficazmente.

El modelo está calibrado para contextos de servicio al cliente. Esto significa que no marcará todos los problemas como negativos. Un cliente que dice "Necesito devolver este artículo" se trata como una solicitud neutral, no como una queja. La IA analiza cómo preguntan, no solo de qué están preguntando.

Las puntuaciones de confianza importan. Las predicciones de alta confianza son fiables. Una baja confianza significa que la IA no está segura, tal vez porque el mensaje era corto, ambiguo o mezclaba elementos positivos y negativos. No construya flujos de trabajo críticos únicamente sobre datos de sentimiento de baja confianza.

La estructura de la API para acceder a los datos de sentimiento no es elegante. Los valores de sentimiento se almacenan en campos personalizados con ID únicos que varían según la instancia de Zendesk. Si está construyendo integraciones personalizadas, deberá trabajar con estos ID de campo en lugar de una propiedad ticket.sentiment limpia.

Un enfoque complementario: eesel AI para el análisis de sentimiento

Si está buscando una forma diferente de manejar el análisis de sentimiento en Zendesk, ofrecemos un enfoque que funciona junto con su configuración existente. En eesel AI, hemos construido un compañero de equipo de IA que aprende su negocio y maneja los flujos de trabajo basados en el sentimiento de una manera única.

Nuestro modo de simulación le permite ejecutar el análisis de sentimiento en sus tickets anteriores antes de salir en vivo. Puede ver exactamente cómo la IA habría categorizado sus conversaciones históricas, dándole confianza en los resultados antes de que toque a los clientes reales.

También utilizamos inglés sencillo para la configuración. En lugar de navegar por paneles de administración complejos, simplemente le dice a la IA cosas como "Siempre escale las disputas de facturación a un humano" o "Si la solicitud de reembolso es de más de 30 días, rechace cortésmente y ofrezca crédito en la tienda". La IA entiende y sigue estas instrucciones.

Nuestro precio también funciona de manera diferente. En lugar de tarifas por asiento, paga por interacción. Esto puede ser más predecible para los equipos con volúmenes de tickets fluctuantes.

Fuente: Precios de eesel AI

La diferencia clave es nuestro modelo de compañero de equipo. No configura eesel como una herramienta tradicional. Lo contrata, lo capacita en su conocimiento y lo eleva de nivel desde la redacción de respuestas hasta el manejo de conversaciones completas de forma autónoma. Aprende continuamente de las correcciones y los comentarios, mejorando con el tiempo.

Sacar el máximo provecho de la visualización de sentimiento

Aquí hay algunas prácticas recomendadas para hacer que el análisis de sentimiento funcione para su equipo:

• Comience con el enrutamiento La victoria más fácil es enrutar el sentimiento negativo a agentes experimentados. Esto protege a los miembros de su equipo más nuevos y asegura que los clientes frustrados obtengan ayuda calificada.

• Combine con otros datos El sentimiento por sí solo no es suficiente. Combínelo con la intención, la prioridad y el nivel del cliente para un enrutamiento más inteligente. Un ticket "Muy Negativo" de un cliente VIP necesita un manejo diferente que el mismo sentimiento de un usuario de prueba gratuito.

• Revise las predicciones de baja confianza Utilice las puntuaciones de confianza como una señal para la revisión manual. Cuando la IA no está segura del sentimiento, haga que un humano lo revise. Esto mejora la precisión y le ayuda a detectar casos extremos.

• Rastree las tendencias, no solo los tickets individuales El valor real del análisis de sentimiento está en los patrones. ¿Ciertos productos, agentes u horas del día se correlacionan con el sentimiento negativo? Utilice estos datos para mejoras estratégicas.

• Capacite a los agentes para que utilicen los datos Asegúrese de que su equipo sepa dónde encontrar la información de sentimiento y cómo actuar en consecuencia. Un indicador de sentimiento negativo debe provocar empatía y técnicas de reducción de la escalada.