Crecientemente, los clientes interactuan con sus bancos vía digital, comunicándole por email o Twitter entre otros, sus reclamos, comentarios, consultas y requerimientos.

El banco, junto con hacerse cargo individual y acertadamente de cada uno de estos miles de mensajes mediante su área de Atención a Clientes, puede también tomar este input como una valiosa fuente de sintonía con la experiencia de sus clientes al interactuar con los servicios y productos del banco.

En otras palabras, si se es capaz de agrupar ágil y sistemáticamente los mensajes de clientes, aparece posible una escucha más amplia y profunda en pro de generar Actionable Insights que al banco posibilitan por ejemplo, disminuir recurrentes fuentes de reclamos o de insatisfacción, como también identificar atributos de servicio más valorados. Al mismo tiempo, la escucha oportuna y con sentido de ciertos mensajes de clientes permiten detectar tempranamente fallas puntuales o crecientes en la operación y consecuentemente tomar pronta acción correctiva (por ej. casos de fraude, clonación en cajero automático, sitio web ralentizándose).

El desafío es que el banco sea ser capaz de leer, comprender y hacer sentido de los cientos y miles de mensajes de clientes, con precisión, criterio estándar, velocidad y en atractiva relación costo/beneficio.

WholeMeaning ha desarrollado una singular y sofisticada competencia en el dominio de Natural Language Processing / Text Analytics, la que junto a foco en el diálogo cliente-proveedor en la Industria Bancaria, posibilita comprender y clasificar automáticamente los mensajes de los clientes en categorías según tópicos de interés del negocio como también la emoción subyacente en cada mensaje.

Hemos plasmado esta competencia en varios productos que faciltan visualización, análisis y operación para diversos ejecutivos del banco en distintos ámbitos de responsabilidad.