Cuando buscas algo en Internet y se activa la función de autocompletar, los resultados pueden no ser exactamente lo que buscas: "¿Quién es... la madre de Jon Snow?". Es tan habitual que hay blogs dedicados a los mejores fallos de autocorrección de todos los tiempos. 

Pero cuando buscas información en el sitio web de una empresa, los resultados de búsqueda imprecisos o irrelevantes no son tan divertidos. Más bien, son una fuente de frustración, y puede que decidas probar el sitio web de un competidor. 

Los visitantes de tu sitio web están allí para obtener información, interactuar con tu empresa o incluso comprar algo. Por eso, cualquier resultado que les lleve por mal camino -por divertido que sea- va en detrimento de la experiencia del cliente (CX). Y lo que es peor, pueden perjudicar a los resultados de tu empresa. 

Este tipo de errores son habituales en la búsqueda tradicional o léxica, que se basa en palabras clave. Sólo puede encontrar una coincidencia exacta con su consulta. No puede entender el contexto ni matices como sinónimos u homónimos. Si no escribes las palabras clave exactas, no encontrarás la respuesta. 

Ahí es donde la búsqueda semántica puede ayudar. Mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (AM), puede hacer que los resultados de búsqueda sean más precisos al hacer coincidir palabras y frases con la intención del buscador. 

El problema de la búsqueda convencional  

Por ejemplo, una cliente de un banco quiere enviar dinero a un familiar en el extranjero. Visita el sitio web del banco en busca de instrucciones y teclea "transferencia". Autocompletar ofrece la opción "transferencia internacional". Esto le da inmediatamente la información que busca y probablemente le deja una impresión positiva del banco. 

Pero tal vez la cliente no esté familiarizada con la terminología bancaria convencional, y en su lugar teclee: "¿Cómo envío dinero al extranjero?" Con la búsqueda léxica, no hay ninguna coincidencia con su consulta, y el autocompletado ofrece sugerencias que van desde "cómo transfiero dinero" a "cómo cambio mi contraseña". 

En este caso, los resultados no son los que ella buscaba. Para obtener una respuesta, tiene que llamar o enviar un correo electrónico al equipo de atención al cliente del banco. Es una molestia para una consulta tan sencilla, por lo que es más probable que salga de esa experiencia con una opinión negativa sobre el banco. 

Tampoco es ideal para el banco, ya que cada llamada o correo electrónico al centro de asistencia cuesta tiempo y dinero que podrían evitarse con herramientas de autoservicio más potentes. 

Por qué la facilidad de localización es esencial para la CX 

Los resultados de la búsqueda y las recomendaciones de autocompletar sólo son tan sólidos como los datos que hayas prepoblado en tu base de conocimiento. En la mayoría de los casos, una base de conocimiento estará influida por la cultura corporativa o el lenguaje del sector, no por las muchas formas en que un cliente puede buscar información. 

Si esperas que los usuarios hablen el idioma de tu empresa en lugar de que tu empresa hable el suyo, es más probable que tu equipo de atención al cliente reciba llamadas de clientes frustrados con preguntas sencillas que no obtienen respuesta. 

La búsqueda semántica puede ayudarte a cerrar la brecha en la comunicación. Crear una biblioteca de léxico, mantenerla actualizada y activarla con inteligencia artificial te permite responder a lo que tus clientes quieren decir en vez de a lo que escriben. Resultados más precisos se traducen en clientes más satisfechos, y  clientes más satisfechos significan menos solicitudes de asistencia. 

Los fallos de autocompletar pueden ser graciosos cuando no hay nada en juego. Pero no lo son cuando se trata de ofrecer una experiencia de cliente excepcional.