Cómo la inteligencia artificial está decodificando la satisfacción del consumidor en la industria alimentaria

"Estimado cliente, lamentamos los inconvenientes." Una frase como esa, repetida en innumerables respuestas automáticas, además de no funcionar, podría empeorar la relación con aquel cliente que ya escaló su queja a una instancia oficial de mediación, como un reclamo en el SERNAC. Eso es lo que sugiere un estudio recientemente desarrollado en la FEN UChile, con un hallazgo que invita a revisar supuestos que durante décadas guiaron la gestión de servicio al cliente.

El momento más crítico de la relación empresa-cliente

Imagina la escena: compras un producto alimenticio, te llevas una mala sorpresa, reclamas a la empresa y no quedas conforme. Escalas entonces a una plataforma pública de protección al consumidor: una segunda instancia formal, donde un organismo oficial media entre tú y la empresa, que tiene una última oportunidad para recuperarte.

Ese momento —cuando la confianza ya está rota y hay un tercero observando— es objeto de estudio del marketing hace décadas, bajo el nombre de recuperación del servicio. La teoría dominante, la justicia percibida, sostiene que basta con compensar al cliente o tratarlo con empatía. Pero, ¿Qué pasa cuando esa empatía llega como una respuesta de plantilla? Hasta hace poco, evaluarlo a escala era inabordable.

La investigación: analítica avanzada aplicada a un problema real

Para abordar esta problemática, Juan Ernesto Osvaldo Sepúlveda Alonso, egresado del Magíster en Analítica de Negocios (MAN) de la Universidad de Chile, desarrolló su tesis de grado bajo la guía del profesor David Díaz Solís (FEN UCHILE), en un trabajo que hoy avanza hacia una publicación académica internacional.

Juan Ernesto aplicó Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) siguiendo un proceso riguroso: primero validó con expertos humanos la clasificación de los problemas, luego evaluó el desempeño del modelo contra esa validación, y finalmente escaló el análisis a más de 5.400 interacciones reales del sector alimentario brasileño. Es uno de los pocos estudios en analizar empíricamente la recuperación del servicio en segunda instancia.

Lo que encontraron los datos

Los resultados matizan la teoría tradicional. En contextos de mediación formal, las acciones valen más que las palabras, y las palabras valen más que el dinero:

• Lo que funciona: los compromisos concretos y la evidencia tangible de gestión hacen subir la satisfacción del consumidor.
• Lo que es contraproducente: las disculpas de manual y las cortesías vacías hacen caer la satisfacción significativamente. El cliente que ya escaló su queja parece leer la cortesía sin acción como una evasión más.
• Lo que pierde fuerza: la compensación puramente monetaria pierde poder predictivo en este contexto.

En palabras del propio investigador

"El programa MAN te enseña a convertir un problema cotidiano de gestión —cómo responder mejor a un cliente molesto— en una oportunidad de valor, mediante el análisis avanzado y riguroso de los datos. Es aprender a combinar herramientas de frontera con teoría sólida, entregando a las empresas diagnósticos que les permiten entender los nuevos contextos digitales en que opera su negocio y descubrir oportunidades donde antes solo veían problemas. Del problema práctico, a evidencia de vanguardia."

— Juan Ernesto Osvaldo Sepúlveda Alonso, egresado del Magíster en Analítica de Negocios, UChile

Conoce la investigación completa

La tesis está disponible en el Repositorio de la Universidad de Chile: https://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/207953/An%c3%a1lisis-de-recuperaci%c3%b3n-de-servicios-en-el-sector-de-fabricantes-de-productos-alimenticio-un-estudio-mediante-modelos-de-lenguaje-de.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Forma parte del cambio

Investigaciones de alto impacto como esta reflejan lo que puedes aprender en el Magíster en Analítica de Negocios (MAN): un programa conjunto entre la Facultad de Economía y Negocios (FEN) y la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, que prepara a profesionales para enfrentar los retos más complejos mediante la aplicación de modelos de analítica avanzada, con formación técnica de vanguardia aplicada a negocios reales.

Postulaciones abiertas: https://www.postgradofen.uchile.cl/magister-en-analitica-de-negocios