📚 El blog de FAN

El Machine Learning va a beneficiar a tu negocio en el área de cobranzas. Como sabemos la técnica de Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia sin ser programadas explícitamente. En el contexto de las cobranzas, el Machine Learning puede analizar grandes volúmenes de datos históricos y patrones de comportamiento para predecir los resultados de cobranza con una precisión sin precedentes. Entonces, ¿cómo las empresas están utilizando el machine learning con éxito en la cobranza? En la era digital, las empresas se enfrentan a desafíos constantes en la gestión de la cobranza. La recuperación eficiente de pagos atrasados es esencial para la salud financiera de cualquier organización. En este contexto, el machine learning se ha convertido en una herramienta poderosa que ha permitido a las empresas optimizar y mejorar sus procesos de cobranza. Veamos de qué manera algunas empresas vienen

En la publicación anterior te contamos sobre qué es el Machine Learning (ML) y los tipos de algoritmos que puedes seleccionar para alcanzar tus objetivos empresariales. Hoy vamos a contarte acerca del uso exitoso de ML que han tenido tres empresas de gran porte para aumentar sus ventas . Para finalizar te dejaremos algunos consejos prácticos y fundamentales para implementar el machine learning en tu empresa y así mejorar tus estrategias de ventas .  Sabemos que la tecnología Machine Learning puede ofrecer múltiples beneficios a los centros de contacto y las empresas, ya sea como la mejora de la eficiencia, la personalización de la experiencia del cliente, una mayor precisión en el análisis de datos, el ahorro de tiempo y costos y por supuesto la mejora en la toma de decisiones.  Esta inteligencia permite personalizar las ofertas y la experiencia del cliente en función de sus preferencias y comportamiento de compra lo que va a facilitar el envío de recomendaciones de productos a los cl

                                        Dentro de la Inteligencia Artificial, uno de los campos más destacados es el del aprendizaje automático: el 'Machine Learning', una disciplina que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados. ¿Y cómo se crea ese aprendizaje automático? A través de algoritmos , se dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para elaborar predicciones (análisis predictivo), esos datos pueden ser números, palabras, imágenes, estadísticas, opiniones, etc. Cada empresa y cada proyecto tiene un conjunto de características y necesidades específicas donde se van a concentrar los datos que se van a incluir, por eso es necesario conversar y revisar las necesidades y objetivos de la empresa en relación al problema que se desea resolver con Machine Learning. Fan Monitoring acompaña a sus clientes en la selección de modelos y características para que la ap

  SPEECH ANALYTICS El análisis del habla es un campo en rápida evolución que implica el uso de tecnología avanzada para analizar y comprender el lenguaje hablado. El estado del arte del análisis del habla ha avanzado significativamente en los últimos años, impulsado por los avances en inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático. Hoy en día, las tecnologías de análisis del habla pueden transcribir con precisión el habla en tiempo real, realizar análisis de sentimientos para determinar el tono emocional de una conversación y reconocer palabras clave y frases específicas para extraer información significativa. Las herramientas de análisis de voz se pueden aplicar a una amplia gama de industrias, incluido el servicio al cliente, el marketing y la atención médica. Por ejemplo, en el servicio al cliente, el análisis de voz se puede usar para analizar las interacciones del centro de llamadas para identificar tendencias, mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la eficie

                                 Durante una llamada o una interacción escrita entre el cliente y el departamento de servicio al cliente suceden varías situaciones, por ejemplo se habla sobre el producto, el proceso de compra, los reclamos, las bajas del servicio, los motivos de no pago y muchos temas más que involucran otros detalles que quizá no se han tenido en cuenta anteriormente. Estos temas de conversación se llaman tópicos . Además hay diversas emociones que aparecen en el cliente durante todo este proceso. Por eso, es importante que la detección de tópicos esté acompañada por el análisis de sentimiento de los clientes . Mientras más crece una marca y mayor es su clientela, más difícil se vuelve para un departamento de atención al cliente o de CX lidiar con todos los mensajes e interacciones que recibe. La omnicanalidad, si bien debe ser un objetivo a nivel empresa, solo hace las cosas más complicadas para el equipo de atención al cliente. Este equipo se ve ante la responsabi

¿Es lo mismo el CX y la atención al cliente? ¿Por qué sí o por qué no? ¿El CX es superior a los modelos de servicio al cliente con los que nos manejamos hoy o es una moda más? Entérate de las diferencias, similitudes y alcances de cada disciplina en este artículo. ¿Qué es la atención al cliente? Es un servicio dentro de un proceso integrante desde la comercialización hasta la pos-venta. Provee un valor agregado a la empresa que la utiliza. Entre sus tareas más importantes están la creación y el mantenimiento de los puntos de contacto con la clientela. Esto se realiza mediante la implementación de diferentes canales de interacción con los clientes. La intención es establecer relaciones con clientes, pasados, presentes y futuros, durante todas las etapas de conversión y fidelización. La atención o servicio al cliente como concepto se origina en 1950 dentro del modelo de administración moderna de Peter Drucker. Luego de la Revolución Industrial cuando las empresas estaban enfocadas s

La Inteligencia Artificial rápidamente se va ganando su lugar en diversas industrias y procesos, y el servicio al cliente no es ajeno a este fenómeno. Como bien sabemos, el contacto humano es clave en el servicio al cliente. Sin embargo, pensar en bots atendiendo al cliente no es considerar todo el abanico de posibilidades que se abren cuando aplicamos esta tecnología a la atención al cliente. Las tecnologías AI se pueden usar para brindar un entrenamiento personalizado en tiempo real a quienes venden, facilitar el autoservicio, analizar el sentimiento del cliente, gestionar múltiples canales de venta y utilizar todas las posibilidades que la data tiene para ofrecer. Estos son algunos usos de la Inteligencia Artificial aplicados al servicio al cliente que te pueden interesar:  1. Chatbots Si hay consultas frecuentes que se repiten una y otra vez o problemas muy simples que se pueden solucionar con tan solo un par de interacciones, los chatbots pueden ser muy efectivos para ahorrar