Ir al contenido principal

Entradas

Optimiza tus cobranzas con la ayuda del Machine Learning

El Machine Learning va a beneficiar a tu negocio en el √°rea de cobranzas. Como sabemos la t√©cnica de Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las m√°quinas aprender y mejorar autom√°ticamente a trav√©s de la experiencia sin ser programadas expl√≠citamente. En el contexto de las cobranzas, el Machine Learning puede analizar grandes vol√ļmenes de datos hist√≥ricos y patrones de comportamiento para predecir los resultados de cobranza con una precisi√≥n sin precedentes. Entonces, ¿c√≥mo las empresas est√°n utilizando el machine learning con √©xito en la cobranza? En la era digital, las empresas se enfrentan a desaf√≠os constantes en la gesti√≥n de la cobranza. La recuperaci√≥n eficiente de pagos atrasados es esencial para la salud financiera de cualquier organizaci√≥n. 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 qu√© manera algunas empresas vienen

Aplicación del Machine Learning en las organizaciones

En la publicaci√≥n anterior te contamos sobre qu√© 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 pr√°cticos y fundamentales para implementar el machine learning en tu empresa y as√≠ mejorar tus estrategias de ventas .  Sabemos que la tecnolog√≠a Machine Learning puede ofrecer m√ļltiples beneficios a los centros de contacto y las empresas, ya sea como la mejora de la eficiencia, la personalizaci√≥n de la experiencia del cliente, una mayor precisi√≥n en el an√°lisis 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 funci√≥n de sus preferencias y comportamiento de compra lo que va a facilitar el env√≠o de recomendaciones de productos a los cl

Qu√© es el “Machine Learning” y c√≥mo se construye

                                        Dentro de la Inteligencia Artificial, uno de los campos m√°s destacados es el del aprendizaje autom√°tico: el 'Machine Learning', una disciplina que permite a los ordenadores aprender por s√≠ mismos y realizar tareas de forma aut√≥noma sin necesidad de ser programados. ¿Y c√≥mo se crea ese aprendizaje autom√°tico? A trav√©s de algoritmos , se dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para elaborar predicciones (an√°lisis predictivo), esos datos pueden ser n√ļmeros, palabras, im√°genes, estad√≠sticas, opiniones, etc. Cada empresa y cada proyecto tiene un conjunto de caracter√≠sticas y necesidades espec√≠ficas 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 relaci√≥n al problema que se desea resolver con Machine Learning. Fan Monitoring acompa√Īa a sus clientes en la selecci√≥n de modelos y caracter√≠sticas para que la ap

Speech Analytics para Mejorar

  SPEECH ANALYTICS El an√°lisis del habla es un campo en r√°pida evoluci√≥n que implica el uso de tecnolog√≠a avanzada para analizar y comprender el lenguaje hablado. El estado del arte del an√°lisis del habla ha avanzado significativamente en los √ļltimos a√Īos, impulsado por los avances en inteligencia artificial y t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico. Hoy en d√≠a, las tecnolog√≠as de an√°lisis del habla pueden transcribir con precisi√≥n el habla en tiempo real, realizar an√°lisis de sentimientos para determinar el tono emocional de una conversaci√≥n y reconocer palabras clave y frases espec√≠ficas para extraer informaci√≥n significativa. Las herramientas de an√°lisis de voz se pueden aplicar a una amplia gama de industrias, incluido el servicio al cliente, el marketing y la atenci√≥n m√©dica. Por ejemplo, en el servicio al cliente, el an√°lisis de voz se puede usar para analizar las interacciones del centro de llamadas para identificar tendencias, mejorar la satisfacci√≥n del cliente y aumentar la eficie

Detección de tópicos y análisis del sentimiento: Machine Learning para un servicio al cliente más humanizado

                                 Durante una llamada o una interacci√≥n escrita entre el cliente y el departamento de servicio al cliente suceden var√≠as 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 m√°s que involucran otros detalles que quiz√° no se han tenido en cuenta anteriormente. Estos temas de conversaci√≥n se llaman t√≥picos . Adem√°s hay diversas emociones que aparecen en el cliente durante todo este proceso. Por eso, es importante que la detecci√≥n de t√≥picos est√© acompa√Īada por el an√°lisis de sentimiento de los clientes . Mientras m√°s crece una marca y mayor es su clientela, m√°s dif√≠cil se vuelve para un departamento de atenci√≥n 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 m√°s complicadas para el equipo de atenci√≥n al cliente. Este equipo se ve ante la responsabi

Atención al Cliente versus Customer Experience (CX): Diferencias y puntos de encuentro

¿Es lo mismo el CX y la atenci√≥n al cliente? ¿Por qu√© s√≠ o por qu√© no? ¿El CX es superior a los modelos de servicio al cliente con los que nos manejamos hoy o es una moda m√°s? Ent√©rate de las diferencias, similitudes y alcances de cada disciplina en este art√≠culo. ¿Qu√© es la atenci√≥n al cliente? Es un servicio dentro de un proceso integrante desde la comercializaci√≥n hasta la pos-venta. Provee un valor agregado a la empresa que la utiliza. Entre sus tareas m√°s importantes est√°n la creaci√≥n y el mantenimiento de los puntos de contacto con la clientela. Esto se realiza mediante la implementaci√≥n de diferentes canales de interacci√≥n con los clientes. La intenci√≥n es establecer relaciones con clientes, pasados, presentes y futuros, durante todas las etapas de conversi√≥n y fidelizaci√≥n. La atenci√≥n o servicio al cliente como concepto se origina en 1950 dentro del modelo de administraci√≥n moderna de Peter Drucker. Luego de la Revoluci√≥n Industrial cuando las empresas estaban enfocadas s

6 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial al Servicio de los clientes

La Inteligencia Artificial r√°pidamente se va ganando su lugar en diversas industrias y procesos, y el servicio al cliente no es ajeno a este fen√≥meno. 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 tecnolog√≠a a la atenci√≥n al cliente. Las tecnolog√≠as AI se pueden usar para brindar un entrenamiento personalizado en tiempo real a quienes venden, facilitar el autoservicio, analizar el sentimiento del cliente, gestionar m√ļltiples 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