{"id":1968,"date":"2021-06-23T08:52:38","date_gmt":"2021-06-23T07:52:38","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2021\/06\/23\/la-inteligencia-artificial-es-ya-un-elemento-indispensable-en-la-relacion-con-el-cliente\/"},"modified":"2023-09-12T11:12:09","modified_gmt":"2023-09-12T11:12:09","slug":"la-inteligencia-artificial-es-ya-un-elemento-indispensable-en-la-relacion-con-el-cliente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2021\/06\/23\/la-inteligencia-artificial-es-ya-un-elemento-indispensable-en-la-relacion-con-el-cliente\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial es ya un elemento indispensable en la relaci\u00f3n con el cliente"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando se relaciona la inteligencia artificial con la atenci\u00f3n al cliente, se produce una r\u00e1pida asociaci\u00f3n a <\/span><b>chatbots<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> enriquecidos con ciertas capacidades cognitivas para entender una conversaci\u00f3n natural con un usuario y poder asesorarle o dirigirle a la respuesta o soluci\u00f3n m\u00e1s apropiada.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las t\u00e9cnicas NLP (Natural Language Processing) y Machine Learning son pilares para este tipo de soluciones. NLP habilita la posibilidad de comprender, procesar y reproducir el lenguaje humano, la v\u00eda para generar conversaciones \u201cnaturales\u201d entre humano y m\u00e1quina. El Machine Learning permite el aprendizaje de forma autom\u00e1tica de patrones cuya complejidad se incrementa con el propio aprendizaje en el tiempo, capacitando a la IA para realizar interacciones cada vez m\u00e1s pr\u00f3ximas al usuario y m\u00e1s acertadas a su comportamiento y necesidades.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pero hay mucho m\u00e1s potencial en la IA aplicada a la relaci\u00f3n con usuarios y clientes, el chatbot solo es la punta del iceberg.<\/span><\/p>\n<h3><b>\u00bfQu\u00e9 valor aporta la IA a la relaci\u00f3n con los usuarios?<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La interacci\u00f3n con un usuario viene por m\u00faltiples v\u00edas. Por un lado, una visi\u00f3n completa o 360\u00ba facilitar\u00e1 el conocimiento que la empresa tiene del usuario y\/o cliente, ayudando a ofrecer los servicios o productos que m\u00e1s encajen con gustos, comportamientos o patrones de consumo. Por otro, hay m\u00faltiples tareas asociadas a la relaci\u00f3n con el cliente que tienen una complejidad elevada, principalmente a causa del estado en el que son capturados: formato, falta de homogeneidad y sin estructura com\u00fan (datos desestructurados), fuentes\u2026\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por estos motivos, \u00bfsab\u00edas que muchas empresas no pueden analizar cerca del 80% de sus datos? Y el \u00e1mbito de la atenci\u00f3n al cliente es uno de los m\u00e1s perjudicados por la diversidad de contenidos, or\u00edgenes o plataformas a trav\u00e9s de los que se capturan. En Keepler hemos desarrollado <\/span><a href=\"https:\/\/keepler.io\/udi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">una soluci\u00f3n que utiliza inteligencia artificial<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> capaz de extraer la informaci\u00f3n relevante y adecuarla para su an\u00e1lisis en diferentes \u00e1mbitos de la relaci\u00f3n con el usuario.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><b>Call centers:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Las conversaciones en call centers est\u00e1n llenas de informaci\u00f3n cuyo an\u00e1lisis con las herramientas adecuadas pueden agilizar los procesos y mejorar el servicio.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Detecci\u00f3n de idioma del audio para catalogar las llamadas autom\u00e1ticamente cuando se tienen centros en diferentes pa\u00edses y clientes multiidioma.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dimensionamiento de los centros a trav\u00e9s de conocer el tiempo de espera y su impacto en la calidad del servicio.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Transcripci\u00f3n de audios autom\u00e1tica generando textos a partir de las conversaciones, pudiendo separar conversaciones entre diferentes interlocutores.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Detecci\u00f3n de la intenci\u00f3n del usuario, lo que es clave para comprender el motivo de la llamada y automatizar procesos de respuesta.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Identificaci\u00f3n de contenidos clave en llamada para generar informaci\u00f3n relevante sobre el resultado de la llamada, como n\u00fameros de referencia, nombres de productos, fechas\u2026<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Clasificaci\u00f3n de emails<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Recibir cientos o miles de correos electr\u00f3nicos que llegan a buzones de atenci\u00f3n al usuario puede generar una carga de trabajo excesiva de clasificaci\u00f3n y gesti\u00f3n. La automatizaci\u00f3n del an\u00e1lisis y la asignaci\u00f3n al departamento correspondiente reduce coste y tiempo, adem\u00e1s de detectar autom\u00e1ticamente y descartar correos spam reduciendo as\u00ed un considerable n\u00famero de emails.<\/span><\/p>\n<p><b>Anal\u00edtica de plataformas sociales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Uno de los entornos m\u00e1s complicados a la hora de extraer informaci\u00f3n relevante, son las plataformas y redes sociales, llenas de comentarios directos e indirectos, rese\u00f1as, conversaciones p\u00fablicas\u2026 Adem\u00e1s, todas ellas con un formato extremadamente desestructurado y lleno de particularidades, expresiones, s\u00edmbolos&#8230; Con UDI es posible extraer datos relevantes, procesarlos y generar informaci\u00f3n de valor a partir de ellos relevantes para una marca, producto, establecimiento\u2026<\/span><\/p>\n<p>Imagen: Rawpixel<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando se relaciona la inteligencia artificial con la atenci\u00f3n al cliente, se produce una r\u00e1pida asociaci\u00f3n a chatbots enriquecidos con ciertas capacidades cognitivas para entender una conversaci\u00f3n natural con un usuario y poder asesorarle o dirigirle a la respuesta o soluci\u00f3n m\u00e1s apropiada.\u00a0 Las t\u00e9cnicas NLP (Natural Language Processing) y Machine Learning son pilares para [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":134360170,"featured_media":34691,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","footnotes":""},"categories":[222],"tags":[260,287,269],"class_list":["post-1968","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia","tag-datos","tag-ia","tag-machine-learning-es"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1968","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/134360170"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1968"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1968\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34691"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1968"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1968"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/keepler.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1968"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}