Uso de la nueva tecnología, marca la diferencia

En Madison estamos a la vanguardia con las nuevas herramientas para ayudar a las empresas a mejorar la toma de decisiones, creando boots de automatización, asistentes virtuales, dashboard (Big data analytics) entre otros.

Paula Villafañe Sanz – Data Scientist Senior en Madison nos comento acerca de la nuevas tecnologías utilizadas con mayor frecuencia una de ellas, la inteligencia Artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial y de qué manera está influyendo en la industria del marketing?

Pues, la inteligencia artificial es una disciplina que lo que intenta es desarrollar inteligencia a partir de sistemas informáticos con un cierto grado de autonomía con la finalidad de alcanzar objetivos específicos. Te puede permitir conocer a tus clientes ofrecerles lo que necesiten o les interesa y de esa manera podemos ser capaces de lanzar acciones personalizadas para cada uno de ellos.

¿Qué tipo de problemas se puede resolver gracias a la inteligencia artificial?

Pues, gracias a la inteligencia artificial somos capaces de resolver muchos de los problemas que las empresas quieren dar solucionar. Por ejemplo, incrementar la conversión, reducir el tiempo medio de atención, mejorar la experiencia al cliente; mejorando como es la calidad de atención de los agentes, gestionar los recursos de una forma eficiente, analizar el feedback de los clientes y de esa manera también identificar cuáles son los temas que reflejan en los comentarios, así como el sentimiento que está asociado a ellos. De esa forma, somos capaces de conocer área de oportunidad y de preocupación identificando también cuales son los cambios en la satisfacción.

De Manera general, ¿Qué tipo de aplicaciones has realizado y como ha podido, la inteligencia artificial, ayudar a las empresas?

Dentro de madison en el centro de competencia de ciencia de datos colabora con las diferentes unidades de negocio; Contact Center, Customer Experiencie, Insight Analytics .Por mencionar algunos de los casos que tenemos en producción, en la unidad de negocio del BPO incorporamos la ciencia de datos. Por ejemplo, en la emisión de llamadas somos capaces de agregar una capacidad adicional en la gestión de la base de datos que reciben nuestros clientes para priorizar aquellos registros que son mas propensos a una venta, a una contratación de una cita, a contratación de crédito. Por ejemplo, en la financiación de vehículos de automoción extraemos información de ciertas casillas de los documentos de la renta y aplicamos una serie de cálculos que nos ayuda a saber si el cliente puede financiar ese vehículo.

En la unidad de negocio Customer Experiencie, Insight Analytics , analizamos el feedback de nuestros clientes a través de textos libres o de grabaciones que se realizan a través de encuestas para conocer cuáles son los temas de conversación y los sentimientos asociados a si mismo. Por otro lado, realizamos la extracción de nuevos intensivos para tener una visión mejorada de ese feedback de los clientes identificar y cuantificar cual es el efecto de las situaciones nuevas y los comentarios de estos clientes. También, medimos la calidad de la atención prestada por los agentes para identificar cuales son esos puntos de mejora dentro del proceso completo de la llamada, conocer cuáles son los niveles de cumplimiento de cada uno de los atributos que se mide y de esa manera ser capaces de evaluar a esos agentes y de identificar mejorar dentro de esa atención. También, somos capaces de validar y extraer información de diferente tipo de documentos para facilitar también la gestión y ese valor humano que hay que dedicarle mucho esfuerzo y te quita mucho tiempo.

¿Hoy en día las empresas comienzan a utilizar la inteligencia artificial como una ventaja competitiva?

Claro hoy en día varias empresas almacenan gran cantidad de información que se está generando dentro de sus sistemas que generan las operaciones que provienen de sus propios clientes y sus potenciales clientes y estas empresas buscan extraer conocimientos de esos datos que pueden ser estructurados o no estructuradas. Es decir, pueden ser documentos como lo mencionábamos antes, audios, etc. Entonces, con un equipo de científicos en ingeniería de datos se puede extraer accionable de los datos y de ayudar a las empresas a dar respuesta a las necesidades e inquietudes que quieren resolver. Eso nos permite anticiparnos a acciones futuras del cliente, predecir el fraude, las intenciones de los clientes, conocer cuál es el feedback de nuestros clientes, priorizar las respuestas, comprender mejor cuales son las inquietudes de los clientes, monitorizar tendencias, medir la atención de la calidad prestada a los clientes, etc.

Los clientes buscan dar respuesta a sus necesidades porque tienen datos que no saben cómo sacarle partido y el equipo de ciencia de datos lo que te permite es trabajar esa información que almacenan y darle valor a cara a como trabajarla y como accionar a los clientes. Es decir, lanzar acciones.

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