Caso de AI/Cognitiva – Stressometer

Gestione los niveles de estrés de los clientes en el cliente minorista Via Varejo

Metas

  • Identificar y clasificar a los clientes estresados y desarrolle una RPA para identificar y reducir automáticamente las quejas en la plataforma del cliente
  • Implementar en una semana antes del Black Friday para evitar el pico de quejas y la tasa de satisfacción negativa

Metas

  • Identificar y clasificar a los clientes estresados y desarrolle una RPA para identificar y reducir automáticamente las quejas en la plataforma del cliente
  • Implementar en una semana antes del Black Friday para evitar el pico de quejas y la tasa de satisfacción negativa

Estrategia

  • Escuadrón multidisciplinario enfocado en Transformación: Data scientist, Data engineer y Scrum master.
  • Análisis de voz y PNL aplicados cuando se identifican casos estresados
  • Panel de control que proporciona información procesable para las operaciones

Estrategia

  • Escuadrón multidisciplinario enfocado en Transformación: Data scientist, Data engineer y Scrum master.
  • Análisis de voz y PNL aplicados cuando se identifican casos estresados
  • Panel de control que proporciona información procesable para las operaciones

Puntos destacados

La operación del Servicio de Litigios analiza y clasifica los casos marcados por el Stresometer, utilizando un flujo de trabajo diferenciado para revertir la insatisfacción del cliente

Puntos destacados

La operación del Servicio de Litigios analiza y clasifica los casos marcados por el Stresometer, utilizando un flujo de trabajo diferenciado para revertir la insatisfacción del cliente

Resultados

  • Implementado al Black Friday en solo 3 sprints
  • Mejora de KPIs:
    • Volvería a hacer negocios con la empresa, del 48% al 56%.
    • Tiempo de resolución de 14 días a 6 días.

Resultados

  • Implementado al Black Friday en solo 3 sprints
  • Mejora de KPIs:
    • Volvería a hacer negocios con la empresa, del 48% al 56%.
    • Tiempo de resolución de 14 días a 6 días.

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Casos

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