Stress-o-meter

Operación de soporte identificando a los clientes con mayores probabilidades de presentar una queja

Estrategia

Hemos creado un grupo que es muy probable que se queje ante las agencias de protección al cliente;
La operación desarrolló un guión diferenciado para manejar los casos de estos clientes;
Se entrenó una célula específica de agentes para dialogar utilizando el script desarrollado, centrándose en estos clientes que tienen más probabilidades de quejarse;
Cuando un cliente con alta propensión nos contactó, fue dirigido inmediatamente a esta célula específica.

Estrategia

Hemos creado un grupo que es muy probable que se queje ante las agencias de protección al cliente;
La operación desarrolló un guión diferenciado para manejar los casos de estos clientes;
Se entrenó una célula específica de agentes para dialogar utilizando el script desarrollado, centrándose en estos clientes que tienen más probabilidades de quejarse;
Cuando un cliente con alta propensión nos contactó, fue dirigido inmediatamente a esta célula específica.

Puntos destacados

Como es de propósito general, el mismo modelo se puede utilizar en varias operaciones (modelo estándar);
Como es «pre-entrenado», presenta grandes resultados incluso utilizando pocos datos para el entrenamiento;
Eleva el nivel de las soluciones de Data Science de Atento: pocas empresas en Brasil utilizan BERT en su pila tecnológica.
Reducción de reclamaciones.

Puntos destacados

Como es de propósito general, el mismo modelo se puede utilizar en varias operaciones (modelo estándar);
Como es «pre-entrenado», presenta grandes resultados incluso utilizando pocos datos para el entrenamiento;
Eleva el nivel de las soluciones de Data Science de Atento: pocas empresas en Brasil utilizan BERT en su pila tecnológica.
Reducción de reclamaciones.

Resultados

Las tasas de quejas se redujeron en casi un 5%, específicamente en Procon (la agencia brasileña de protección al consumidor).

Resultados

Las tasas de quejas se redujeron en casi un 5%, específicamente en Procon (la agencia brasileña de protección al consumidor).

Casos

Caso de AI/Cognitiva – Stressometer

Linea directa COVID-19

Optimizando el rendimiento del agente a través de la interfaz de usuario de lenguaje CX

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