El aprendizaje automático se ha abierto camino en una gama cada vez mayor de software empresarial en los últimos meses, y el miércoles Zendesk proporcionó un nuevo ejemplo: Predicción de satisfacción, una nueva herramienta diseñada para ayudar a las empresas a detectar posibles problemas de servicio al cliente antes de que sucedan.
Básicamente, la predicción de la satisfacción aprende de los datos históricos de interacción con el cliente y utiliza ese conocimiento para predecir qué interacciones actuales de servicio al cliente probablemente tendrán problemas.
La base de conocimiento de la herramienta se basa en un análisis de factores en interacciones pasadas que pueden preceder a la insatisfacción del cliente (la cantidad de esfuerzo involucrado para resolver un ticket, por ejemplo, y el lenguaje utilizado) junto con el índice de satisfacción final del cliente en ese momento.
Luego, a medida que surgen nuevos tickets de servicio al cliente, analiza las nuevas señales de los clientes comparándolas con ese conocimiento para generar una puntuación para cada uno de ellos y predecir el resultado probable. Armados con esa información, los agentes y gerentes pueden intensificar las conversaciones con riesgo de un resultado negativo, por ejemplo.
0 segundos de 1 hora, 48 minutos, 11 segundosVolumen 0%Presione el signo de interrogación Mayús para acceder a una lista de atajos de tecladoAtajos de tecladoAtajos de teclado Abrir/Cerrar/ o ?Reproducir/PausarESPACIOAumentar volumen ↑Disminuir volumen↓Buscar hacia adelante→Buscar hacia atrás←Subtítulos activados/desactivadoscPantalla completa/ Salir de pantalla completa fSilenciar/Activar silencioDisminuir tamaño de subtítulos-Aumentar tamaño de subtítulos+ o =Buscar %0-9 Live00:001:48:111:48:11
El aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial, ocupa el puesto número 5 en la lista recientemente publicada de Gartner de las 10 principales tendencias tecnológicas que serán estratégicas para la mayoría de las organizaciones en 2016.
«La tendencia que estoy viendo es que más organizaciones están comenzando a poner en práctica sus análisis», dijo Fern Halper, director de TDWI Research para análisis avanzados. «Lo están convirtiendo en parte de un proceso empresarial».
Varios factores están impulsando esta tendencia, afirmó Halper.
En primer lugar, “las organizaciones quieren análisis en el momento adecuado o en tiempo real para poder tomar mejores decisiones oportunas y ser más competitivas”, explicó. «Están empezando a ver los datos y el análisis como una forma de mejorar los procesos de negocio e impulsar la eficiencia operativa».
La analítica también puede generar un crecimiento de los ingresos, señaló.
Mientras tanto, a medida que aumentan el volumen y la frecuencia de los datos, a menudo ni siquiera es posible realizar análisis y tomar decisiones manualmente, lo que requiere un enfoque más automatizado, dijo.
En general, el análisis predictivo se está volviendo más común, dijo Halper, pero menos del 20 por ciento de los encuestados que encuestó recientemente estaban a punto de incorporar modelos en los procesos de negocios.
Satisfaction Prediction ya está disponible en versión beta limitada, y su disponibilidad general está prevista para el próximo año. Los detalles de precios no estaban disponibles.
Noticias