Predicción de la Satisfacción de los Clientes en la Atención a partir de Características Conversacionales
Los servicios de atención al cliente son parte esencial de los elementos que hacen a la experiencia de los clientes. En este contexto, existe un valor muy grande en poder predecir cómo perciben los clientes la experiencia de los servicios de atención al cliente. Esto permitiría a las empresas aprend...
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Publicado: |
Universidad Torcuato Di Tella
2023
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I57-R163-20.500.13098-118672023-06-06T07:36:37Z Predicción de la Satisfacción de los Clientes en la Atención a partir de Características Conversacionales Romanisio, Alejandro Gravano, Agustín Satisfaccion del cliente Comportamiento del Consumidor Predicción tecnológica Semántica de la conversación Random Forest xgboost Mejores prácticas Los servicios de atención al cliente son parte esencial de los elementos que hacen a la experiencia de los clientes. En este contexto, existe un valor muy grande en poder predecir cómo perciben los clientes la experiencia de los servicios de atención al cliente. Esto permitiría a las empresas aprender buenas prácticas en el manejo conversacional para generar mejores experiencias y también detectar posibles malas experiencias para revertirlas. Con esa motivación, en este trabajo se buscó entender las palancas que mueven esa experiencia y armar un modelo predictivo que prediga la puntuación que pondrán los clientes a los agentes tras una conversación vía WhatsApp, al contactarse con el servicio de atención al cliente. Se buscó predecir la nota a partir de tres tipos de información: semántica (palabras utilizadas por clientes y agentes durante la conversación), conversacional (tiempos y formas de la conversación) y contextual (características de la situación del cliente al momento de contactarse con atención al cliente). Así, se entrenaron 14 modelos predictivos con los algoritmos Random Forest y XGBoost para obtener un modelo predictivo y un entendimiento de los principales componentes que explican la posibilidad de que un cliente puntúe su experiencia como un promotor. Además del modelo predictivo, los aprendizajes revelados a partir de explorar los datos y el funcionamiento del modelo cobran importancia para la implementación de mejores prácticas en la empresa estudiada. 2023-06-05T22:48:42Z 2023-06-05T22:48:42Z 2022 info:eu-repo/semantics/masterThesis info:ar-repo/semantics/tesis de maestría info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11867 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ 63 p. application/pdf application/pdf Universidad Torcuato Di Tella |
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Los servicios de atención al cliente son parte esencial de los elementos que hacen a la experiencia de los clientes. En este contexto, existe un valor muy grande en poder predecir cómo perciben los clientes la experiencia de los servicios de atención al cliente. Esto permitiría a las empresas aprender buenas prácticas en el manejo conversacional para generar mejores experiencias y también detectar posibles malas experiencias para revertirlas. Con esa motivación, en este trabajo se buscó entender las palancas que mueven esa experiencia y armar un modelo predictivo que prediga la puntuación que pondrán los clientes a los agentes tras una conversación vía WhatsApp, al contactarse con el servicio de atención al cliente. Se buscó predecir la nota a partir de tres tipos de información: semántica (palabras utilizadas por clientes y agentes durante la conversación), conversacional (tiempos y formas de la conversación) y contextual (características de la situación del cliente al momento de contactarse con atención al cliente). Así, se entrenaron 14 modelos predictivos con los algoritmos Random Forest y XGBoost para obtener un modelo predictivo y un entendimiento de los principales componentes que explican la posibilidad de que un cliente puntúe su experiencia como un promotor. Además del modelo predictivo, los aprendizajes revelados a partir de explorar los datos y el funcionamiento del modelo cobran importancia para la implementación de mejores prácticas en la empresa estudiada. |
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