TIC
Euskaltel – Transcripción de llamadas
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Business Case
El reto es mejorar la personalización de ofertas, reducir la fuga de clientes y simplificar la complejidad comercial en atención al cliente. ¿Cómo podemos enriquecer el conocimiento del cliente para alimentar modelos de venta y retención, sabiendo que la interacción necesita ser analizada y automatizada?
Objetivos
Enriquecer los modelos de venta con datos precisos. Identificar y reducir el riesgo de fuga de clientes. Simplificar la venta de servicios múltiples. Automatizar la actualización de bases de datos sin intervención humana.
Use case
Series temporales, grabaciones de audio de llamadas. Datasets privados
Infraestructura
Híbrida (Cloud y On Premise).
Tecnologías utilizadas
Aprendizaje automático o profundo Minería de Textos Reconocimiento de voz
Datos utilizados
Series temporales, grabaciones de audio de llamadas. Datasets privados
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Recursos utilizados
Personal Interno: Data Science: 100% Business: 50 % Business Product Owners 50% Cloud Architects: 20% Infraestructura: Whisper Google Cloud / Azure
Dificultades y aprendizaje
Dealización: Detección de hablantes (¿Cuántos agentes? ¿Quién dice qué?). | Partir llamadas con varios agentes, palabras clave Palabras de negocio (por ejemplo: Marcas) | Word boosting
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
Habilitador de KPIs: Entendimiento del negocio Actuaciones rápidas para bajar el CHURN Formación
Financiación
Colaboradores
Proyecto Interno
multimedia
