Uso de técnicas de aprendizaje automático para la caracterización y mejora de experiencias de servicio

El aprendizaje máquina es rara vez utilizado para segmentar y analizar una experiencia de servicio física para hacer ajustes en tiempo real sobre los procesos de un centro de atención, como atender a un cliente primero, o tener agentes especializados en problemas dados. En este trabajo se usa un modelo de random forest para entender la relación entre una calificación de satisfacción de un servicio y las variables operacionales utilizadas para cuantificar el sistema. El poder predictivo de cada variable se utiliza como un punto de referencia para modelar las necesidades de los clientes y modela un mapa que visualiza las diferencias entre las prioridades para el negocio y las necesidades para el cliente.

1. Introducción -- 2. Objetivos e hipótesis -- 3. Limitaciones -- 4. Marco teórico -- 5. Caso práctico implementación de técnicas de aprendizaje automático para la mejora de la experiencia de servicio -- 6. Implementación de la metodología -- 7. Implementación de las recomendaciones -- 8. Discusión -- 9. Conclusiones.