El valor del análisis a través del machine learning

Ángel Vázquez, socio director de eCUSTOMER, exponiendo un caso práctico de análisis a través de machine learning.Bajo el lema “Menos humo y más analytics”, Ángel Vázquez, socio director de eCUSTOMER, expuso un caso práctico de análisis a través de machine learning, para prevención del churn, en el contexto del Customer Experience Congress, organizado por Dir&Ge.

Ángel Vázquez resaltó su satisfacción por la presencia de la compañía en el evento. “Aterrizar conceptos Machine Learning y mostrar ejemplos ha tenido una gran acogida entre el público asistente al congreso“, comenta el socio director de eCUSTOMER. Los profesionales de la compañía, a través de una pantalla interactiva realizaron demos personalizadas en la zona de participación de sponsors.

Así mismo, se realizaron demos de KPI analytics, la herramienta cloud de eCUSTOMER para la distribución de KPIs en la organización, análisis y seguimiento. También se pusieron ejemplos de micro-píldoras multimedia, explotadas en formación online interactiva, con la posibilidad de ligarlos a métricas de formación y valoración de habilidades, para realimentar modelos de mejora y desarrollo de los equipos, basados en KPIs, con posterior análisis con metodologías Machine Learning.

Se abordaron también las posibilidades para diagnosticar e identificar las tipologías de contacto con cliente, susceptibles de automatización, a través de análisis machine learning.

Ejemplos, en definitiva, de cómo convertir la analítica avanzada en posibilidades tangibles y aplicables en entornos relación cliente y experiencia de cliente.