Aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático entrena algoritmos con datos históricos para realizar predicciones o tomar decisiones. A diferencia del software tradicional, en el que un programador escribe reglas («si los ingresos son inferiores a 1 millón de dólares, derivar al representante junior»), los sistemas de aprendizaje automático aprenden reglas óptimas a partir de los datos («los clientes con más de 5 tickets de asistencia son tres veces más propensos a darse de baja»). El análisis de conversaciones de Plura utiliza el aprendizaje automático para detectar automáticamente patrones de intención, sentimiento y calidad a partir de miles de conversaciones.

Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado

Dos enfoques principales del aprendizaje automático:

• Supervisado: Entrenar con datos etiquetados («estas conversaciones se convirtieron, estas no»). El modelo aprende a predecir qué nuevas conversaciones se convertirán. Se utiliza para la puntuación de clientes potenciales y la predicción de la pérdida de clientes.
• Sin supervisión: encuentra patrones en datos sin etiquetar («agrupa a estos clientes por similitud»). Se utiliza para la segmentación de clientes y la detección de anomalías.
• Ejemplo real: Entrenar el ML con 10 000 conversaciones pasadas etiquetadas como «convertidas» o «no convertidas». A continuación, el modelo predice la probabilidad de conversión de nuevas conversaciones en tiempo real.

Por qué el aprendizaje automático es importante para la inteligencia empresarial

El aprendizaje automático permite tomar decisiones a gran escala. El análisis manual de 10 000 conversaciones lleva semanas. El aprendizaje automático las analiza en cuestión de minutos y mejora automáticamente a medida que procesa más datos. Las organizaciones que utilizan información basada en el aprendizaje automático toman decisiones 10 veces más rápido y con mayor precisión.

Cómo utiliza Plura el aprendizaje automático

Plura aplica el aprendizaje automático en toda la plataforma:

• Detección de intenciones: el aprendizaje automático identifica señales de compra en conversaciones en tiempo real.
• Análisis de sentimientos: clasifica las emociones de los clientes (positivas, negativas, neutras) a partir del texto y el tono.
• Puntuación de clientes potenciales: predice la probabilidad de conversión basándose en patrones de conversación.
• Coaching de calidad: identifica los comportamientos de los agentes con alto rendimiento para que los adopte todo el equipo.

Aplicaciones comunes de ML en los negocios

ML impulsa estas capacidades empresariales:

• Predicción de abandono: identifique a los clientes en riesgo antes de que se vayan.
• Puntuación de clientes potenciales: clasificar a los clientes potenciales según la probabilidad de conversión.
• Segmentación de clientes: agrupar a los clientes según su comportamiento, valor o necesidades.
• Previsión de la demanda: predecir el volumen de ventas futuro o la estacionalidad.
• Motores de recomendación: Sugerir productos/servicios que los clientes comprarán.