SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 issue39Paraphrase detection based on Energy, Entropy and Textual TemperatureImprovement of the algorithm ADR in an Internet of Things network LoRaWAN by using Machine Learning author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

Print version ISSN 1646-9895

Abstract

PABON, Oswaldo Solarte; TORRES, José Heriberto  and  BUCHELI, Víctor Andrés. Un enfoque de Análisis Inteligente de Datos para Apoyar la Relación con los Clientes. RISTI [online]. 2020, n.39, pp.52-66. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.39.52-66.

El análisis inteligente de datos es un componente importante en la cuarta revolución industrial. En particular, los datos generados por los clientes se pueden usar para mejorar los productos y servicios. Sin embargo, el análisis del cliente se ha enfocado más hacia el uso de datos estructurados. La mayoría de las empresas aún no aprovechan todo el potencial que ofrecen las fuentes de datos no estructuradas. Este artículo propone un enfoque para extraer indicadores de desempeño del servicio al cliente integrando técnicas de inteligencia de negocios y procesamiento del lenguaje natural (NLP), con el propósito de aprovechar fuentes de datos no estructuradas. Para validar la propuesta se realizó un caso de estudio en una empresa que ofrece servicios de salud. Se obtuvieron indicadores a partir del análisis de llamadas telefónicas y correos electrónicos escritos en español. Los resultados obtenidos muestran la utilidad del enfoque para apoyar las relaciones con los clientes.

Keywords : Inteligencia de Negocios; Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP); Gestión de relaciones con los clientes (CRM); Análisis inteligente de datos.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License