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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.authorRomanisio, Alejandroes_AR
dc.contributor.authorGravano, Agustínes_AR
dc.date.accessioned2023-11-16T16:13:02Z
dc.date.available2023-11-16T16:13:02Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12138
dc.description.abstractLos servicios de atención al cliente son determinantes de la experiencia de usuario de las empresas Fintech. Este trabajo busca entender, empleando técnicas de machine learning, qué factores llevan a los clientes de una Fintech a evaluar de forma positiva su experiencia. Esto se hizo a partir de dos fuentes de datos: los registros de los usuarios y las conversaciones del servicio de atención al cliente vía WhatsApp. Experimentamos con modelos predictivos basados en XGBoost, entrenados con features del contexto del usuario, las características de las conversaciones y la semántica de las palabras utilizadas en las conversaciones. Los resultados fueron menores a lo esperado (AUC = 0.5152), pero dejan aprendizajes valiosos para quienes encaren problemas semejantes en el futuro, relacionados a los desafíos de los siguientes aspectos críticos: i. evitar el data leakage, ii. evaluar modelos y scoring metrics exhausti-vamente, iii. realizar chequeos intermedios, iv. no subestimar el tiempo necesa-rio para la transformación de datos, v. realizar un proceso de unit testing y vi. conocer el dominio. Este trabajo describe las distintas etapas de la metodología: extracción y transformación de los datos, generación de features, entrenamiento de modelos predictivos, selección del modelo óptimo y evaluación en datos de test.es_AR
dc.format.extentpp.7-21es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherMemorias de las JAIIOes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectCustomer carees_AR
dc.subjectCustomer experiencees_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectComportamiento del Consumidores_AR
dc.subjectTechnological Predictiones_AR
dc.titlePredicción de la satisfacción del usuario a partir de chats de atención al clientees_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dcterms.identifier2451-7496
dc.subject.keywordAtención al clientees_AR
dc.subject.keywordModelos predictivoses_AR
dc.subject.keywordxgboostes_AR
dc.subject.keywordProcesamiento de Lenguaje Naturales_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR


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