Predicción de la satisfacción del usuario a partir de chats de atención al cliente
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Memorias de las JAIIO
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Los 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.
Description
Keywords
Customer care, Customer experience, Predicción tecnológica, Comportamiento del Consumidor, Technological Prediction