De miles de reclamos de clientes a un mejor servicio

En 1 hora dominarás el análisis de grandes volúmenes de datos, su transformación, cálculo y clasificación según el sentimiento: negativo, neutro o positivo. Comprenderás las interacciones de los clientes con tu empresa.

Analizarás las "conversaciones" provenientes de correos, formularios o redes sociales, identificando su naturaleza positiva o negativa.

Con esta información, podrás implementar mejoras en el servicio y optimizar los resultados comerciales.

Orientado a:

• Departamentos de Clientes, Marketing, Negocios, Ventas, Finanzas, Proyectos, BI y Transformación Digital
• Product Managers, Business Developers, Programadores, Arquitectos y Especialistas en Datos

Si no cuentas con experiencia en computación, no es un impedimento. Podrás realizar análisis básicos utilizando los Templates.

Al finalizar el Webinar, recibirás en tu correo el Kit de Templates para comenzar a desarrollar tus soluciones de datos.

Paso 0: Introducción y Objetivo de la sesión

• Qué se abordará, el caso de uso a resolver, su aplicación y la rapidez de implementación.
• ¿Es aplicable a otros tipos de datos? ¿Funciona con mis datos?
• De cero a una solución inicial.

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Paso 1: Elección del set de datos

• Características del set, razones para su selección y objetivos de análisis.
• Métricas clave a extraer. Proporcionamos plantillas para seleccionar sets de datos (correos, tickets de servicio, mensajes de bots o formularios).

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Paso 2: Habilitar Infra Necesaria

• Configuración desde datos hasta herramientas y aplicaciones.
• Prácticas recomendadas para desplegar infraestructura rápidamente (CI/CD).
• Kit de plantillas de código para un setup eficiente en minutos.
• Optimización del tiempo para centrarse en el análisis.

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Paso 3: De los datos al Primer Análisis

• Justificación del uso de Jupyter y Python para la transformación de datos.
• Sin necesidad de experiencia en programación.
• Ejecutar lo aprendido con soporte de plantillas.

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Paso 4: Primeros indicadores, cálculos, transformaciones

• Introducción al concepto de Análisis Exploratorio.
• ‍Modelos y representación de datos.
• Desarrollo de un modelo para clasificar palabras y frases en negativo, neutro o positivo.

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Paso 5: Visualización del Análisis

• Construcción de un dashboard con AWS QuickSight.
• Determinación del sentimiento de los clientes.
• Clasificación en positivo, neutro o negativo.
• Identificación de conversaciones clave para atención prioritaria.
• Soporte para la toma de decisiones y mejora del servicio.