Defina las fuentes de datos, los KPI y los umbrales de alerta en una sesión de una hora.
Ingiera una fuente de muestra, configure entidades personalizadas y valide la precisión del sentimiento con respecto a los casos conocidos.
Orqueste la ingesta de transmisión con Kinesis y Lambda, envíe información a QuickSight y a los canales de alerta.
Añada nuevas plataformas, refine los modelos y detecte la propensión predictiva a la pérdida de clientes o a la compra.
Vicepresidenta de experiencia del cliente, QuickCart
95 por ciento de precisión media en la clasificación del sentimiento
Resolución de problemas 3 veces más rápida en comparación con la supervisión manual
Las transcripciones de las llamadas de soporte indicaban una creciente frustración, pero el banco carecía de una forma sistemática de cuantificarla o actuar en consecuencia.
Avahi construyó un pipeline de Comprehend que puntúa cada llamada y mención social, y luego activa ofertas de retención personalizadas cuando el sentimiento cae por debajo del umbral.
Señales tempranas de pérdida de clientes identificadas 30 días antes
La pérdida de clientes disminuyó un 18 por ciento en seis meses
La puntuación neta del promotor mejoró en diez puntos
Integramos redes sociales, sitios de reseñas, grabaciones de llamadas, registros de chat, encuestas y cualquier fuente de datos personalizada a través de la API.
Sí. Entrenamos clasificadores personalizados de Comprehend y reconocedores de entidades en el lenguaje de su dominio.
Usted paga por los caracteres analizados y el cálculo consumido. La mayoría de las PYMES gastan menos que las herramientas tradicionales de escucha social al tiempo que obtienen una visión más profunda.
