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Mejora experiencia del cliente en la digitalizacion de canales de atención con IA generativa

Ir a candidaturas XI Edición enerTIC Awards
Los canales de whatsapp existentes basados en chatbots sin inteligencia artificial y de voz con preguntas y opciones complejas hacía que MRG tuviera un índice de satisfacción de clientes muy bajo, se componía de un árbol de opciones estáticas con nula flexibilidad durante la atención autónoma, teniendo que derivar al agente las conversaciones.
Indicadores y procesos de mejora

Indicadores y procesos de mejora

El proyecto tuvo dos grandes objetivos principales, la mejora de la experiencia del cliente y la eficiencia operativa de recursos de atención.

Para ello, se optó por la apertura de un nuevo canal digital (whatsapp) junto al diseño y entrenamiento de inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje natural (conversación del asistente) y el procesamiento de imágenes (envío de fotos de contadores), permitiendo diseñar y construir los casos de uso más relevantes para los usuarios de Madrileña Red de Gas en un tiempo de 12 semanas.

Por tanto, los Indicadores y procesos de mejora eran el NPS del cliente y puntuación del canal whatsapp y experiencia en el rate de Google y el número de conversaciones satisfactorias para el cliente sin necesidad de escalado a un agente humano.

Para ilustrar el resultado de ambos KPIs, te comparto el cuadro de mando de NPS y CSAT, y operativos de volumen de atenciones recibidas vs resueltas y escaladas.

Para ilustrar el resultado de ambos KPIs, NPS del asistente es 61.91, CSAT 8.93, y valoración de la facilidad de uso de 9.27 sobre 10. Se han atendido más de 200k conversaciones con más de un 75% resueltas satisfactoriamente sin necesidad de intervención humana.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Cuantificación/Estimación reducción consumo

No aplica

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

No aplica

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada y buenas prácticas

La innovación aplicada y buenas prácticas están relacionadas tanto con el uso de tecnología innovadora como con el conocimiento del negocio y el comportamiento de los usuarios del sector.

La buena priorización de los casos de uso, junto a la buena definición de la conversación, permitió que el entrenamiento de la inteligencia artificial (tanto para la conversación como para el procesamiento de imágenes) fuese más ágil y el grado de fiabilidad obtenido tras el desarrollo y previo a las pruebas superase el 70% de éxito.

Este proyecto cuenta con varias piezas tecnológicas nuevas y existentes en el mapa de arquitectura de Madrileña.

-Para la apertura del canal whatsapp y contratación con Facebook business, portabilidad del número y enrutado de la conversación al asistente se usó Twilio

-Para el procesado y entrenamiento del lenguaje natural y modelos de conversación se utilizó Amazon Lex (sobre la acelerador Deloittte Digital Assistance as a Service, DDAaaS)

-Para el procesado y entrenamiento de imágenes se utilizaron servicios de AWS. Y el enrutado a agentes a través de Amazon Connect.

Los sistemas integrados con el asistente son los legacy de Madrileña (principalmente SAP)

Uso de tecnologías (TICs)

Uso de tecnologías (TICs)

A través del uso de Twilio y AWS como plataformas tecnológicas y el desarrollo de la integración con los sistemas core para la contextualización y personalización de las conversaciones, integración con el canal de Whatsapp y Voz corporativo y desarrollo de la capacidad para escalar al agente humano.

Awards Sponsor

Implementado en:

Madrileña Red de Gas

Periodo de ejecución:

01/12/2022 - 28/02/2023

Otros socios tecnológicos:

Deloitte y AWS

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Archivo:

Descargar PDF

Web:

https://madrilena.es/

Linkedin:

https://www.linkedin.com/company/madrilenareddegas/
Artificial intelligence (AI) Digitalization
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