Setorização automática no atendimento de telecomunicações para aprimorar a experiência do cliente (2023)
- Authors:
- USP affiliated author: LINO, RADAKIAN MAURITY SOUSA - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE TEXTO; TELECOMUNICAÇÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Keywords: Classificação multirrótulo; Atendimento ao Cliente; Experiência do Cliente
- Language: Português
- Abstract: Desde a privatização do setor de telecomunicações no Brasil, em 1998, a demanda por serviços em telefonia fixa, celulares, TV por assinatura e principalmente banda larga, crescem regularmente, gerando uma série de desafios, como expansão de redes, universalização de serviços e atendimento ao cliente. Este trabalho apresenta um estudo de caso, no atendimento ao cliente do setor de Telecom, em operadora de telefonia móvel. Ele trata a classificação automática de textos recebidos por meios de pesquisas juntos aos clientes, onde os mesmos indicam suas necessidades e se o problema foi resolvido ou não. A título de exemplo as necessidades dos clientes são relacionadas a serviços que conhecemos em nosso dia a dia, como solicitações de mudança de endereços, ajustes em faturas e/ou redução de valores, informações diversas, suporte técnico ou mesmo pedidos de cancelamento. Por meio desta classificação, a empresa poderá sistematizar o direcionamento da solução para uma área especifica de tratamento, visando reduzir o tempo de resposta, melhorar processos internos e aprimorar a experiência do cliente. O problema em questão foi abordado como um cenário de classificação multirrótulo, pois uma mesma reclamação do cliente pode ter mais de um motivo associado. Neste contexto, é proposto que a setorização para tratamento da necessidade do cliente ocorra de forma automática após a análise do texto recebido. Neste contexto, foram coletados, tratados e rotulados dados reais e, para geração dos modelos, foi utilizada uma abordagem combinando as transformações Binary Relevance (BR) e Label Powerset (LP) com os métodos Regressão Logística (RL) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM).
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2023
-
ABNT
LINO, Radakian Maurity Sousa. Setorização automática no atendimento de telecomunicações para aprimorar a experiência do cliente. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7766839c-5901-4cb8-9241-3a7cfee7b45a/Radakian%20Maurity%20Sousa%20Lino.pdf. Acesso em: 02 maio 2024. -
APA
Lino, R. M. S. (2023). Setorização automática no atendimento de telecomunicações para aprimorar a experiência do cliente (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7766839c-5901-4cb8-9241-3a7cfee7b45a/Radakian%20Maurity%20Sousa%20Lino.pdf -
NLM
Lino RMS. Setorização automática no atendimento de telecomunicações para aprimorar a experiência do cliente [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7766839c-5901-4cb8-9241-3a7cfee7b45a/Radakian%20Maurity%20Sousa%20Lino.pdf -
Vancouver
Lino RMS. Setorização automática no atendimento de telecomunicações para aprimorar a experiência do cliente [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7766839c-5901-4cb8-9241-3a7cfee7b45a/Radakian%20Maurity%20Sousa%20Lino.pdf
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