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Cómo Ocado utiliza machine learning para mejorar el servicio al cliente

Siendo el supermercado online más grande del mundo con más de 500.000 clientes activos les permiten obtener la oportunidad de interactuar con la gente en todo el Reino Unido sobre una base diaria. Ocado, en una entrada a su blog oficial, explica el proceso de contact center, un servicio de atención al cliente al que ellos consideran «el mejor servicio al cliente de la industria, que es una de las muchas razones por las que nuestros clientes siguen regresando».

banner-marcas-mcc-2016-v2Desde que Ocado no tiene tiendas físicas, existen principalmente dos formas en que sus clientes y sus empleados interactuan directamente. La primera (y probablemente la más común),  cuando los repartidores entregan las tiendas de comestibles a la puerta de los clientes; la segunda es cuando los clientes llaman o o envían nuestros mails utilizando su contact center en Reino Unido.

El centro de contacto con el cliente

Ocado opera con los métodos de contacto que la mayoría de las personas que ya están familiarizadas, proporcionando varias maneras para que los clientes se pongan en contacto, incluyendo Social Media, un número de teléfono, y un correo electrónico de contacto.

Cuando se trata de los emails se obtiene una gran variedad de feedback y reclamaciones o problemas del servicio.

Ponerse en contacto con una empresa puede sentirse a veces engorroso, por ello, Ocado apunta: «Para hacer que todo el proceso sea agradable y fácil para nuestros clientes, no les enviamos un  ningún formulario a rellenar o auto-categorizar sus correos electrónicos. En su lugar, todos los mensajes se entregan a un buzón centralizado sin importar su contenido».

Sin embargo, un rápido análisis de las clases de correos electrónicos mencionados anteriormente revela que no todos ellos deben ser tratados con la misma prioridad. En un antiguo centro de contacto, cada correo electrónico se lee y se clasifica por uno de los representantes de servicio al cliente y que se dirigió al departamento correspondiente.

Este modelo tiene algunos defectos importantes: si el negocio comienza escalar rápidamente, los representantes del servicio al cliente les puede resultar difícil para mantenerse al día, lo que provocaría retrasos más largos y el correspondiente enfado de los clientes.

El aprendizaje automático al rescate

Sin el conocimiento de muchos, Ocado tiene una división de tecnología de más de 1000 desarrolladores, ingenieros, investigadores y científicos que construyen una infraestructura de tecnología óptima que revoluciona la forma en que la gente compra online. Esta división se llama Ocado Technology e incluye un equipo científico de datos que se encuentra investigando nuevas formas de aplicar el aprendizaje automático y técnicas de IA para mejorar los procesos relacionados con la ejecución de las operaciones de retail.

Después de analizar las últimas investigaciones sobre el tema, el equipo científico descubrió que los datos de algoritmos de aprendizaje automático se pueden adaptar para ayudar a los clientes a hacer frente a los centros de grandes cantidades de correos electrónicos.

La solución de software creada por el equipo analiza a través del cuerpo del email y crea etiquetas que ayudan a los trabajadores de los centros de contacto determinar la prioridad de cada correo electrónico. En el caso de un cliente que presente un tema acerca de un pedido, el sistema detecta que un representante deberá responder al mensaje urgente y, por tanto, asigna el código de la etiqueta y el color apropiado.

La ciencia de datos en Ocado, a través de Google Cloud Platform y TensorFlow

Este nuevo centro de contacto ML demuestra cómo Ocado está utilizando las últimas tecnologías para hacer compras online mejor para todos.

El blog señala: «Nuestro equipo interno de científicos de datos  entrenó el modelo de aprendizaje de máquina en un gran conjunto de mensajes de correo electrónico anteriores. Durante la fase de investigación, el equipo comparó diferentes arquitecturas para encontrar una solución adecuada: redes neuronales convolucionales (CNNs), redes de larga memoria corta duración (LSTMs), entre otros . Una vez se ha creado la arquitectura de software, el modelo se creó a continuación, utilizando la biblioteca TensorFlow y el lenguaje de programación Python».

Python es el lenguaje de programación más popular de facto en la comunidad científica de datos y proporciona las capacidades simplicidad sintaxis y la expresividad que estábamos buscando. En el caso de TensorFlow, se trata de un conjunto de herramientas de aprendizaje automático de código abierto que puede ampliarse de una investigación a la producción. TensorFlow se construye alrededor de los gráficos de flujo de datos que pueden ser fácilmente construidos en Python, pero el cálculo subyacente se maneja en C ++ que hace que sea extremadamente rápido.

La comprensión del lenguaje natural es un problema particularmente difícil para las computadoras. Para superar este obstáculo, los científicos de datos necesitan tener acceso a gran cantidad de recursos computacionales y APIs bien definidas para el procesamiento del lenguaje natural. Gracias a Google Cloud Platform, Ocado fue capaz de utilizar el poder de la computación en la nube y formar a nuestros modelos en paralelo. Por otra parte, Ocado ha sido uno de los primeros de la máquina de aprendizaje de Google en la nube  (ahora disponible para todas las empresas en fase beta pública), así como la API de lenguaje natural en la nube .

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