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Caso de éxito

Escuchando al Cliente con Social Listening 2.0 y AI​

Cliente:Privado

Industria:Telecomunicaciones

País:Perú

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El desafío

Una empresa de telecomunicaciones en Perú necesitaba mejorar su capacidad de interpretar grandes volúmenes de comentarios en redes sociales. El objetivo era superar las limitaciones de los métodos tradicionales de monitoreo, implementando un sistema capaz de identificar múltiples temas simultáneamente, clasificar sentimientos con precisión y ofrecer insights relevantes para la toma de decisiones del negocio.

El enfoque

Impulsar la transformación digital mediante inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para capturar y analizar de forma inteligente la voz del cliente en redes sociales. El proyecto se centró en habilitar decisiones ágiles y fundamentadas, mejorando la experiencia del cliente a partir de datos reales.

El resultado

Se implementó un sistema inteligente de multi-etiquetado y análisis de sentimientos, respaldado por herramientas como Hootsuite y BigQuery. Esto permitió la creación de un dashboard integrado con información procesada en tiempo real y un chat con capacidades NLP para facilitar respuestas inmediatas a preguntas de negocio.

El resultado fue una mejora significativa en la interacción con el cliente y una toma de decisiones más rápida y centrada en datos.​

La colaboración con CSA

Se desarrolló un proyecto de transformación digital en colaboración entre un equipo especializado en Data & AI y un equipo de marca y comunicación de una empresa del sector telecomunicaciones. El objetivo fue capturar y analizar de forma inteligente la voz del cliente en redes sociales mediante técnicas de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

El equipo técnico definió las hipótesis de análisis, configuró un sistema de multi-etiquetado inteligente y diseñó el flujo de datos entre las plataformas de recolección, procesamiento y visualización. Por su parte, el equipo de comunicación facilitó el acceso a los canales sociales y colaboró activamente en la validación de categorías y etiquetas, asegurando la alineación con los objetivos de negocio y el tono de marca.

Durante la implementación, se integraron herramientas para la recolección de datos, procesamiento en la nube y visualización de insights en un dashboard central. Además, se desarrolló un asistente conversacional basado en NLP que permitió explorar la información de forma ágil.

La colaboración fluida entre ambos equipos permitió adaptar el modelo a los cambios en tiempo real, optimizando la precisión del análisis y acelerando la toma de decisiones.

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