AI para Voice of Customer y Análisis de Feedback

El feedback de los clientes es una mina de oro de información, pero leer miles de reseñas manualmente es una tarea imposible. La inteligencia artificial moderna permite a los equipos de control de calidad y soporte procesar grandes cantidades de datos de clientes de manera eficiente y precisa. Este curso le enseña cómo aprovechar los Large Language Models (LLMs) y las técnicas modernas de análisis de texto para automatizar el trabajo pesado de la investigación de Voice of Customer (VoC). Aprenderá a convertir texto no estructurado en métricas claras, categorizar el feedback automáticamente y detectar tendencias emergentes antes de que se conviertan en problemas mayores. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de AI y procesamiento de lenguaje natural para datos empresariales. - Aplicar técnicas modernas de prompt engineering para extraer el sentimiento y la intención de reseñas complejas. - Analizar grandes conjuntos de datos de encuestas CSAT para identificar los principales impulsores de la satisfacción del cliente. - Categorizar el feedback no estructurado en mejoras accionables de productos y servicios. - Explorar conceptos fundamentales como vector search para consultar sus bases de datos de feedback de clientes de manera eficiente. - Diseñar flujos de trabajo automatizados para resumir las interacciones diarias o semanales de soporte al cliente. El plan de estudios comienza con la terminología esencial de AI y conceptos fundamentales antes de pasar a ejercicios prácticos basados en texto. Leerá escenarios del mundo real, examinará estrategias de formateo de datos y estudiará plantillas de prompts que ilustran cómo estructurar el feedback para el análisis de AI. Diseñado íntegramente para principiantes, este curso basado en texto no requiere experiencia previa en programación o ciencia de datos, solo el deseo de entender mejor a sus clientes. Comience a aprender hoy mismo para transformar la forma en que su organización escucha a sus clientes.