Capítulo 7
Ejemplos de funcionamiento
En esta sección trataremos unos pequeños ejemplos para ilustrar el funcionamiento del sistema. El sistema utiliza árboles de decisión para averiguar los atributos discriminatorios y obtener una acción adecuada al tipo de cliente. Con la suficiente información en la BBDD y con procedimientos estadísticos podemos asegurar que el cliente no abandona la empresa. De esta forma veremos como se comporta el módulo de inteligencia.
7.1. Ejemplo 1 (Averías)
Un cliente tuvo un accidente la semana pasada con su moto. Abrió una incidencia (avería) para solventar su problema. En la actualidad la avería sigue abierta y el cliente llama al call center exigiendo una solución a su situación. El cliente es atendido por el operador (usuario del sistema). Tras proporcionar su DNI para identificarse en el sistema e identificar la avería. El sistema obtiene los siguientes datos del cliente:
- DNI: 42695439-F
- Profesión: Director bancario
- Tipo de cliente: VIP
- Nombre: Juan
- Apellidos: Martínez Ponte
- Fecha de nacimiento: 25/04/1958
- Cuenta bancaria: 1568-4762-62-8468631379
- Domicilio: Av. Pez Volador, 34
- Código postal: 28032
- Localidad: Madrid
- Fecha de alta: 03/05/1999
- Salario: 50.000 €
- Moroso: No
- Nº hijos: 2
El módulo de inteligencia utiliza el conocimiento extraído de anteriores situaciones similares para crear el árbol de decisión. El propio módulo de inteligencia es capaz de inferir qué atributos son relevantes para tomar la decisión y elegir la acción más adecuada al perfil de ese cliente.
El módulo de inteligencia genera un árbol que permite elegir a través de una heurística la acción a aplicar más apropiada para el perfil del cliente.
Las posibles acciones para el perfil de ese cliente en esta situación son:- Acción 1: Proporcionar una moto de características similares a la suya en reparación sin coste adicional para el cliente. [15;25)
- Acción 2: Proporcionar una moto de características inferiores a la suya en reparación sin coste adicional para el cliente.[10;15)
- Acción 3: Proporcionar una moto de características similares a la suya en reparación con cargo adicional para el cliente.[5;10)
- Acción 4: Comprometerse con el cliente a tener su moto reparada en los próximos días.[0;5)
- Acción 5: Mantener la moto a la espera de la reparación hasta que se mejore la situación empresa - cliente.[-10; 0)
El módulo de inteligencia obtiene una heurística utilizando el árbol de decisión generado para el perfil del cliente. La heurística resultante es 17. Con esta puntuación le corresponde la acción nº 1.
7.2. Ejemplo 2 (Reclamaciones)
Un cliente ha recibido una factura que considera excesiva en cuanto a precio. Abrió una incidencia (reclamación) para estudiar su problema. En la actualidad la reclamación sigue abierta y el cliente llama al call center exigiendo una solución a su situación. El cliente es atendido por el operador (usuario del sistema). Tras proporcionar su DNI para identificarse en el sistema e identificar la reclamación. El sistema obtiene los siguientes datos del cliente:
- DNI: 52657882-F
- Profesión: Estudiante
- Tipo de cliente: Normal
- Nombre: Pedro
- Apellidos: Jiménez Lacruz
- Fecha de nacimiento: 25/04/1985
- Cuenta bancaria: 1521-2578-98-1548756988
- Domicilio: C/ Olimpo 16, 2º
- Código postal: 28039
- Localidad: Madrid
- Salario: n.d.
- Moroso: Sí; - 2300 €
- Nº hijos: 0
El módulo de inteligencia utiliza el conocimiento extraído de anteriores situaciones similares para crear el árbol de decisión. El propio módulo de inteligencia es capaz de inferir qué atributos son relevantes para tomar la decisión y elegir la acción más adecuada al perfil de ese cliente.
El módulo de inteligencia genera un árbol que permite elegir a través de una heurística la acción a aplicar más apropiada para el perfil del cliente.
Las posibles acciones para el perfil de ese cliente en esta situación son:
- Acción 1: Consultar al departamento de facturación la posibilidad de resolver la incidencia. Respuesta inmediata. [15;20)
- Acción 2: Comprometerse con el cliente a resolver la reclamación en los próximos 3 días.[7;15)
- Acción 3: Comprometerse con el cliente a resolver la reclamación en los próximos 10 días.[0;7)
- Acción 4: Mantener la reclamación sin solventar hasta que se mejore la situación empresa - cliente.[-10; 0)
El módulo de inteligencia obtiene una heurística utilizando el árbol de decisión generado para el perfil del cliente. La heurística resultante es -7. Con esta puntuación le corresponde la acción nº4.
7.3. Ejemplo 3 (Consultas)
Un cliente llama por primera vez preguntando acerca de una funcionalidad concreta sobre un GPS. Abre una incidencia (consulta) para registrar su duda. El cliente es atendido por el operador (usuario del sistema). Tras proporcionar su DNI para identificarse en el sistema e identificar la consulta en el HelpDesk. El sistema obtiene los siguientes datos del cliente:
- DNI: 26589741-F
- Profesión: Carpintero
- Tipo de cliente: Sencillo
- Nombre: Luis
- Apellidos: Ríos López
- Fecha de nacimiento: 25/04/1949
- Cuenta bancaria: 5159-5414-12-2153698547
- Domicilio: C/ La Teja 10, 1ºA
- Código postal: 26300
- Localidad: Logroño
- Salario: 20.000 €
- Moroso: No
- Nº hijos: 3
El módulo de inteligencia utiliza el conocimiento extraído de anteriores situaciones similares para crear el árbol de decisión. El propio módulo de inteligencia es capaz de inferir qué atributos son relevantes para tomar la decisión y elegir la acción más adecuada al perfil de ese cliente.
El módulo de inteligencia genera un árbol que permite elegir a través de una heurística la acción a aplicar más apropiada para el perfil del cliente.
Las posibles acciones para el perfil de ese cliente en esta situación son:
- Acción 1: Proporcionar ayuda detallada en el momento de la llamada. [7;15)
- Acción 2: Proporcionar ayuda poco concisa en el momento de la llamada.[2;7)
- Acción 3: Proporcionar la ayuda en los próximos días.[-7;2)
- Acción 4: Mantener la consulta sin resolver hasta que se mejore la situación empresa - cliente.[-15; -7)
El módulo de inteligencia obtiene una heurística utilizando el árbol de decisión generado para el perfil del cliente. La heurística resultante es 11. Con esta puntuación le corresponde la acción nº 1.
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