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Kiran Peddireddy y Dishant Banga, Gestión de quejas de clientes Soluciones para resolver problemas comerciales, optimizar la utilización de la nube y mejorar el cumplimiento

Kiran Peddireddy y Dishant Banga son expertos en utilizar soluciones basadas en datos para resolver problemas comerciales, optimizar la gestión de quejas y mejorar el cumplimiento. Han demostrado su experiencia realizando investigaciones y presentando artículos sobre soluciones que aprovechan los flujos de datos de Kafka para el aprendizaje automático, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, lo que mejora significativamente la experiencia del cliente en la gestión de quejas.

La gesti√≥n de las quejas de los clientes es un aspecto fundamental de cualquier negocio, ya que desempe√Īa un papel clave a la hora de mejorar la experiencia del cliente y mantener su fidelidad. Sin embargo, resolver quejas de manera eficaz y eficiente puede resultar un desaf√≠o, especialmente para organizaciones grandes con un gran volumen de interacciones con los clientes. Los modelos de clasificaci√≥n de aprendizaje autom√°tico (ML) han demostrado ser eficaces para predecir categor√≠as de quejas de los clientes y proporcionar respuestas personalizadas, pero estos modelos requieren grandes cantidades de datos para la capacitaci√≥n y datos en tiempo real para la predicci√≥n. Para abordar estos desaf√≠os, se pueden utilizar flujos de datos para facilitar la capacitaci√≥n en aprendizaje autom√°tico y la predicci√≥n en tiempo real en la gesti√≥n de quejas de los clientes. Kafka es una plataforma de transmisi√≥n de c√≥digo abierto que proporciona una plataforma escalable y confiable para manejar grandes cantidades de datos en tiempo real. Al utilizar Kafka para la ingesta de datos, la extracci√≥n de funciones, la capacitaci√≥n de modelos y la predicci√≥n en tiempo real, las organizaciones pueden mejorar significativamente su capacidad para gestionar las quejas de los clientes de manera efectiva.

Kiran Peddireddy: Kiran Peddireddy es una PYME en Ingenier√≠a de Datos con una Maestr√≠a en Ciencias en Tecnolog√≠a de Ingenier√≠a de la Universidad Estatal Central de Connecticut. Se especializa en integraci√≥n de datos, middleware, AWS, flujos de datos, visualizaci√≥n y an√°lisis de datos. Kiran ha realizado importantes contribuciones a los sectores automotriz y aeron√°utico mediante la creaci√≥n de soluciones innovadoras para abordar desaf√≠os complejos. Es muy respetado tanto por su equipo como por sus pares de la industria por su experiencia excepcional en tecnolog√≠as de la nube, infraestructura e ingenier√≠a de datos, que ha desempe√Īado un papel crucial en impulsar el crecimiento y el √©xito de su empresa en el ferozmente competitivo mercado automotriz de EE. UU. El profundo conocimiento de Kiran sobre la ingenier√≠a de datos y las tecnolog√≠as de la nube le ha permitido proporcionar conocimientos y soluciones incomparables que han revolucionado la industria.

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platon banga: Dishant Banga complet√≥ su Maestr√≠a en Ingenier√≠a de Sistemas y Gesti√≥n de Ingenier√≠a, con especializaci√≥n en An√°lisis de Datos/Ciencia de Datos, de la Universidad de Carolina del Norte, Charlotte. Tiene un gran inter√©s en aprovechar el aprendizaje autom√°tico y la ciencia de datos para resolver problemas comerciales complejos y ha participado en varias competencias a nivel nacional e internacional, donde desarroll√≥ soluciones innovadoras para abordar estos desaf√≠os. Dishant, que actualmente se desempe√Īa como analista de datos senior en Bridgetree, EE. UU., se dedica a desarrollar modelos y aplicaciones estad√≠sticas y de aprendizaje autom√°tico que impulsan el √©xito empresarial. Su pasi√≥n por la inteligencia artificial le ha llevado a explorar formas nuevas e innovadoras de aplicar estas tecnolog√≠as para resolver problemas complejos. Con una s√≥lida formaci√≥n acad√©mica y experiencia pr√°ctica, Dishant es un analista altamente capacitado y motivado que se dedica a ampliar los l√≠mites de lo que es posible en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje autom√°tico.

Abordar la gestión de quejas

La gesti√≥n de quejas es un aspecto crucial de cualquier negocio que trate con clientes, y la resoluci√≥n r√°pida y efectiva de las quejas es esencial para mejorar la experiencia del cliente y mantener su lealtad. Las quejas de los clientes pueden surgir por diversos motivos, como defectos del producto o servicio, errores de facturaci√≥n, falta de comunicaci√≥n o retrasos en la entrega, entre otros. Estas quejas pueden recibirse a trav√©s de varios canales, como llamadas telef√≥nicas, correos electr√≥nicos, plataformas de redes sociales o interacciones en persona. Para gestionar estas quejas de forma eficaz, las empresas deben contar con un sistema de gesti√≥n de quejas estructurado y eficiente. Este sistema debe incluir procedimientos claramente definidos para recibir, registrar, investigar y resolver quejas, junto con herramientas y recursos adecuados para el personal involucrado en el proceso. Tambi√©n es esencial contar con personal emp√°tico y bien capacitado que pueda manejar las quejas de los clientes de manera profesional y cort√©s. En los √ļltimos a√Īos, los avances tecnol√≥gicos han facilitado a las empresas la gesti√≥n eficaz de las quejas de los clientes. Los modelos de aprendizaje autom√°tico (ML) se pueden utilizar para predecir categor√≠as de quejas de los clientes y proporcionar respuestas personalizadas, pero requieren grandes cantidades de datos para la capacitaci√≥n y datos en tiempo real para la predicci√≥n. Para abordar este desaf√≠o, los flujos de datos de Kafka se pueden utilizar para la capacitaci√≥n en aprendizaje autom√°tico y la predicci√≥n en tiempo real en la gesti√≥n de quejas, proporcionando una plataforma escalable y confiable para manejar grandes cantidades de datos en tiempo real. Al adoptar estas tecnolog√≠as, las empresas pueden mejorar sus sistemas de gesti√≥n de quejas, mejorar la experiencia del cliente y mantener su lealtad. Sin embargo, es importante se√Īalar que la tecnolog√≠a por s√≠ sola no es suficiente para abordar la gesti√≥n de quejas de manera efectiva; Las empresas tambi√©n deben tener una cultura centrada en el cliente, donde la atenci√≥n se centre en resolver las quejas de los clientes de manera r√°pida y eficiente, y en mejorar continuamente el sistema de gesti√≥n de quejas para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes.

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Pensando en el futuro

Kiran Peddireddy y Dishant Banga est√°n comprometidos con el aprendizaje permanente y la mejora constante de sus habilidades para brindar a sus clientes soluciones avanzadas. Son miembros activos de varias asociaciones profesionales y est√°n dedicados a mantenerse a la vanguardia de las tendencias y mejores pr√°cticas de la industria. Como expertos en el espacio de los datos, a Kiran y Dishant les apasiona ayudar a otros a desarrollar sus habilidades y tener √©xito en sus carreras. Con frecuencia participan como jueces en premios de la industria y Hackathons, donde comparten su conocimiento y experiencia con otros l√≠deres de opini√≥n y arquitectos de nuevas soluciones en todo el mundo. Kiran y Dishant se comprometen a superar las expectativas en cada proyecto que emprenden, brindando a sus clientes soluciones innovadoras que impulsen el √©xito empresarial. A medida que contin√ļan evolucionando sus habilidades y conocimientos, siguen dedicados a brindar el m√°s alto nivel de servicio y experiencia a sus clientes.

Referencias:

Kiran Peddireddy, Dishant Banga, “Mejora de la experiencia del cliente a trav√©s de Kafka Data Steams para el aprendizaje autom√°tico impulsado para la gesti√≥n de quejas”, Revista internacional de tendencias y tecnolog√≠a inform√°tica, vol. 71, n√ļm. 3, p√°gs. 7-13, 2023.

Dishant Banga, Kiran Peddireddy, “Inteligencia artificial para la gesti√≥n de quejas de clientes”, Revista internacional de tendencias y tecnolog√≠a inform√°tica, vol. 71, n√ļm. 3, p√°gs. 1-6, 2023

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