Gracias al apoyo de los Fondos FEDER y del IVACE, hoy ya es una realidad el proyecto “Diseño y modelado de un SMARTBOT capaz de contextualizar interacciones más eficaces con los clientes, mediante algoritmos de targeting en tiempo real” (IMIDTA/2017/127).
El principal objetivo de este proyecto es el diseño de un motor capaz de descubrir en tiempo real, las respuestas e indicaciones más adecuadas que un bot debe dar a un cliente, en función de quién sea cliente y su contexto de interacción.
Los resultados que esperamos obtener del desarrollo del SMARTBOT son:
- Un juego (suficientemente genérico) de algoritmos aplicados en un sistema de Machine Learning capaces de identificar patrones que modelen al interlocutor y, con ello, seleccionar las ramas y alternativas de respuesta óptimas para los objetivos de la organización (ej.: recomendar el máster más adecuado a un posible alumno, dar el mejor argumento para captar la información de detalle del interlocutor o lograr que acepte una llamada telefónica de un agente, realizar una simulación de un producto, etc.).
- Un modelo de Scoring que beba de fuentes externas (típicamente redes sociales, búsquedas en internet, etc.), que sea accesible desde los algoritmos en Machine Learning para su evaluación en tiempo real.
- Un modelo de conocimiento del cliente, dentro de la organización, sustentado en un sistema CRM y el propio contexto del bot y su entrenamiento previo.
- Una capa capaz de interconectar de forma estandarizada el bot que está interaccionando con los usuarios, con los sistemas de conocimiento de la organización y las decisiones del sistema basado en Machine Learning.
En definitiva, pretendemos conseguir un bot con respuestas optimizadas, en base a deducciones que realice sobre la presencia o huella en internet de un individuo con parámetros como su raza, religión, lengua, sexo, etc, ampliando de esta forma el público objetivo al que nos dirijimos.
