Título :	Artificial Intelligence for Customer Relationship Management : Keeping Customers Informed
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Galitsky, Boris, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	XI, 445 p. 261 ilustraciones, 147 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-52167-7
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Relaciones con los clientes  Inteligencia artificial  Simulación por ordenador  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora  Gestión de relaciones con el cliente  Modelado por computadora
Índice Dewey:	005.437 Interfaces de usuario
Resumen:	Esta monografía de investigación lleva la IA al campo de la gestión de relaciones con el cliente (CRM) para hacer que la experiencia del cliente con un producto o servicio sea inteligente y agradable. AI está aquí para ayudar a los clientes a obtener un reembolso por un vuelo cancelado, descongelar una cuenta bancaria u obtener el resultado de una prueba de salud. Hoy en día, CRM ha evolucionado desde almacenar y analizar los datos de los clientes hasta predecir y comprender su comportamiento poniendo un sistema CRM en el lugar de los clientes. Por lo tanto, es necesario que entren en juego el razonamiento avanzado con aprendizaje a partir de datos pequeños, sobre las actitudes de los clientes, la introspección, la lectura entre líneas de la comunicación con el cliente y la explicabilidad. La inteligencia artificial para la gestión de relaciones con los clientes aprovecha una serie de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), aprendizaje automático (ML), simulación y razonamiento para habilitar CRM con inteligencia. Un CRM eficaz y sólido debe poder chatear con los clientes, proporcionarles la información deseada, completar sus transacciones y resolver sus problemas. Introduce un medio sistemático para determinar el estado de ánimo de los clientes, sus intenciones y actitudes para determinar cuándo proporcionar una respuesta exhaustiva, una recomendación, una explicación, un argumento adecuado, un asesoramiento oportuno y una promoción o compensación. El autor emplea una variedad de métodos de aprendizaje automático, desde deterministas hasta estadísticos y profundos, para predecir el comportamiento del cliente y anticipar posibles quejas, asegurando la retención de clientes de manera eficiente. Al proporcionar un foro para el intercambio de ideas en IA, este libro proporciona una cobertura concisa pero completa de metodologías, herramientas, problemas, aplicaciones y tendencias futuras para profesionales, gerentes e investigadores en el campo de CRM junto con profesionales de IA y TI. .
Nota de contenido:	Introduction -- Distributional Semantics for CRM: Making word2vec Models Robust by Structurizing Them -- Employing Abstract Meaning Representation to Lay the Last Mile towards Reading Comprehension -- Summarized Logical Forms for Controlled Question Answering -- Summarized Logical Forms based on Abstract Meaning Representation and Discourse Trees -- Acquiring New Definitions of Entities -- Inferring Logical Clauses for Answering Complex Multi-hop Open Domain Questions -- Managing Customer Relations in an Explainable Way -- Recognizing Abstract Classes of Text Based on Discourse -- Conversational Explainability for CRM.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Artificial Intelligence for Customer Relationship Management : Keeping Customers Informed [documento electrónico] / Galitsky, Boris, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 445 p. 261 ilustraciones, 147 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-52167-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Interfaces de usuario (sistemas informáticos)  La interacción persona-ordenador  Relaciones con los clientes  Inteligencia artificial  Simulación por ordenador  Interfaces de usuario e interacción persona-computadora  Gestión de relaciones con el cliente  Modelado por computadora
Índice Dewey:	005.437 Interfaces de usuario
Resumen:	Esta monografía de investigación lleva la IA al campo de la gestión de relaciones con el cliente (CRM) para hacer que la experiencia del cliente con un producto o servicio sea inteligente y agradable. AI está aquí para ayudar a los clientes a obtener un reembolso por un vuelo cancelado, descongelar una cuenta bancaria u obtener el resultado de una prueba de salud. Hoy en día, CRM ha evolucionado desde almacenar y analizar los datos de los clientes hasta predecir y comprender su comportamiento poniendo un sistema CRM en el lugar de los clientes. Por lo tanto, es necesario que entren en juego el razonamiento avanzado con aprendizaje a partir de datos pequeños, sobre las actitudes de los clientes, la introspección, la lectura entre líneas de la comunicación con el cliente y la explicabilidad. La inteligencia artificial para la gestión de relaciones con los clientes aprovecha una serie de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), aprendizaje automático (ML), simulación y razonamiento para habilitar CRM con inteligencia. Un CRM eficaz y sólido debe poder chatear con los clientes, proporcionarles la información deseada, completar sus transacciones y resolver sus problemas. Introduce un medio sistemático para determinar el estado de ánimo de los clientes, sus intenciones y actitudes para determinar cuándo proporcionar una respuesta exhaustiva, una recomendación, una explicación, un argumento adecuado, un asesoramiento oportuno y una promoción o compensación. El autor emplea una variedad de métodos de aprendizaje automático, desde deterministas hasta estadísticos y profundos, para predecir el comportamiento del cliente y anticipar posibles quejas, asegurando la retención de clientes de manera eficiente. Al proporcionar un foro para el intercambio de ideas en IA, este libro proporciona una cobertura concisa pero completa de metodologías, herramientas, problemas, aplicaciones y tendencias futuras para profesionales, gerentes e investigadores en el campo de CRM junto con profesionales de IA y TI. .
Nota de contenido:	Introduction -- Distributional Semantics for CRM: Making word2vec Models Robust by Structurizing Them -- Employing Abstract Meaning Representation to Lay the Last Mile towards Reading Comprehension -- Summarized Logical Forms for Controlled Question Answering -- Summarized Logical Forms based on Abstract Meaning Representation and Discourse Trees -- Acquiring New Definitions of Entities -- Inferring Logical Clauses for Answering Complex Multi-hop Open Domain Questions -- Managing Customer Relations in an Explainable Way -- Recognizing Abstract Classes of Text Based on Discourse -- Conversational Explainability for CRM.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i