ROBOTICS FOR
CUSTOMERS

O novo framework da Reply para Engajamento de Clientes conduzido por dados

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O QUE É ROBOTICS FOR CUSTOMERS?

A Reply desenvolveu a sua própria abordagem de Robotics for Customers no contexto de Clientes Orientado por Dados. Robotics for Customers é um framework construído em dois pilares fundamentais: Sistemas de Recomendações e Sistemas Conversacionais..

A sinergia entre esses recursos avançados determina uma perspectiva rica e unificada sobre Automação de Marketing e Percepção do Cliente:


  • uma nova abordagem para a Percepção do Cliente, graças à Aprendizagem de Máquinas e Advanced Analytics
  • um novo ponto de contato para o Engajamento do Cliente, graças ao Processamento e Compreensão da Linguagem Natural
  • uma nova maneira de obter interação entre os canais, graças a um design personalizado do Percurso do Cliente

SAIBA MAIS!

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VAMOS ENTENDER MELHOR OS SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃ

Sistemas de Recomendação lidam com uma forma particular de filtragem inteligente de informações, com o objetivo de extrair valor, encontrando semelhanças entre usuários e/ou itens, gerando uma lista de sugestões adaptadas às preferências do usuário final.

O framework de Robotics for Customers introduziu uma estratégia de desenvolvimento unificada para Sistemas de Recomendação que agora permite que esses serviços sejamdesenvolvidos e implementados de maneira direta, desde os protótipos até ambientes de produção.. Do ponto de vista da organização, um Sistema de Recomendação pode ser construído com uma pequena quantidade de dados, que podem ser tão diversos quanto as atividades exercidas por uma empresa (por exemplo, carteiras de clientes, comportamentos exibidos, reclamações, interesses pessoais, eventos relevantes, etc.). O mecanismo de processamento de dados é, então, fornecido por análises avançadas, tipicamente construídas usando algoritmos baseados em AI e de Aprendizagem de Máquinas.SAIBA MAIS!

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E O QUE SÃO SISTEMAS CONVERSACIONAIS?

Sistemas conversacionais são são máquinas inteligentes que podem compreender a linguagem e conduzir uma conversa escrita ou oral com um Usuário. A sua adoção visa melhorar aExperiência do Cliente ao direcionar a interação homem-máquina. Seu objetivo é fornecer respostas informadas, assistência e ajuda em uma interação com um canal direto e, possivelmente, em tempo real.

Os Sistemas Conversacionais são projetados para realizar uma conversa através de métodos auditivos ou textuais, simulando de forma convincente como um ser humano se comportaria, e usufruindo de sofisticados recursos de Processamento e Compreensão da Linguagem Natural.

O framework de Robotics for Customers introduziu uma abordagem de design centrada no humano para Sistemas Conversacionais, com o objetivo de criar “sistemas de experiência”, humanizando processos e explorando tecnologia avançada. Além disso, a abordagem de Personality by design é a metodologia que molda a personalidade do Bot, aprimorando o design dos estilos de interação, humanizando os pontos de contato com o Cliente e as experiências dos usuários.SAIBA MAIS!

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O FRAMEWORK DE ROBOTICS FOR CUSTOMERS

A Reply desenvolveu o framework de Robotics for Customers como uma abordagem abrangente para o desenvolvimento de serviços estratégicos de Engajamento de Clientes Orientado por Dados. Um dos principais objetivos do framework é fazer com que as informações, que normalmente são escondidas e fragmentadas dentro dos ativos de dados empresariais e plataformas de TI, sejam acionáveis.

Por este ponto de vista, o framework de Robotics for Customers foi concebido para fornecer suporte adequado a qualquer processo de negócios. Destina-se principalmente a Serviços Personalizados, a serem fornecidos aos Usuários dentro dos canais digitais preferidos.

O modelo do framework é construído adotando uma atitude multidisciplinar e entre vários domínios, alavancando expertise em consultoria estratégica em vários contextos e cenários de mercado. O framework Robotics for Customers oferece competências, experiências e práticas para oferecer soluções completas. SAIBA MAIS!

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Conversational Systems

Case Study

Sistemas Conversacionais em Automóveis

Um dos primeiros casos em que a abordagem de Robotics for Customers encontrou com os Chatbots foi na indústria automotiva, onde os assistentes on-line foram concebidos para a apresentação de produtos e a configuração de catálogos.

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Financial Services

Case Study

O caso da Banca Mediolanum: Laboratório de Data Analytics e realização de um Mecanismo de Recomendação

Com o objetivo de experimentar uma abordagem de Advanced Analytics, a iniciativa do laboratório de Data Analytics da Banca Mediolanum envolve a parceria entre as equipes de Pesquisa de Marketing e a Reply para o desenvolvimento de mecanismos avançados de análise de dados e a criação de serviços proativos e personalizados para o cliente.

Conversational Systems

Best Practice

Personality by Design

Nas últimas décadas, assistimos ao surgimento de uma sociedade cada vez mais robótica e ao crescimento da inteligência artificial complexa.

Mas, como essas tecnologias realmente se desenvolveram?

Human Centered Design O maior obstáculo para a centralização do cliente é a sua cultura organizacional 0

Conversational Systems

Best Practice

Human Centered Design: O maior obstáculo para a centralização do cliente é a sua cultura organizacional

Com o atual aumento da badalação em torno da centralização do cliente, muitas empresas estão nos procurando para ajudá-los a transformar seu desenvolvimento de produtos e serviços em uma versão mais centrada no humano.

Recommendation Systems

Best Practice

Abordagem e metodologia para trazer recomendações em ambientes de produção

A Reply desenvolveu o framework Robotics for Customers, que é a síntese das diferentes empresas da Reply e permite que os clientes construam um Sistema de Recomendação time-to-value que possa ser facilmente integrado em qualquer plataforma existente.

Usando Deep Learning e Knowledge Graphs para antecipar as necessidades dos clientes 0

Recommendation Systems

Best Practice

Usando Deep Learning e Knowledge Graphs para antecipar as necessidades dos clientes

Podemos ir ainda mais longe usando métodos de Deep Learning e Knowledge Graph que alavanquem dados contextuais e não estruturados.