MINERVA 3.0 – ATENCIÓN INTEGRAL A CLIENTES

Minerva es una línea de productos centrados en la atención integral de clientes de una entidad, con independencia del canal de comunicación, basada en la gestión de la información a partir de herramientas de comprensión del lenguaje natural, mejorando notablemente el nivel de calidad del soporte prestado a los clientes y reduciendo considerablemente los costes de éste.

Minerva puede atender diferentes canales de comunicación (Web, Call Center, correos electrónicos, FAX (OCR), twitter, etc…), en función de las necesidades de cada caso. El conjunto de módulos que integran minerva cubren el ciclo completo de atención al cliente, desde un asistente virtual on-line en web, hasta el apoyo a operadores de Help Desk, pasando por algunas funciones específicas relacionadas con la búsqueda semántica y el tratamiento de información desestructurada. Todos los módulos pueden funcionar de forma conjunta o individualmente, en función de las necesidades de cada organización que lo utilice. La plataforma se ofrece con licencia de uso y servicio de mantenimiento. Carver ofrece un seguimiento continuo, garantizando en todo momento la calidad del servicio.

Semantic search 250

¿Qué es la búsqueda semántica?

Consiste en la localización de textos o documentos en función de los conceptos solicitados (unidades semánticas ).

Permite el uso del lenguaje natural para formular las solicitudes de búsqueda.

Obtiene los mismos resultados ante el mismo concepto, independientemente del lenguaje empleado.

Permite analizar tanto textos estructurados como no estructurados.

¿Qué es minerva?

Es una potente herramienta de búsqueda semántica,capaz de responder todo tipo de preguntas o localizar conceptos usando el lenguaje natural.

Atiende múltiples canales de comunicación: Web, Call Center, Correos electronicos, twitter, gestor documental.

Permite solucionar varios ámbitos de negocio:

  • Asistente virtual web
  • Asistente de Call Center
  • Buscador semántico
  • Clasificador de textos
  • Normalizador de datos

Esquema funcionamiento Minerva castellano

¿Para qué sirve minerva?

  • Ayudar a encontrar contenidos de una web o intranet de forma natural e intuitiva
  • Clasificar y reenviar automáticamente los e-mails que llegan a buzones genéricos
  • Conocer mejor a los visitantes de una web
  • Disminuir las necesidades de formación de operadores de Call Center
  • Localizar conceptos específicos entre el contenido de infinidad de documentos electrónicos (Word, pdf, etc.).
  • Mejorar el conocimiento interno en una Entidad
  • Clasificar e indexar automáticamente los documentos de una Entidad

VENTAJAS APORTADAS

  • Reducción de costes de personal
  • Automatización de tareas
  • Reucción de errores
  • Reducción de consultas telefónicas
  • Mejora de satisfacción de los usuarios
  • Mejora del conocimiento de los contenidos

¿Cómo se instala minerva?

La Instalación y puesta en marcha es rápida, sencilla y segura, dado que minerva es totalmente parametrizable y no es intrusivo (no requiere cambios ni adaptaciones en los elementos con los que está colaborando).

Minerva es modular y altamente escalable, lo que permite solucionar cualquier problemática de forma progresiva. Carver ofrece un servicio ininterrumpido en modalidad SaaS (Software as a Service).

En el momento de la instalación Carver se responsabiliza de

  • Análisis inicial
  • Proyecto de parametrización e implantación
  • Formación
  • Puesta en marcha
  • Mantenimiento

ESTADÍSTICAS DE MINERVA

  • Más de 900.000 conversaciones asistidas
  • Más de 2.500.000 respuestas
  • Más de 350.000 emails clasificados
  • Más de 5.000.000 de usuarios atendidos.

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MUS Minerva User Support

MUS es una herramienta que permite dar soporte a los usuarios (internos o externos) de un sitio web complejo y con un gran volumen de información. Aplicando técnicas de búsqueda semántica, MUS localiza la información necesaria para atender a los usuarios a partir de los conceptos que representan las palabras, y no a partir de su literalidad (busqueda semántica).

MUS está indicado para cualquier entidad pública o privada que ponga a disposición de terceros, internos o externos, información especializada. (ej. Administración pública, empresas de eCommerce, webs complejas, etc.) sin necesidad de que el usuario conozca los términos de negocio utilizados por la entidad.

Puerta de acceso a la información

MUS es un sistema que ayuda a los usuarios a localizar la información dentro de un sitio web, wiki, repositorio, etc. de forma rápida y eficaz. Agiliza la navegación y hace prescindible el concepto de menú. Responde a las preguntas de forma individualizada. Entiende el lenguaje natural. Tiene y transmite emociones y tiene en cuenta las preferencias del usuario para que la respuesta se adapte a su perfil.

Atendiendo las consultas

MUS efectua búsquedas inteligentes. El sistema interpreta los argumentos de búsqueda y pone la información a disposición del usuario, sin más. Las búsquedas se basan en los conceptos y palabras clave, por consiguiente, expresiones con el mismo significado o relacionadas a través del negocio producen siempre los mismos resultados. MUS interpreta el lenguaje escrito de manera natural y es tolerante a faltas de ortografía y errores tipográficos. En definitiva, simplemente atendiendo las consultas.

Modularidad

MUS se compone de 3 módulos independientes, los cuales están convenientemente especializados en función del canal atendido. Estos módulos son los siguientes:

  • WA – Web assistant
  • 2S – Semantic Search
  • 2C – Call Center

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MTC Minerva Text Classifier

MTC es la herramienta de análisis de textos no estructurados para su clasificación automática o según criterios preestablecidos. Dirigido a empresas que necesitan identificar, extraer y clasificar grandes volúmenes de datos procedentes de sistemas de información, sitios web y documentos de texto sin estructurar.

Clasificación de contenidos

MTC clasifica de forma automática según criterios preestablecidos textos desestructurados provenientes de diferentes fuentes de información según las necesidades, tanto documentos de cualquier tipo como correos electrónicos.

 

Distribuyendo el trabajo

MTC, en función de los contenidos de los textos analizados, es capaz de tomar decisiones, como por ejemplo realizar de forma automática el renvío de un correo determinado a la persona responsable de su resolución dentro de una organización.

Extracción de datos de negocio

MTC está dotado de procedimientos que le permiten realizar de forma automatizada la extracción de aquellos datos de interés para la organización que a menudo se encuentran embebidos dentro de documentos, de forma totalmente arbitraria. El clasificador los localiza y los extrae para que puedan ser utilizados directamente en procesos de negocio de la compañía.

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Casos de uso

A continuación se exponen una serie de casos prácticos donde la utilización de nuestra Plataforma de Atención Integral a Clientes minerva, ha dado soluciones prácticas y de alta rentabilidad a problemáticas que en un entorno digital son cada día más frecuentes.

Para cada uno de los casos que exponemos a continuación, planteamos la problemática inicial que debía ser resuelta, la solución aportada con nuestra plataforma y los resultados efectivos que se han obtenido con esa solución.

CALL CENTER DE COMPAÑÍA DE SERVICIOS

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Problemática inicial

Dificultad de los operadores telefónicos del Call Center para encontrar respuestas adecuadas a las preguntas de los clientes. Elevados costes de formación de los operadores telefónicos.

HERRAMIENTAS1

Solución Adoptada

Instalación del Asistente de Call Center minerva, facilitando a los operadores la localización de contenidos dentro de FAQ’s, la web corporativa y otras fuentes de información.

ESTADISTICAS1

Resultados obtenidos

Reducción sensible de los tiempos de respuesta a los clientes.

Mejora y unificación notable de la calidad de las respuestas suministradas.

Aumento del grado de satisfacción percibido por los clientes.

Simplificación de la formación necesaria a operadores.

Ahorro de recursos empleados en el Call Center.

BUZÓN GENÉRICO DE EMPRESA MULTINACIONAL

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Problemática inicial

Uso de una cuenta genérica de correo electrónico en la que se reciben diariamente cientos de mails que se identifican, clasifican y reenvían manualmente a sus destinatarios finales en la Compañía.

HERRAMIENTAS1

Solución Adoptada

Instalación del Clasificador y distribuidor de textos minerva para identificar, clasificar y reenviar de forma automatizada los correos a sus destinatarios. Extracción de datos clave de los correos, para su clasificación más precisa: fechas, DNIs, números de contrato, referencias ,códigos de producto, etc.

ESTADISTICAS1

Resultados obtenidos

Alto porcentaje de correos clasificados automáticamente de forma correcta.

Notable disminución de los recursos humanos requeridos para esta tarea.

Aumento de la velocidad de clasificación.

Reducción de errores en los que se clasifican de forma automática.

PROBLEMAS DE DOCUMENTACIÓN EN GRAN EMPRESA

CONSULTAS1

Problemática inicial

Alto volumen de documentos con normativas internas de la empresa, referencias de proyectos e información del negocio. Serias dificultades de localización de los documentos buscados en cada caso, con muchos resultados negativos.

HERRAMIENTAS1

Solución Adoptada

Instalación del Clasificador y Distribuidor de textos junto con el asistente virtual minerva, para dar servicio de búsqueda en la Intranet de la Compañía.

ESTADISTICAS1

Resultados obtenidos

Reducción de los tiempos de búsqueda de documentos.

Notable aumento de la eficiencia de las búsquedas.

Aumento de la satisfacción de los usuarios.

MEJORAS EN WEB DE AYUNTAMIENTO

CONSULTAS1

Problemática inicial

Web con alto volumen de visitas que usa un buscador convencional . El Ayuntamiento desconoce las inquietudes de los ciudadanos que navegan por ella. Los ciudadanos tienen dificultades para localizar temas o trámites administrativos.

HERRAMIENTAS1

Solución Adoptada

Instalación del Asistente Virtual minerva en la web del Ayuntamiento.

ESTADISTICAS1

Resultados obtenidos

Mejora de los resultados de las búsquedas de los ciudadanos.

Disminución de los volúmenes de navegación por la web (al ser asumidos por el asistente en sus propios servidores).

Obtención de estadísticas sobre las tendencias de los visitantes, los temas más consultados, los temas solicitados no existentes en la web, etc.

Aumento del conocimiento de las necesidades de los ciudadanos.

Mejora y adaptación de los contenidos de la web a las exigencias reales.

Mejor valoración de la web por los ciudadanos.

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