Uma metodologia para avaliação da experiência do cliente através de plataformas de big data em uma unidade de resposta audível

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Vinicius Brito
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13561
Resumo: This work made use of data log collected from an Interactive Voice Response for customers service of a telecommunications company, to develop a Data Stream Processing System (DSPS) using technologies resilient, scalable and distributed for big data purpose. Based on the DSPS created was possible to purpose a new method to measure and evaluate customer experience using graph theory and machine learning for classification resulting in a better process for decision-makers of customer service. And beyond that, both, system and methodology can be used in other contexts of near of real-time data processing and customer experience respectively.
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spelling Uma metodologia para avaliação da experiência do cliente através de plataformas de big data em uma unidade de resposta audívelA methodology to evaluate customer experience through big data platforms for an interactive voice responseBig dataExperiência do clienteAprendizado de máquinaUnidade de resposta audívelTelecomunicaçõesCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILThis work made use of data log collected from an Interactive Voice Response for customers service of a telecommunications company, to develop a Data Stream Processing System (DSPS) using technologies resilient, scalable and distributed for big data purpose. Based on the DSPS created was possible to purpose a new method to measure and evaluate customer experience using graph theory and machine learning for classification resulting in a better process for decision-makers of customer service. And beyond that, both, system and methodology can be used in other contexts of near of real-time data processing and customer experience respectively.Este trabalho utilizou dados reais coletados de uma unidade de resposta audível, de uma companhia do setor de telecomunicações, para desenvolver um sistema para realizar o processamento de dados para fluxo contínuo (Data Stream Processing System) através tecnologias de Big Data resilientes, escaláveis e distribuídas. E com base nessa plataforma propor uma nova metodologia para medir e avaliar a experiência do cliente fazendo uso da teoria dos grafos e aprendizado de máquina. Auxiliando o processo de tomada de decisão no contexto do atendimento ao cliente, seja pela criação do sistema quanto pela metodologia, sendo ambos extensíveis a outros diferentes contextos de processamento de dados em tempo-quase-real.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia CivilUFRJEbecken, Nelson Francisco Favillahttp://lattes.cnpq.br/2703716951709834http://lattes.cnpq.br/5728995214515232Espíndola, Rogério PintoMattoso, Marta Lima de QueirósDantas, Mário Antonio RibeiroAlves, José Luis DrummondRocha, Vinicius Brito2021-01-22T00:47:14Z2023-12-21T03:07:22Z2019-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://hdl.handle.net/11422/13561porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:07:22Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/13561Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:07:22Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
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