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Title: Desarrollo de un Chatbot basado en redes neuronales con IBM Watson para la atención al cliente en axiska constructores en el año 2023
Advisor(s): Abanto Cabrera, Heber Gerson
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2024
Institution: Universidad Privada Antenor Orrego
Abstract: En el dinámico sector de la construcción, la atención al cliente juega un papel crucial para garantizar la satisfacción en la ejecución de proyectos. Este estudio se enfoca en la empresa ""Axiska Constructores"", identificando deficiencias en la gestión de acuerdos con clientes que afectan su satisfacción. La investigación propone abordar estos problemas mediante la implementación de un Chatbot basado en redes neuronales. El problema planteado se centra en la pregunta: ¿Cómo mejorar la gestión de consultas al cliente en ""Axiska Constructores"" durante el año 2023? Se busca analizar las debilidades actuales en la gestión de consultas, explorar soluciones innovadoras y evaluar el impacto de la implementación de un Chatbot personalizado en la eficiencia de la gestión de consultas y la comunicación interna. Los objetivos de la investigación abarcan desde la revisión de tecnologías de Chatbot basadas en redes neuronales hasta el diseño, integración y pruebas del Chatbot en situaciones reales. Se busca ajustar su funcionamiento con base en resultados para garantizar eficacia y usabilidad. La evaluación del impacto se realizará a lo largo del año 2023, recopilando datos y retroalimentación de usuarios para medir la mejora en la eficiencia de la gestión de consultas y la comunicación interna en ""Axiska Constructores"". Se espera que la implementación del Chatbot no solo optimice los procesos de atención al cliente, reduciendo tiempos de espera y mejorando la eficiencia, sino que también fortalezca la relación entre la empresa y sus clientes, elevando la satisfacción en la compra de proyectos. Este estudio combina métodos cualitativos y cuantitativos, incluyendo análisis de casos de estudio de empresas con soluciones similares, para ofrecer una perspectiva integral sobre la influencia de la gestión de consultas en la satisfacción del cliente en el sector de la construcción

In the current construction sector, customer service plays a crucial role in ensuring satisfaction in project execution. This study focuses on the company ""Axiska Constructores,"" identifying deficiencies in the management of agreements with customers that affect their satisfaction. The research proposes addressing these issues through the implementation of a Neural Network-based Chatbot. The posed problem revolves around the question: How can customer query management be improved at ""Axiska Constructores"" during the year 2023. The aim is to analyze current weaknesses in customer service, explore innovative solutions, and assess the impact of implementing a customized Chatbot on query management efficiency and internal communication. The research objectives range from reviewing Neural Network-based Chatbot technologies to designing, integrating, and testing the Chatbot in real-life situations. The goal is to adjust its functionality based on results to ensure effectiveness and usability. Impact evaluation will occur throughout 2023, collecting data and user feedback to measure improvements in query management efficiency and internal communication at ""Axiska Constructores."" The implementation of the Chatbot is expected not only to optimize customer service processes, reducing wait times and improving efficiency but also to strengthen the relationship between the company and its customers, enhancing satisfaction in project purchases. This study combines qualitative and quantitative methods, including case study analyses of companies with similar solutions, to provide a comprehensive perspective on the influence of query management on customer satisfaction in the construction sector
Discipline: Ingenieria de Computación y Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingenieria
Grade or title: Ingeniera de Computación y Sistemas
Juror: Infantes Quiroz Freddy; Gaytán Toledo Carlos Alberto; Alvarado Rodríguez Luis Enrique
Register date: 8-May-2024; 8-May-2024



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