Actualmente, los Modelos de Lenguaje (LLM) están transformando radicalmente la forma en la que las empresas gestionan la información y optimizan procesos en áreas como el marketing, ventas, fabricación e incluso logística. Las compañías generan una gran cantidad de datos, por ello, el desafío está en aprovechar toda la información posible para mejorar la toma de decisiones y optimización de procesos.
Kraz, la consultora especializada en Data Science y Analítica Avanzada de VIKO, ha dado un paso más allá en las estrategias con compañías y marcas como SEAT y Fira de Barcelona, implementando Large Language Models (LLM) para conseguir ayuda a interpretar, optimizar y comprender el potencial real de sus datos, lo que permite aumentar la eficiencia en sus negocios.
SEAT y la gestión del feedback de sus clientes
La compañía automovilística, contactó con Kraz bajo un escenario claro: SEAT cuenta con un sistema de feedback de clientes en el que, frecuentemente, envían encuestas de satisfacción. Estos cuestionarios, que se realizan en todos los principales países de Europa para todas las marcas del Grupo Volkswagen, cuentan con una serie de preguntas de respuesta abierta escritas en texto libre por los usuarios, que son de gran interés para los equipos de desarrollo de producto, pero son difíciles de procesar e unificar a nivel de búsqueda de patrones.
En este sentido Kraz se encargó de crear nuevos grupos de categorías por temáticas de feedback y revisar las ya existentes, clasificar los feedbacks en cada categoría según el interés para la marca y, finalmente, de crear herramientas de reporting, gracias a la IA, para poder interpretar los resultados y conocer con exactitud patrones en las respuestas.
Tras establecer los objetivos, la consultora trabajó con modelos LLM para la realización de las distintas tareas aplicadas a unos 100.000 comentarios.
Como resultado, se logró homogeneizar el feedback bajo un mismo paraguas contextual: traduciéndose los comentarios de los distintos idiomas (alemán, francés, español, italiano) a inglés, creándose categorías de conversación a varios niveles de detalle (10 categorías, 50 subcategorías), asignándose cada comentario a las distintas categorías definidas y poniendo en marcha un chatbot basado en la IA para el análisis de datos en el que, a través de inputs conversacionales, ejecuta resúmenes, comparativas y análisis detallados que facilitan enormemente el análisis y la toma de decisiones.
Benet Pujol, Head of Market Research de SEAT afirma que: “La adopción de los LLM nos ha proporcionado muchísima más rapidez en el tratamiento de data recogida en los cuestionarios de satisfacción, dándonos más objetividad y diversidad en la identificación y clasificación de los temas expresados por los clientes. KRAZ reúne un incuestionable know how en tecnología digital y tratamiento de datos, a la vez que un profundo conocimiento de investigación de mercados, acompañado de una notable orientación al cliente. Todo ello ha permitido conseguir los objetivos del proyecto con la mayor eficiencia y satisfacción”.
Fira de Barcelona: Clasificar y enriquecer
Por otro lado, Fira de Barcelona también ha confiado en Kraz para la clasificación y enriquecimiento de leads. Fira de Barcelona es una de las organizaciones feriales más importantes de Europa por volumen y calidad de sus eventos, el alto nivel de sus recintos y su experiencia organizativa y profesionalidad. Anualmente, el equipo de Fira tiene un volumen enorme de registro de profesionales con 2 tipologías principales: expositores de salones y visitantes de salones.
En este contexto, la compañía recurrió a Kraz para ampliar su conocimiento del perfil de los expositores y asistentes potenciales de cada salón y con ello mejorar sus acciones de marketing y ventas. Así es que, desde la consultora, se encargaron de la ejecución de un proceso general, aplicable a todos los contactos de todos los salones, para enriquecer así las bases de datos a partir de la información disponible públicamente online.
Gracias a esta estrategia, la compañía logró extraer datos e información de las webs de los contactos con email profesional disponibles, gracias a algoritmos de Python. Además, generaron un nomenclátor para cada salón, es decir, una estructura de categorías y subcategorías de temáticas de actividad empresarial, gracias a las herramientas de openAI. Y, finalmente, también con la ayuda de los modelos LLM de openAI, generaron campos de perfil adicionales para cada contacto profesional.
Todo ello permitió a la compañía ganar en accionabilidad, ya que los resultados son directamente ejecutables para su uso comercial; en estandarización, porque se creó un proceso independiente del salón, pero que podría aplicarse a cualquiera de ellos; en control, dado que los procesos están centralizados en el equipo de data de Fira de Barcelona; y en eficiencia, reduciendo el coste en el tiempo de dedicación de los equipos de data de la compañía y coste del uso de recursos LLM para la realización del proyecto.
Tal como afirma Roger Borràs, Corporate Projects Director de Fira de Barcelona: “Aplicar LLM a los datos que captamos de nuestros clientes potenciales nos ha permitido enriquecer nuestras bases de datos y alcanzar un nivel de información y conocimiento notablemente superior al que teníamos. LLM nos ha proporcionado información de más calidad y de forma más eficiente que otras metodologías que probamos. Además, sus características la hacen comparativamente más escalable a otros productos y negocios.” Y añade que, “El equipo de Kraz ha demostrado su dominio en el tratamiento de datos no estructurados y la aplicación LLM sobre los mismos. Ello, combinado con su agilidad y orientación al cliente, nos ha permitido alcanzar el objetivo del proyecto de forma rápida y eficiente.”
Kraz y el uso de los nuevos Modelos de Lenguaje (LLM)
Durante la sesión de Webinar de Kraz de este 22 de octubre, al que se puede acceder de forma gratuíta, la compañía demostró que su enfoque es pionero en el uso de LLM demostrando que estos modelos son el futuro del análisis de datos y que ya están transformando compañías y sectores claves en nuestra sociedad. Además, la consultora es capaz de adaptar y trabajar estos modelos para sacar el mayor partido y beneficio en base a los objetivos de cada proyecto. Lo que convierte a los Modelos de Lenguaje LLM en una herramienta versátil y rápida que promete formar parte del día a día de las compañías con gran volumen de datos.
