Carrefour, gigante global del retail, recopila valiosas opiniones de sus clientes en España, enfrentándose al desafío de analizar un vasto mar de comentarios variados. La necesidad crítica de procesar estos datos para optimizar la experiencia del cliente y prevenir inconvenientes en sus tiendas motivó la búsqueda de una solución innovadora conjuntamente con WhiteBox, dentro del programa SofIA de la Universidad de Navarra.
La estrategia arrancó con una colaboración estrecha con Carrefour para establecer una ontología detallada de los comentarios, categorizando aspectos como calidad y precio de productos, confort, y áreas específicas de la tienda. A través de esta ontología, desarrollamos modelos de inteligencia artificial, utilizando herramientas de código abierto como scikit-learn y Hugging Face Transformers, para clasificar comentarios, evaluar el tono emocional y detectar referencias a competidores.
El proyecto se encapsuló con MLflow, asegurando una gestión eficiente y se desplegó en producción mediante contenedores Docker. Un dashboard en Looker Studio fue implementado para permitir al equipo de Carrefour explorar los datos procesados, facilitando la extracción de insights valiosos y la visualización de tendencias y patrones.
A través de este proyecto, Carrefour revolucionó su método de análisis de feedback, avanzando desde un enfoque manual limitado a un sistema automático avanzado. Este sistema no sólo alerta sobre posibles problemas en tiempo real sino que también revela oportunidades ocultas en los comentarios de los clientes, inspirando nuevos productos y servicios.
- Más de 40.000 comentarios analizados mensualmente por nuestros modelos.
- Ahorro de más de 20.000 horas de trabajo manual al mes en tiempo de lectura y procesamiento de los comentarios.
EstampAI
