Resolver problemas comerciales con extracción de entidades de AI Builder
La extracción de entidades de AI Builder proporciona a las organizaciones una clasificación de documentos y mensajes que se basa en una serie predeterminada de temas, como correo electrónico, el nombre de una persona y la temperatura. Varias empresas pueden beneficiarse de esta clasificación para automatizar el enrutamiento de esos mensajes. Los siguientes temas destacan algunos escenarios de ejemplo.
Primer escenario: procesamiento del Contacto
Un minorista de bicicletas ha implementado una tienda en línea que genera visitas y ventas a escala nacional. Recientemente, el minorista tuvo que gestionar un pico en el formulario Contacto que completan los visitantes del sitio web y que se envía al grupo general de atención al cliente.
El grupo de atención al cliente está segmentado por región para brindar respuestas localizadas a los clientes. La mayoría de los mensajes del formulario de Contacto contienen información que podría ayudar a enrutar los mensajes al segmento local.
La extracción de entidades lo ayudará a identificar información, como ciudad, estado, número de teléfono y dirección postal, y luego establecer reglas para reenviar los mensajes a las colas de servicio al cliente para estas áreas.
Segundo escenario: información o preguntas financieras
Una firma de abogados quiere supervisar una dirección de correo electrónico central que utiliza en la mayoría de sus documentos y presentaciones. Si alguna pregunta se relaciona con facturación, tarifas o tiene un contexto financiero, esos mensajes de correo electrónico se reenviarán al grupo administrativo financiero.
Si procesa los mensajes de correo electrónico con extracción de entidades e identifica los correos que contienen importes monetarios, podrá enviar los mensajes específicos al grupo financiero.
Tercer escenario: nombres de organización
Un grupo de servicios profesionales recibe consultas de clientes y posibles interesados en su dirección de correo electrónico dedicada a ventas. Esos mensajes se enrutan como oportunidades para que el equipo de ventas los revise.
Un gerente de ventas observa que, en la mayoría de los mensajes, se incluye el nombre de la organización. El gerente quiere que el equipo de ventas aumente su eficiencia, por lo que ha reenviado los mensajes a los representantes de ventas que se dedican a cuentas existentes cuando dichos mensajes están relacionados con esas cuentas.
Al procesar los mensajes de correo electrónico con extracción de entidades e identificar si se extrae una organización, habilitará un proceso automatizado que asignará los mensajes a los representantes de ventas cuando esa organización esté bajo su administración.
Ahora que ha aprendido cómo resolver diferentes escenarios usando extracción de entidades de AI Builder, aprenderá a utilizar este modelo en Microsoft Power Automate.