{"id":966,"date":"2021-09-21T13:40:41","date_gmt":"2021-09-21T13:40:41","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=966"},"modified":"2021-09-21T13:40:44","modified_gmt":"2021-09-21T13:40:44","slug":"fuzzy-matching-mejora-servicio-cliente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/fuzzy-matching-mejora-servicio-cliente\/","title":{"rendered":"Fuzzy matching: identifica y mejora tu servicio al cliente"},"content":{"rendered":"\n<p>Cada vez m\u00e1s empresas utilizan las ventajas del CRM Analytics para detectar clientes y definir sus objetivos y estrategias de negocio. No obstante, la <strong>integraci\u00f3n de los datos externos e internos resulta complicada<\/strong>, especialmente al momento de homologar informaci\u00f3n de manera r\u00e1pida y eficiente. A prop\u00f3sito, <strong>\u00bfc\u00f3mo puede una herramienta como fuzzy matching ayudarte a identificar clientes \u00fanicos y por lo tanto mejorar su experiencia de usuario?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Ya sea un nombre mal escrito en una cafeter\u00eda o dos personas que comparten n\u00fameros de tel\u00e9fono con un solo d\u00edgito de diferencia, para cualquier empresa est\u00e1 latente la posibilidad de que surjan errores o duplicaciones en sus bases de datos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 beneficios otorga fuzzy matching a las empresas?<\/h2>\n\n\n\n<p>De acuerdo con <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/fuzzy-matching-101\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Data Ladder<\/a>, <strong>el 94% de las empresas admiten tener datos duplicados<\/strong>, que en su mayor\u00eda no son coincidencias exactas, lo cual es un problema al momento de establecer una comunicaci\u00f3n efectiva con clientes y proveedores.<\/p>\n\n\n\n<p>En ese sentido, el machine learning de este tipo de software ayuda a las empresas a:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Realizar conexiones de datos autom\u00e1ticas<\/li><li>Vincular registros con la persona, objeto o entidad que le corresponde<\/li><li>Crear una fuente \u00fanica de datos correctos<\/li><li>Integrar datos provenientes de m\u00faltiples \u00e1reas internas y externas<\/li><li>Garantizar la precisi\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/li><li>Minimizar los recursos dedicados a las revisiones manuales<\/li><li>Detectar fraudes o errores que puedan acarrear multas o problemas monetarios<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 retos aborda fuzzy matching?<\/h2>\n\n\n\n<p>Una <a href=\"https:\/\/www.data.com\/export\/sites\/data\/common\/assets\/pdf\/DS_Gartner.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">encuesta<\/a> realizada por la compa\u00f1\u00eda Gartner se\u00f1ala que &#8220;<strong>la mala calidad de los datos es una de las principales razones por las que el 40% de las iniciativas empresariales no consiguen sus objetivos<\/strong>\u201d. Por ende, para un correcto funcionamiento del fuzzy matching se requiere contar con datos m\u00e1s limpios, completos y perfilados.<\/p>\n\n\n\n<p>Otra dificultad que enfrenta esta tecnolog\u00eda es la capacidad para escalar bases de datos que tienen millones de entradas, m\u00e1s a\u00fan si son dispares entre s\u00ed y si las fuentes de donde provienen usan distintos c\u00f3digos.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n, este tipo de <a href=\"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/construye-futuro-empresa-analitica-avanzada\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">anal\u00edtica avanzada para empresas<\/a> puede requerir considerables <strong>pruebas para su validaci\u00f3n<\/strong>: las reglas definidas en los algoritmos deben ser constantemente probadas para asegurar que el sistema es capaz de <strong>abstraer coincidencias con alta precisi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Dado que el ser humano no siempre act\u00faa en autom\u00e1tico ni tiene certeza total de cada uno de sus actos y pensamientos, la informaci\u00f3n que produce puede llegar a ser difusa. De ah\u00ed la importancia de contar con una <strong>herramienta que analice los errores y vac\u00edos en los datos y los convierta en una ventaja competitiva<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es fuzzy matching?<\/h2>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n conocido como concordancia de cadena aproximada, <strong>fuzzy matching es una t\u00e9cnica anal\u00edtica que<\/strong>, dentro de una misma base de datos, <strong>ayuda a identificar la probabilidad de que dos registros se refieran a un mismo t\u00e9rmino o concepto<\/strong>, y por error humano no se hayan registrado exactamente igual.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Un sistema eficiente de fuzzy matching puede identificar<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Acr\u00f3nimos<\/li><li>Diferentes graf\u00edas de un nombre o sustantivo propio<\/li><li>Variaciones de un mismo concepto<\/li><li>Errores ortogr\u00e1ficos deliberados o no<\/li><li>Abreviaturas<\/li><li>Inserci\u00f3n o supresi\u00f3n de signos, espacios o caracteres especiales<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Mediante esta tecnolog\u00eda las empresas pueden saber si dos datos son una verdadera coincidencia en funci\u00f3n de los distintos identificadores con los que fueron a\u00f1adidos al sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>Asimismo, hay que tener cuidado con los <strong>identificadores o par\u00e1metros<\/strong> que se establezcan previo al an\u00e1lisis, porque si son estrechos no se encontrar\u00e1n todos los errores, pero si son muy amplios existe la posibilidad de que aparezcan falsos positivos.<\/p>\n\n\n\n<p>En este caso, un <strong>falso positivo <\/strong>es un par de datos que el algoritmo de fuzzy matching detecta pero que, tras una revisi\u00f3n manual, se descubre que no corresponden al mismo t\u00e9rmino.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/multiverso-en-ciencia-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">&lt;&lt; Multiverso en la ciencia de datos >><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo ayuda la inteligencia artificial al fuzzy matching?<\/h2>\n\n\n\n<p>La <strong>Inteligencia Artificial<\/strong> (IA), mediante los algoritmos de machine learning<strong>, concede a las empresas la capacidad de saber qu\u00e9 campos de datos similares combinar<\/strong>, as\u00ed como las caracter\u00edsticas que deben tener esos campos para encontrar coincidencias.<\/p>\n\n\n\n<p>La IA puede entrenar algoritmos para que analicen el historial de las puntuaciones de fuzzy matching, y de ese modo identificar qu\u00e9 registros tienen m\u00e1s probabilidades de ser duplicados y cu\u00e1les no.<\/p>\n\n\n\n<p>Una vez entrenado, el sistema de fuzzy matching predecir\u00e1 si un par de registros de clientes son realmente duplicados o no. En general, <strong>los datos de clientes duplicados suelen darse en el nombre, la direcci\u00f3n, la fecha de nacimiento, el n\u00famero de tel\u00e9fono, la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico y el sexo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo implementar fuzzy matching?<\/h2>\n\n\n\n<p>La ejecuci\u00f3n de este software de limpieza, dise\u00f1ado para resolver problemas en la calidad de la informaci\u00f3n, es un <strong>proceso que comprende los siguientes pasos<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Importaci\u00f3n de datos<\/li><li>Perfilado de datos<\/li><li>Limpieza y estandarizaci\u00f3n de datos<\/li><li>Configuraci\u00f3n de coincidencias<\/li><li>Definiciones de coincidencia<\/li><li>Resultados de las coincidencias<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/analitica-avanzada-retail-ventas-exitosas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">&lt;&lt; Anal\u00edtica avanzada para retail >><\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Los principales proveedores de fuzzy matching incluyen la asesor\u00eda y el acompa\u00f1amiento de un <strong>perfilador de datos<\/strong> que colabora para determinar los valores que faltan, la falta de estandarizaci\u00f3n o cualquier otra discrepancia en los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>As\u00ed, tras la implementaci\u00f3n de este proceso es posible determinar qu\u00e9 reglas conviene aplicar para limpiar y estandarizar los datos del negocio de una manera eficiente, adem\u00e1s de reconocer qu\u00e9 aspectos hay que mejorar en la recopilaci\u00f3n de la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>Si quieres limpiar, actualizar y enriquecer los datos de tu empresa en tiempo real,<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/bdatascience.com\/adwa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>prueba esto<\/strong><\/a><strong> que en <\/strong><a href=\"https:\/\/bdatascience.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>BDS<\/strong><\/a><strong> tenemos para ti<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfEn tu empresa tienen las bases de datos ordenadas? \u00bfQu\u00e9 tan importante es para tu operaci\u00f3n contar con informaci\u00f3n fidedigna, precisa y no duplicada? \u00bfC\u00f3mo mejorar\u00eda un software de fuzzy matching los procesos productivos de tu empresa?<\/p>\n\n\n\n<p>Comenta en el espacio de abajo y suscr\u00edbete a mi blog para conocer m\u00e1s de <a href=\"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/category\/analitica-avanzada-para-empresas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">machine learning para empresas<\/a>, adem\u00e1s de otros temas de innovaci\u00f3n y tecnolog\u00eda cient\u00edfica aplicada a los negocios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cada vez m\u00e1s empresas utilizan las ventajas del CRM Analytics para detectar clientes y definir sus objetivos y estrategias de negocio. 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