Ítem
Acceso Abierto
Optimizing Customer Classification for Fortech International
Título de la revista
Autores
Córdoba Correa, María Camila
Banai, Zsombor
Haugsberger, Barbara
Heindl, Sophia Marie
Shulhai, Valentyna
Winkler, Leoni
Fecha
2024-07-15
Directores
Kwiatek, Piotr
Baczyk, Natalia
Rieder, Markus
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Este informe presenta una investigación exhaustiva para abordar los objetivos asignados por Fortech International. Los objetivos principales incluyeron identificar datos adicionales relevantes para la calificación de leads, determinar el proceso óptimo para obtener estos datos y establecer métodos sólidos de verificación de calidad. Nuestro enfoque involucró una revisión detallada de varias herramientas de inteligencia artificial y técnicas de scraping web para automatizar eficazmente estos procesos. La investigación abarcó múltiples aspectos de la adquisición de datos, asegurando la precisión y confiabilidad de los mismos mediante métodos de verificación meticulosos. Desarrollamos un flujo detallado de datos para los procesos de calificación y verificación, y evaluamos diversas herramientas disponibles para estas tareas. Además, nos centramos en la automatización de estos procesos para mejorar la eficiencia. Basándonos en nuestros hallazgos, proporcionamos recomendaciones prácticas para que Fortech las implemente. Estas recomendaciones tienen como objetivo optimizar el proceso de calificación de leads, mejorar la calidad de los datos e integrar la automatización en su flujo de trabajo de manera efectiva. Al adoptar estas recomendaciones, Fortech puede lograr un sistema más eficiente y confiable para la calificación y verificación de leads, asegurando que sus procesos empresariales se mantengan actualizados con la información y altamente innovadores.
Abstract
This report presents a comprehensive investigation to address the objectives assigned by Fortech International. The primary goals included identifying relevant additional data for lead qualification, determining the optimal process for obtaining this data, and establishing robust quality verification methods. Our approach involved an in-depth review of various AI tools and web scraping techniques to automate these processes effectively. The research covered multiple aspects of data acquisition, ensuring data accuracy and reliability through meticulous verification methods. We developed a detailed flow of data for the qualification and verification processes and evaluated various tools available for these tasks. Additionally, we focused on the automation of these processes to enhance efficiency. Based on our findings, we provided practical recommendations for Fortech to implement. These recommendations aim to streamline the lead qualification process, improve data quality, and integrate automation into their workflow effectively. By adopting these recommendations, Fortech can achieve a more efficient and reliable system for lead qualification and verification, ensuring that their business processes remain up to date with the information and highly innovative.
Palabras clave
Clasificación , Fortech International , Calificación Leads , Adquisición Datos , Verificación Calidad , Herramientas IA , Scraping Web , Automatización , Precisión Datos , Confiabilidad Datos , Optimización Procesos , Mejora Eficiencia , Integración Flujo Trabajo , Procesos Empresariales , Innovación , Cliente
Keywords
Classification , Fortech International , Lead Qualification , Data Acquisition , Quality Verification , AI Tools , Web Scraping , Automation , Data Accuracy , Data Reliability , Process Optimization , Efficency Improvement , Workflow Integration , Business Processes , Innovation , Customer
