Call it a match! AI integration with psychometrics in pairing models for better conversation

Resumo

Esta tese explora a integração de dados psicométricos em modelos de emparelhamento clienteoperador baseados em IA para melhorar o desempenho dos call centers. Os modelostradicionais frequentemente dependem de dados históricos, desconsiderando fatores humanos, como traços de personalidade e comportamentos laborais. Para abordar esta questão, foi realizado um inquérito de personalidade com base no Modelo dos Cinco Fatores, Core Self-Evaluations, Working Styles, Emotional Labor, e Customer Service Behaviors entre operadores de call centers. Em alinhamento com a primeira questão de investigação, foi realizada uma análise fatorial para validar a precisão destes modelos teóricos na representação das personalidades dos operadores. Em seguida, técnicas de supervized machine learning – Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting Machines e XGBoost – foram usadas para treinar e avaliar modelos que incluíam características de personalidade. Os resultados revelaram uma melhoria modesta, mas estatisticamente não significativa, no F1 score e no Recall. No entanto, os traços de personalidade destacaram-se entre as dez características mais importantes, sublinhando o seu potencial para melhorar a transparência e a explicabilidade dos modelos. Além disso, a inclusão de dados psicométricos melhora a compatibilidade entre operadores e clientes, promovendo confiança, reduzindo conflitos e aumentando a satisfação do cliente. Ao mesmo tempo, o aproveitamento dos pontos fortes dos operadores otimiza o desempenho, reduz o burnout e informa iniciativas de formação personalizadas. Em suma, estes resultados destacam o valor dos dados psicométricos em complementar os sistemas de emparelhamento baseados em IA já existentes, abrindo caminho para operações de call center mais personalizadas, transparentes e eficazes.

Data de atribuição	31 jan. 2025
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Nuno Filipe Loureiro Paiva (Supervisor)