El reto
Las cadenas con muchas tiendas acumulan reseñas en múltiples fuentes. Una media de valoración no explica qué está fallando, dónde actuar primero ni cómo traducir el feedback en una mejora operativa.
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Echo2Action
De reseñas dispersas a decisiones accionables
Proyecto de GEN AI ARENA de SIDN que transforma reseñas públicas de tiendas físicas en problemas priorizados y acciones concretas para marketing, atención al cliente y operaciones.
Caso de estudio Qué construí
Dashboard en Next.js y React con una API en FastAPI. El pipeline reúne reseñas públicas, clasifica sentimiento y severidad, agrupa fricciones y prioriza el impacto. Vertex AI y Gemini generan acciones propuestas; el modo demo funciona con datos estáticos.
- Next.js
- React
- TypeScript
- FastAPI
- Python
- Vertex AI
- Gemini
- BigQuery
- Docker