помогает выявлять новые тенденции

новые тенденции Пример: во время звонка в службу поддержки агент сталкивается с проблемой выставления счетов клиента. Мониторинг в реальном времени выявляет проблему и мгновенно предоставляет агенту правильную информацию и процедурные шаги, что приводит к быстрому решению и удовлетворению клиента.

3. Анализ поведения в разговоре

Расшифровка эмоций: реальные примеры анализа настроений в действии
Расшифровка эмоций: реальные примеры анализа настроений в действии
Описание: Анализ поведения в разговоре от Convin использует ИИ для анализа поведения и моделей в разговорах с клиентами, определяя, что приводит к положительным и отрицательным результатам.

Функциональность

Поведенческие метрики: отслеживают определенное поведение и модели, которые коррелируют с удовлетворенностью или неудовлетворенностью клиентов.
Анализ настроений: эта техника использует НЛП для оценки настроений в разговорах и классификации их как положительных, нейтральных или отрицательных.
Прогнозирование результатов: прогнозирует результаты взаимодействий на основе наблюдаемого поведения.
Анализ тенденций: анализирует Список потребительских мобильных номеров Дании долгосрочные данные для выявления тенденций во взаимодействии с клиентами.

Список потребительских мобильных номеров Дании
Механизм обратной связи

предоставляет агентам и менеджерам обратную связь по направлениям, требующим улучшения, на основе поведенческого анализа.
Ключевые моменты

1. Проактивные вмешательства: позволяют проводить проактивные вмешательства путем раннего выявления kонсолидируйте данные из различных негативных тенденций.

2. Удержание клиентов: помогает понять и устранить основные причины оттока клиентов.

3. Обучение агентов: направляет Забронируйте свой список инициативы по обучению агентов, подчеркивая успешное поведение.

4. Стратегии персонализации: совершенствует стратегии персонализации за счет понимания индивидуальных предпочтений клиентов.

5. Улучшение обслуживания: постоянное улучшение обслуживания путем адаптации к новому поведению и ожиданиям клиентов.

Пример: компания электронной коммерции использует анализ поведения в разговоре, чтобы понять, почему определенные запросы клиентов приводят к высоким показателям неудовлетворенности. Анализ показывает, что клиенты чувствуют себя торопливыми во время взаимодействия. В результате компания переобучает своих агентов, чтобы они приняли более терпеливый и внимательный стиль общения, что значительно повышает удовлетворенность клиентов.

новые тенденции Благодаря этим инструментам Convin значительно расширяет возможности компаний по мониторингу, анализу и оптимизации клиентского опыта, что приводит к улучшению клиентского опыта и бизнес-результатов.

 

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top