новые тенденции довлетворенность клиентов: повышает общую удовлетворенность клиентов за счет улучшения качества взаимодействия.
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 положительныхновые тенденции нейтральных или отрицательных.
Прогнозирование результатов: прогнозирует результаты взаимодействий на основе наблюдаемого поведения.
Анализ тенденций: анализирует долгосрочные данные для выявления тенденций во взаимодействии с клиентами.
Механизм обратной связи: предоставляет Список телефонных номеров Нидерландов 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 негативных тенденций.
2. Удержание клиентов: помогает Разговорный ИИ в образовании относится понять и устранить основные причины оттока клиентов.
3. Обучение агентов: направляет Списки Кипра 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.
Благодаря этим инструментам Convin значительно расширяет возможности компаний по мониторингу, анализу и оптимизации клиентского опыта, что приводит к улучшению клиентского опыта и бизнес-результатов.