Customer Experience Insights (CX Insights) analiza los datos de las conversaciones de todo el recorrido del cliente para proporcionar a los responsables y gestores de los centros de atención al cliente información valiosa basada en datos reales que les permita mejorar la eficiencia, optimizar el rendimiento de los agentes y ofrecer una mejor experiencia a los clientes.
Descubre el motivo de cada interacción con el cliente
Ayuda a los representantes del servicio de atención al cliente a destacar con estadísticas basadas en IA
Conoce el rendimiento de los agentes de IA, las áreas problemáticas y cómo mejorar la experiencia de los clientes
Reduce los tiempos de espera y optimiza la eficiencia operativa
Ventajas
Datos valiosos
Identifica automáticamente tendencias e intenciones a partir de conversaciones para generar estadísticas más detalladas.
Mayor calidad
Analiza todas las conversaciones con los clientes para mejorar las métricas de respuesta y calidad.
Precisión a escala
Clasifica conversaciones a gran escala y con mayor precisión.
Características principales
IA que puntúa automáticamente todas las conversaciones con los clientes (en lugar de una pequeña muestra) en función de los criterios esenciales para tu empresa y el cumplimiento normativo. Deja atrás el control de calidad estático con las tarjetas de puntuación condicionales que se adaptan al contexto de la conversación para que los clientes puedan crear evaluaciones de rendimiento más inteligentes y flexibles.
Descubre automáticamente tendencias e intenciones a partir de las conversaciones con los clientes, y proporciona estadísticas generadas por IA que mejoren las operaciones del servicio de atención al cliente.
Destacado automático de la conversación para detectar momentos importantes. Las herramientas de destacado inteligentes, creadas por Google y listas para usar con tus datos, incluyen momentos en los que tus clientes se quejan, piden hablar con un supervisor o cuando tu agente intenta poner en espera a un cliente.
Al aprovechar los modelos de lenguaje extenso de Gemini, los usuarios pueden crear un modelo no supervisado de sus datos de conversación y generar automáticamente una taxonomía de los temas de las conversaciones.
Al mejorar el tiempo medio de gestión de los agentes en 500.000 llamadas mensuales, hemos ahorrado 28.000 horas al año, lo que ha aumentado la eficiencia a gran escala.
Shikha Chadha, directora sénior de Gestión de Productos de IA en Mr. Cooper

Documentación