Customer Experience Insights (CX Insights) analysiert Konversationsdaten aus dem gesamten Kundenlebenszyklus und liefert Führungskräften und Managern im Kundendienst datengestützte Erkenntnisse, um die Effizienz zu steigern, die Leistung der Mitarbeiter zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Das „Warum“ hinter jeder Kundeninteraktion aufdecken
Kundenservicemitarbeiter mit KI-gestützten Leistungsstatistiken unterstützen
KI-Agenten-Leistung und Problembereiche verstehen und die Kundenzufriedenheit verbessern
Wartezeiten verkürzen und betriebliche Effizienz optimieren
Vorteile
Umsetzbare Informationen
Trends und Absichten aus Unterhaltungen automatisch erkennen und so detailliertere Informationen gewinnen
Höhere Qualität
Analysieren Sie jedes Kundengespräch, um die Reaktions- und Qualitätsmesswerte zu verbessern.
Accuracy in großem Umfang
Unterhaltungen lassen sich in großem Umfang und mit höherer Accuracy klassifizieren.
Wichtige Features
KI, die automatisch jedes Kundengespräch (im Gegensatz zu einer kleinen Stichprobe) anhand Ihrer geschäfts- und compliancerelevanten Kriterien bewertet. Mit bedingten Scorecards, die sich an den Kontext der Unterhaltung anpassen, können Sie über die statische Qualitätssicherung hinausgehen und intelligentere, flexiblere Leistungsbewertungen erstellen.
Trends und Intents aus Kundengesprächen automatisch erkennen und KI-generierte Einblicke liefern, um den Kundenservice zu verbessern.
Automatische Hervorhebung wichtiger Momente Intelligente Hervorhebungen wurden von Google entwickelt und sind sofort einsatzbereit. Sie können damit z. B. Momente erfassen, in denen sich Kunden beschweren, mit einem Vorgesetzten sprechen möchten oder in denen ein Kundenservicemitarbeiter versucht, einen Kunden in die Warteschleife zu stellen.
Mithilfe der Large Language Models von Gemini können Nutzer ein unüberwachtes Modell ihrer Konversationsdaten erstellen und automatisch eine Taxonomie ihrer Unterhaltungen generieren.
Durch die Verkürzung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit von 500.000 Anrufen pro Monat konnten wir 28.000 Stunden pro Jahr einsparen und die Effizienz in großem Umfang steigern.
Shikha Chadha, Sr. Principal, Product Management AI Products, Mr. Cooper

Dokumentation