Customer Experience Insights (CX Insights) analyse les données de conversation tout au long du parcours client pour fournir aux responsables et aux gestionnaires de services client des insights basés sur les données afin d'améliorer l'efficacité, les performances des agents et l'expérience client.
Découvrez les raisons de chaque interaction avec la clientèle
Aidez les agents du service client à exceller grâce à des insights sur les performances optimisés par l'IA
Comprendre les performances des agents IA, les points problématiques et améliorer l'expérience client
Réduisez les temps d'attente et optimisez l'efficacité opérationnelle
Fait partie de Gemini Enterprise for Customer Experience
Avantages
Insights pratiques
Identifiez automatiquement les tendances et les intentions à partir de conversations pour générer des insights plus approfondis.
Qualité supérieure
Analysez chaque conversation avec les clients pour améliorer les réponses et les métriques de qualité.
Précision à grande échelle
Classer les conversations à grande échelle et avec une plus grande précision
Principales fonctionnalités
L'IA évalue automatiquement chaque conversation client (et non un petit échantillon) par rapport aux critères essentiels pour l'entreprise et la conformité. Allez au-delà de l'assurance qualité statique avec des grilles d'évaluation conditionnelles qui s'adaptent au contexte de la conversation. Les clients peuvent ainsi créer des évaluations de performances plus intelligentes et plus flexibles.
Identifiez automatiquement les tendances et les intentions à partir des conversations avec les clients, et obtenez des insights générés par IA afin d'améliorer les opérations du service client.
Mise en surbrillance automatique de la conversation pour les moments importants. Les marqueurs intelligents sont développés par Google et prêts à l'emploi pour vos données. Ils signalent des moments tels que les réclamations de vos clients, les demandes de superviseur de la part de vos clients, ou les tentatives de vos agents de mettre vos clients en attente.
En s'appuyant sur les grands modèles de langage de Gemini, cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de créer un modèle non supervisé de leurs données de conversation et de générer automatiquement une taxonomie des facteurs à l'origine des conversations.
En réduisant le temps de traitement moyen des agents sur 500 000 appels mensuels, nous avons gagné 28 000 heures par an, ce qui a permis d'améliorer l'efficacité à grande échelle.
Shikha Chadha, Sr. Principal, Product Management AI Products, Mr. Cooper

Documentation