Vzorce chování, které naznačují, že zákazník je ohrožen, což vám umožní přijmout nápravná opatření dříve, než dojde ke ztrátě. Algoritmy strojového učení mohou analyzovat faktory, jako je četnost interakce zákazníka s vaší komunikací, jeho nákupní vzorce, nedávné stížnosti nebo dokonce čas, který tráví na vašem webu.
Pokud zákazník přestane interagovat
vašimi kampaněmi nebo jeví známky E-mailová databáze pracovních funkcí nespokojenosti, systém může upozornit váš tým, aby okamžitě zasáhl. Pokud například zákazník, který dříve aktivně odpovídal na vaše e-maily, přestal tak činit v posledních týdnech,
Machine Learning může tuto změnu
chování identifikovat a navrhnout personalizovanou pomocí strojového učení můžete odhalit nabídku nebo následný kontakt, aby se ho pokusil znovu oslovit. Tato proaktivita může znamenat rozdíl mezi ztrátou zákazníka nebo jeho udržením v prodejní cestě. Zjistěte, jak umělá inteligence zlepšuje procesy kontaktního centra.
Řekneme vám případy použití umělé inteligence
pro příchozí a odchozí operace kontaktních center. Vliv big work umělé inteligence v kontaktním centru v roce 2024 Případ 5: Optimalizace skriptů a zpráv V odchozích kampaních je pro úspěch interakce nezbytný skript, který vaši agenti používají během hovorů. Špatně navržený skript nebo skript, který neodpovídá profilu zákazníka, může vést ke ztrátě prodejní příležitosti. Díky strojovému učení máte možnost analyzovat, které skripty fungují nejlépe pro každý typ zákazníka a situaci, což vám umožňuje průběžně optimalizovat zprávy. Strojové učení dokáže analyzovat tisíce interakcí a zjistit, které typy slov, frází nebo přístupů jsou v různých kontextech nejúčinnější. Můžete například zjistit, že někteří klienti reagují lépe na přímější přístup, zatímco jiní preferují více konzultativní tón. Tyto informace umožňují vašim agentům upravovat své skripty v reálném čase.
