Компании все больше интересуются перспективами генеративного ИИ, но готовы инвестировать в технологию только в случае ощутимой окупаемости инвестиций. Эти новые решения, работающие на основе генеративного ИИ, помогают контакт-центрам и отделам продаж стать более эффективными, выявляя модели поведения и факторы, которые улучшают бизнес-результаты.
«Поскольку ИИ достигает переломного момента, компании во всех отраслях пытаются сориентироваться в шумихе и определить, как использовать эту технологию для повышения эффективности Список адресов электронной почты клиентов Швейцарии бизнеса», — сказал Пин Ву, вице-президент по инжинирингу и продуктам в Cresta. «Эти новые решения помогут компаниям преодолеть эту проблему, подкрепив свои стратегии продаж и обслуживания глубокими знаниями, основанными на разговорах клиентов с их лучшими агентами».
Увеличивайте доход за счет сокращения разрыва в эффективности продаж
Новое решение Cresta Sales for Revenue Growth помогает контактным центрам, генерирующим доход, и службам продаж разрабатывать и следовать индивидуальным сценариям, которые, как доказано, улучшают бизнес-результаты и сокращают разрыв между лучшими и худшими исполнителями. Благодаря мощному движку генеративного ИИ Cresta, торговые организации могут быстро находить модели поведения и тактики, которые, как доказано, увеличивают доход, и закреплять их в каждом разговоре с клиентом с помощью коучинга в реальном времени.
Cresta Sales for Revenue Growth помогает менеджерам и агентам максимально быстро повысить показатели доходов, помогая командам выявлять выигрышные модели поведения при продажах, обеспечивая прозрачность 100% разговоров для обеспечения соблюдения ключевых моделей поведения, а также посредством коучинга в режиме реального времени для повышения эффективности работы агентов и улучшения бизнес-результатов.
Повышение эффективности агентов с помощью ориентированного на результат коучинга и бизнес-инсайтов
Большинство организаций по-прежнему просматривают только часть разговоров с клиентами, чтобы определить эффективность и соответствие. Отсутствие видимости того, что на самом деле происходит, затрудняет, если не делает невозможным, преодоление разрыва в производительности между поведением их высоко- и низкоэффективных агентов. Организации также обнаруживают, что им не хватает данных, чтобы определить, какое поведение больше всего влияет на производительность агентов, и инструментов для эффективного коучинга в масштабе.
Новое решение Cresta Post-Call повышает эффективность контакт-центров, предоставляя менеджерам и супервайзерам информацию для выявления и расстановки приоритетов в ключевых моделях поведения, способствующих успеху бизнеса, а также возможность обеспечения последовательности путем автоматического анализа соблюдения агентами моделей поведения в каждом разговоре. Этот своевременный персонализированный коучинг помогает агентам повысить свою производительность.
Трехэтапный процесс Cresta по улучшению работы агентов включает в себя: выявление моделей поведения, способствующих положительным бизнес-результатам, повышение приверженности агентов посредством обучения и персонализированного коучинга, а также измерение результатов для постоянного совершенствования.
Повышение эффективности самообслуживания путем выявления причин, по которым клиенты вовлекаются
Cresta также анонсировала несколько усовершенствований решения Cresta Intelligent Automation и продукта виртуального агента компании, которые помогают компаниям создавать более продвинутых и эффективных чат-ботов. Эти усовершенствования включают:
Topic Discovery – Автоматически определяет объемные варианты использования из всех исторических расшифровок разговоров. Функция Topic Discovery дает представление о том, где автоматизировать, чтобы получить наибольшее влияние, и изменениях в составе вариантов использования по мере изменения рынков.
Моделирование намерений – определяет и обучает намерения, смоделированные на основе реальных данных, обеспечивая высокопроизводительное распознавание понимания естественного языка (NLU). Поскольку обучение намерений происходит на реальных высказываниях клиентов, синтетические обучающие фразы не требуются.
Моделирование потока – обеспечивает прозрачность разговора, чтобы понять пути, которые выбирают клиенты, и связанные с ними результаты. С помощью моделирования потока легко определить, какие пути имеют наибольшее положительное влияние, а также характеристики, которые приводят к положительным результатам.
Автоматизированная маркировка – использует последние инновации в больших языковых моделях для автоматического отображения и предложения меток. Результатом является сокращение трудоемкой ручной маркировки задач и более быстрое время получения ценности.
