Únase a nosotros en el ámbito de la atención al cliente, ya que las empresas se enfrentan al desafío de equilibrar el aumento de la satisfacción del cliente y la reducción de los costos. En una época en la que las exigencias de los clientes están en su punto más alto. Sea testigo de cómo se desarrolla la solución a medida que el enfoque pasa a centrarse en mitigar la gestión de las llamadas en vivo mediante la comprensión de las necesidades de los clientes y el aprovechamiento de las soluciones automatizadas. El contenido desestructurado de las llamadas, capturado por los representantes, es la clave para lograr la eficiencia. Gracias a la detección y categorización del texto no estructurado mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP), propiedad exclusiva de Blend, se desarrollan modelos predictivos para determinar el motivo de las llamadas e instruir a la IA para que ayude a los agentes de los centros de llamadas. Con una impresionante tasa de precisión de más del 80%, este revolucionario proceso reduce los gastos y aumenta la satisfacción de los clientes. Prepárate para presenciar la transformación de la atención al cliente, donde la eficiencia y la satisfacción van de la mano.
El desafío en cuestión es encontrar el equilibrio adecuado entre aumentar la satisfacción del cliente y reducir los costos, especialmente en un momento en que los clientes tienen mayores expectativas de las empresas. El cliente necesitaba aprovechar los análisis avanzados para evaluar los datos de llamadas no estructurados y ayudar a desviar las necesidades del cliente hacia el lugar correcto. Reducir el costo del equipo de atención al cliente y, al mismo tiempo, garantizar que no haya ningún impacto en la satisfacción y la experiencia del cliente.
Para abordar el desafío de una participación costosa y propensa a errores, se implementó una solución innovadora. Al aprovechar las tecnologías y los análisis avanzados, el objetivo era reducir la gestión de llamadas en tiempo real y aumentar la eficiencia. Esto se logró analizando los motivos por los que los clientes llamaban y utilizando esa información para predecir los motivos de las llamadas futuras. Al comprender estos patrones, se implementaron soluciones automatizadas para abordar los problemas más comunes y brindar asistencia inmediata. Sin embargo, un obstáculo clave al que se enfrentaban muchas empresas era el contenido desestructurado de las llamadas que capturaban los representantes. Para superar este problema, se hicieron esfuerzos para implementar sistemas que pudieran capturar y analizar eficazmente estos datos no estructurados, lo que permitiría obtener información valiosa y mejorar la eficacia general de las soluciones automatizadas, aprovechando el procesamiento del lenguaje natural.
Nuestra tecnología patentada de procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha tenido un enorme impacto en nuestras operaciones. Al detectar y clasificar el texto no estructurado, hemos podido desarrollar modelos predictivos que determinan con precisión los motivos de las llamadas de los clientes. Esto nos permite brindar soporte basado en inteligencia artificial a los agentes de nuestro centro de llamadas, lo que se traduce en importantes reducciones de costos y en una mayor satisfacción del cliente. Nuestro proceso ha alcanzado una impresionante tasa de precisión de más del 80%, lo que consolida aún más la eficacia y la fiabilidad de nuestro enfoque.
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