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Imparate a sfruttare e ottimizzare le conoscenze per ottenere risposte più rapide e precise.

Mentre ci avviciniamo al 2024, l'impulso all'implementazione dell'IA nei contact center sta accelerando. Gartner prevede che entro il 2025 l'80% delle organizzazioni di assistenza e servizio clienti applicherà l'IA generativa. Al di là del clamore, le aziende stanno ora valutando esattamente come implementare l'IA nel contact center.

La mancanza di controllo del cliente è una delle maggiori lamentele delle persone che interagiscono con le aziende. Code interminabili per le chiamate, lunghi tempi di attesa per le risposte e informazioni online confuse incidono sulla loro esperienza.

Il servizio clienti è spesso vulnerabile quando le aziende cercano di fare dei tagli. Ciò può essere dovuto al fatto che spesso viene erroneamente considerato un centro di costo piuttosto che una fonte di vantaggio competitivo e di ricavi.

Con l'aumento delle aspettative dei consumatori, le aziende si concentrano sempre più sulla creazione di empatia nelle interazioni con il servizio clienti. Con gli agenti che gestiscono domande sempre più complesse, costruire un rapporto con i clienti è fondamentale per rassicurarli, migliorare l'esperienza e soddisfare meglio le loro esigenze.

Le aspettative dei clienti nei confronti dell'esperienza del contact center sono in continuo aumento. Le organizzazioni sanno di dover agire, ma da dove cominciare?

Il potere di andare avanti più velocemente - La tecnologia legacy influisce sull'autenticazione dell'identità dei clienti/soci - è un ostacolo per servire con successo i vostri clienti, soci e clienti. Le società di investimento, le compagnie di assicurazione e le organizzazioni di servizi finanziari (FI), comprese le Credit Unions (CU), sono tipicamente limitate nella loro flessibilità operativa a causa dello stato delle infrastrutture e dei sistemi esistenti e dei processi rigidi, tipicamente manuali, su cui si basano. La realtà è che queste organizzazioni non possono o non vogliono sostituire i loro sistemi principali in tempi brevi, a causa dei costi, delle tecnologie proprietarie o delle strutture di dati arcaiche. Un approccio ibrido aiuta le cose ad andare avanti. In modo più rapido ed efficiente.

Il potere di andare avanti più velocemente - La tecnologia legacy influisce sulla modernizzazione dei processi e impedisce di servire con successo clienti, soci e clienti. Le società di investimento, le compagnie di assicurazione e le organizzazioni di servizi finanziari, comprese le Credit Unions (in breve FI), sono tipicamente limitate nella loro flessibilità operativa a causa dello stato delle infrastrutture e dei sistemi esistenti e dei processi rigidi, tipicamente manuali, su cui si basano. La realtà è che queste organizzazioni non possono o non vogliono sostituire i loro sistemi principali in tempi brevi, a causa dei costi, delle tecnologie proprietarie o delle strutture di dati arcaiche. L'ibrido aiuta a realizzare le cose

Il potere di andare avanti più velocemente - La tecnologia legacy è l'ostacolo per servire con successo i vostri clienti, soci e clienti. Le società di investimento, le compagnie di assicurazione e le organizzazioni di servizi finanziari, comprese le Credit Unions (in breve FSI), sono tipicamente limitate nella loro flessibilità operativa a causa dello stato delle infrastrutture e dei sistemi esistenti. La realtà è che queste organizzazioni non possono o non sono disposte a sostituire i loro sistemi principali in tempi brevi, a causa dei costi, delle tecnologie proprietarie o delle strutture di dati arcaiche. L'ibrido aiuta a realizzare le cose

La tecnologia può rendere l'ambiente di lavoro più attraente e interessante, migliorando al contempo le prestazioni. Molte tecnologie possono migliorare l'esperienza complessiva dell'agente, ma come sempre l'approccio migliore è quello di partire dalle basi. Le tecnologie fondamentali includono la fornitura (e la continua ottimizzazione) di messaggi sensibili al contesto nell'IVR, l'integrazione del contact center con il CRM per facilitare lo sviluppo di dati di prima parte e l'implementazione e il potenziamento dei sistemi di gestione delle conoscenze per migliorare le capacità di self-service.