בוטים ארגוניים: תכונות, יתרונות ושימושים נפוצים

צ’אט בוטים קיימים כבר זמן מה, אך רק בשנים האחרונות הם הפכו לפופולריים באמת בקרב משתמשים ועסקים כאחד. האם ידעתם שאחד מהצ’אט בוטים הראשונים אי פעם (הידוע בשם אליזה) נוצר בשנת 1966? בעוד שאליזה הייתה מסוגלת לנהל רק דיאלוגים פשוטים על ידי התאמת קלטי משתמשים לתגובות מתוכנתות מראש, בוטי צ’אט ארגוניים מודרניים מונעי בינה מלאכותית מסוגלים לעשות הרבה יותר, ומהפכים את האופן שבו עסקים מתקשרים עם לקוחותיהם.

כיום, כאשר יותר עסקים מאמצים צ’אט בוטים מבוססי בינה מלאכותית, צמיחת שוק הבוטים צפויה – והיא הולכת להיות משמעותית. למעשה, על פי מחקר של Spherical Insights & Consulting, גודל שוק הבוטים העולמי הוערך ב-5.39 מיליארד דולר בשנת 2023 וצפוי להגיע ל-42.83 מיליארד דולר עד שנת 2033.

כאן, ב-VoiceSpin, אנו תמיד שואפים להישאר בחזית של פתרונות הטכנולוגיה האחרונים המעצבים את תעשיית מוקדי השירות. בבלוג זה, אנו חוקרים כיצד ארגונים גדולים מנצלים את כוחם של בוטי צ’אט מבוססי בינה מלאכותית כדי לשפר את חוויות הלקוחות והנציגים, לייעל את התקשורת העסקית ולשפר את היעילות התפעולית. באופן ספציפי יותר, נדבר על הטכנולוגיות מאחורי בוטים ארגוניים, התכונות והיכולות של פתרונות בוטים ארגוניים, היתרונות שלהם ושימושים נפוצים.

מהם בוטים ארגוניים?

בוט ארגוני הוא כלי שיחה מתקדם המיועד לייעל תקשורת ולמטב תהליכים שונים בארגונים גדולים. פתרונות בוטים ארגוניים אינם מוגבלים רק לאינטראקציות תמיכת לקוחות – ניתן להשתמש בהם גם לשיפור מעורבות המשתמשים, להגדלת המכירות, ואפילו לסייע בקליטת עובדים והדרכתם. חלק מכלי הבוטים המתקדמים ביותר יכולים ללמוד מאינטראקציות קודמות ולהשתפר לאורך זמן, ומספקים תשובות מדויקות יותר ומבוססות הקשר.

באופן כללי, אנו יכולים להבחין בין סוגים אלה של בוטים ארגוניים בהתבסס על הטכנולוגיות והיכולות שלהם:

בוטים ארגוניים מבוססי חוקים

הידועים גם כמבוססי לשון, בוטים אלה משתמשים בלוגיקה פשוטה של ‘אם-כאשר’ ופועלים על פי כללים ותסריטים מוגדרים מראש, מה שאומר שיש להם גמישות מוגבלת. בוטי שאלות נפוצות המסוגלים לענות על שאלות משתמשים בסיסיות מאוד הם דוגמה טובה לבוטים מבוססי חוקים. רוב הבוטים הארגוניים שאיתם תקשרתם הם ככל הנראה מבוססי חוקים.

בוטים ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית

אלה הם פתרונות מתקדמים יותר המשתמשים במערך של כלי בינה מלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה (ML) כדי להבטיח הבנה הקשרית טובה יותר ולהגיב לשאלות מורכבות יותר, תוך מתן חוויה מותאמת אישית יותר.

בוטים ארגוניים היברידיים

פתרונות בוטים ארגוניים היברידיים משלבים יכולות מבוססות חוקים ומבוססות בינה מלאכותית ומשתמשים בשניהם בהתאם להקשר (מורכבות השאלה). אלה הם, לדוגמה, בוטי שירות לקוחות שיכולים לטפל בבעיות פשוטות באמצעות חוקים ולעבור לתשובות מבוססות בינה מלאכותית עבור שאלות מורכבות יותר.

מחפשים פתרון קול סנטר טוב יותר?

רתמו את פתרונות ה- AI-Dialer וה- Speech Analyzer. אינטגרציות עמוקות ללא עלות נוספת

תיאום הדגמה

טכנולוגיות ליבה מאחורי בוטים ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית

בואו נציץ עכשיו בטכנולוגיות הליבה המנוצלות על ידי בוטים ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית שהופכות אותם לחכמים הרבה יותר מבוטים בסיסיים מבוססי חוקים (ובהחלט נעימים יותר לאינטראקציה):

עיבוד שפה טבעית (NLP)

עיבוד שפה טבעית (NLP) והבנת שפה טבעית (NLU) הן טכנולוגיות מפתח המאפשרות לבוטים להבין ולעבד טקסט כתוב, לפרש נכון את ההקשר והכוונה של השאלה, וליצור תגובות רלוונטיות להקשר. כחלק מ-NLP, טכנולוגיית ניתוח רגשות מאפשרת בנוסף לבוטים לקבוע את הרגש או הטון הרגשי של הטקסט הכתוב.

למידת מכונה (ML)

למידת מכונה (ML) היא טכנולוגיה קריטית נוספת המרחיבה את היכולות והביצועים של בוטים על ידי מתן אפשרות להתאמן על מערכי נתונים גדולים ולשפר את הדיוק והרלוונטיות של התגובות. לדוגמה, בוטי שירות לקוחות משתמשים ב-ML כדי להבין ולהגיב טוב יותר לשאלות לקוחות על ידי למידה מאינטראקציות קודמות ומשוב לקוחות. בפשטות, ML הוא מה שהופך את הבוטים לחכמים יותר לאורך זמן.

תכונות ויכולות של בוטים ארגוניים מונעי בינה מלאכותית

יכולת לטפל בנפחים גבוהים של בקשות בו-זמניות

ברמה הארגונית, בוטי בינה מלאכותית יכולים לטפל בנפחים גדולים של בקשות בו-זמניות מבלי לפגוע בביצועים. אם אתם משתמשים בפתרון בוט ארגוני לתמיכת לקוחות, המשמעות היא שהלקוחות שלכם יקבלו תגובות מהירות גם בשעות העומס. בנוסף לכך, בניגוד לבוטים סטנדרטיים, בוטי בינה מלאכותית ארגוניים מסוגלים לטפל בשאלות מורכבות יותר, לענות על שאלות טכניות ולפתור בעיות במוצרים.

יכולות בינה מלאכותית שיחתית

רכיב הבינה המלאכותית השיחתית של בוטים ארגוניים מונעי בינה מלאכותית הוא מה שהופך אותם לפתרונות יעילים לתמיכת לקוחות ומעורבות משתמשים. בוטים ארגוניים הבנויים על טכנולוגיית בינה מלאכותית שיחתית לא רק עונים על שאלות בסיסיות ומספקים מידע רלוונטי. הם למעשה מסוגלים ליצור תגובות דמויות אנוש שהן קוהרנטיות ומתאימות להקשר ומחקות אינטראקציות אנושיות. בעוד שזה לא אומר שבוטים עשויים להחליף לחלוטין נציגים אנושיים בקרוב, בינה מלאכותית שיחתית עוזרת להפוך את חוויית המשתמש עם בוטים למספקת יותר.

AI and human agents working side by side.

העברה חלקה לנציג אנושי

הבוטים הטיפוסיים יכולים לפתור מגוון רחב של בקשות תמיכה, אך לעתים עדיין נדרשת נגיעה אנושית כדי לטפל בבעיות מורכבות במיוחד. ואף על פי שהתקדמויות אחרונות בעיבוד שפה טבעית (NLP) וניתוח רגשות אפשרו לבוטי בינה מלאכותית לחקות תקשורת אמפתית במידה מסוימת, לבוטי בינה מלאכותית עדיין חסר עומק רגשי והם אינם מסוגלים להגיב באמפתיה אמיתית כמו בני אדם.

אבל מה שנהדר בבוטים ארגוניים הוא שהם יכולים להעביר בצורה חלקה את שאלת הלקוח לנציג אנושי כאשר המצב דורש זאת, תוך שמירה על ההקשר המלא של האינטראקציה. יתר על כן, ניתוב חכם מבטיח שבעיות מועברות לנציגים המתאימים ביותר בהתבסס על סוג הבעיה וגורמים אחרים כמו כישורי הנציג ומומחיותו.

שילוב עם כלים ארגוניים אחרים

בוטים ארגוניים יכולים להשתלב בצורה חלקה עם כלים ארגוניים אחרים ומערכות עסקיות, כגון מערכות CRM (ניהול קשרי לקוחות), תוכנות ERP (תכנון משאבי ארגון), תוכנות מוקד שירות רב-ערוצי, פלטפורמות הודעות ומערכות תמיכת לקוחות כדי למטב אינטראקציות של לקוחות ועובדים. והם נגישים באתרי אינטרנט, ברשתות חברתיות, באפליקציות לנייד ובפלטפורמות אחרות.

integration with different CRMs

יישומים במקרי שימוש שונים

בוטים ארגוניים נמצאים בשימוש נרחב בתמיכת לקוחות, מכירות ושיווק, תמיכת IT ומשאבי אנוש, בעוד שמקרי השימוש שלהם מתפרשים על פני תעשיות רבות ושונות. אלה עשויים לכלול, לדוגמה, קמעונאות ומסחר אלקטרוני, שירותים פיננסיים, בנקאות, ביטוח, ממשלה, תיירות ואירוח, בריאות ותעשיות אחרות. תכונות אבטחה וציות מובנות של בוטי בינה מלאכותית מבטיחות בנוסף שנתוני לקוחות ומידע רגיש נשארים מוגנים בהתאם לתקני התעשייה והתקנות (כמו HIPAA ו-GDPR).

שיפור מתמיד באמצעות למידת מכונה

כבר הזכרנו את זה קודם – וזו כנראה היכולת המרשימה ביותר של בוטי בינה מלאכותית. באמצעות למידת מכונה (ML), בוטי בינה מלאכותית ארגוניים יכולים להחיל אלגוריתמים מתקדמים ומודלים סטטיסטיים כדי ללמוד מנתונים היסטוריים ולשפר ביצועים ללא תכנות מפורש לכל תרחיש אפשרי. זה מאפשר לבוטים לספק תגובות יעילות יותר ורלוונטיות להקשר תוך מתן שירות לקוחות מותאם אישית יותר כדי לעזור לכם לענות טוב יותר על ציפיות הלקוחות.

יתרונות השימוש בפתרונות בוטים ארגוניים

שיפור חוויית הלקוח

צרכנים מצפים לתמיכת לקוחות מהירה ויעילה, במיוחד בבעיות פשוטות. עם כוחם של בוטים ארגוניים, אתם יכולים להאיץ את כל תהליך פתרון הבעיות שלכם ולאפשר תמיכה עצמית יעילה, מה שמגביר את שביעות רצון הלקוחות ומשפר את חוויית הלקוח.

במקום שלקוח יצטרך לחכות לנציג חי לדבר איתו (וכולנו יודעים שלקוחות שונאים לחכות), הבוט יכול להבין מיד את כוונת הלקוח ולקשר אותם למידע הנכון או לעזור בפתרון שאלות בסיסיות (כמו ייזום החזרה). על פי הסטטיסטיקות שפורסמו על ידי Outgrow, שבעים וארבע אחוז מהלקוחות יבחרו בבוט על פני נציג אנושי כדי לחפש תשובות לשאלות פשוטות.

שיפור חוויית הנציג

בוטים ארגוניים יכולים לשפר את החוויה גם עבור הנציגים שלכם. דמיינו שעליכם לענות על אותן שאלות שוב ושוב כשיש לכם עשרות או מאות שאלות דומות ביום. בוטים יכולים לענות על שאלות נפוצות ולעבד עסקאות פשוטות, מה שמפחית את העומס על צוות התמיכה שלכם ומשחרר את הנציגים שלכם להתמקד במשימות בעלות ערך גבוה יותר.

בנוסף, בוטים יכולים לשלוף במהירות מידע ממסד הנתונים ובסיס הידע שלכם ולספק לנציגים שלכם את הנתונים הרלוונטיים שהם צריכים בזמן אמת. המשמעות היא שהם יכולים לפתור בעיות ביעילות רבה יותר מבלי לחפש את המידע שהם צריכים באופן ידני. מלבד זאת, בוטים יכולים גם לסייע באימון ובקליטה של נציגים חדשים שגויסו.

הגברת מעורבות ומכירות

עם התראות צ’אט פרואקטיביות, בוטים ארגוניים יכולים לעזור לכם להגביר מעורבות ולהגדיל מכירות. חשבו על מבקרי האתר שגולשים בדפי המוצרים שלכם. בוטים יכולים ליזום שיחות איתם, להדריך אותם דרך המוצרים או השירותים שלכם, ולסייע לאורך כל תהליך הרכישה, מה שעוזר לכם להגדיל המרות ומכירות.

Happy call center agents preventing call avoidance

בוטים ארגוניים יכולים גם לאחזר מידע מה-CRM שלכם ולהציע הצעות מוצרים מותאמות אישית או מוצרים משלימים בהתבסס על התנהגות לקוחות קודמת והעדפות, מה שיעזור לכם לנצל הזדמנויות למכירה צולבת ולשדרוג מכירות.

תובנות מבוססות נתונים

בוטים ארגוניים לא רק מתקשרים עם לקוחות ולקוחות פוטנציאליים, מספקים מידע, פותרים בעיות או מספקים המלצות. הם יכולים גם לנתח אינטראקציות קודמות ולתת לכם המון תובנות יקרות ערך שיכולות לעזור לכם לחשוף התנהגויות לקוחות נפוצות, העדפות לקוחות ומגמות.

לדוגמה, בוטים יכולים לזהות שאלות שנשאלות בתדירות הגבוהה ביותר על ידי הלקוחות שלכם. אתם יכולים להשתמש במידע זה כדי לשפר את השאלות הנפוצות שלכם, לשפר את בסיס הידע שלכם ולשפר את הכשרת הנציגים. או, על ידי ניתוח הטון והרגש של אינטראקציות עם לקוחות, בוטים יכולים לעזור לכם להעריך טוב יותר את רמות שביעות הרצון של הלקוחות ולזהות תחומים לשיפור.

הפחתת עלויות תמיכת לקוחות

לבסוף, יישום בוטים ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית יכול להוריד את עלויות תמיכת הלקוחות שלכם. על פי דוח מגמות שירות הלקוחות של Intercom לשנת 2024, 45% מצוותי שירות הלקוחות כבר משתמשים בבוטי בינה מלאכותית – ומתוך אלה שאימצו בינה מלאכותית, הרוב מציינים שעד 30% מבקשות התמיכה שלהם נפתרות בהצלחה על ידי בוטי בינה מלאכותית. עם בוטים ארגוניים, אתם יכולים לשרת מספר לקוחות בו-זמנית ולהרחיב את זמינות התמיכה שלכם מעבר לשעות העבודה שלכם מבלי לגייס ולהכשיר צוות תמיכת לקוחות נוסף.

Cost savings in customer support due to AI.

מקרי שימוש נפוצים של בוטים ארגוניים

שירות ותמיכת לקוחות

תמיכת לקוחות היא אחד ממקרי השימוש הנפוצים ביותר עבור בוטים ארגוניים בזכות יכולות הבינה המלאכותית השיחתית שלהם. מכיוון שהלקוחות של היום מצפים לתמיכה מהירה ויעילה במקום, בוטים ארגוניים יכולים לעזור לכם לספק בדיוק את זה על ידי מתן תשובות מדויקות באמצעות הידע הפנימי של החברה תוך יכולת לתקשר עם לקוחות בצורה טבעית ואינטואיטיבית.

החלק הטוב ביותר הוא שהבוטים יכולים לנהל מספר שיחות לקוחות בו-זמנית, מה שמאפשר לכם לפתור יותר בעיות מבלי להוסיף עלויות עבודה. לא פלא ש Gartner צופה שעד 2027, בוטים יהפכו לערוץ שירות הלקוחות העיקרי עבור כרבע מהארגונים. ועל פי הסטטיסטיקות שפורסמו על ידי HubSpot, עבור 40% מהצרכנים, זה לא משנה אם הם מדברים עם בינה מלאכותית או אדם אמיתי כל עוד השאלות שלהם נענות במהירות וביעילות.

הבטחת איכות במוקד שירות

בוטים ארגוניים יכולים גם להשתלב עם תוכנות מוקד שירות ופלטפורמות לניתוח דיבור כדי לסייע בתהליך אבטחת איכות במוקדי שירות. לדוגמה, מנתח הדיבור של VoiceSpin מבוסס הבינה המלאכותית משתלב עם בוט בינה מלאכותית המשמש כעוזר וירטואלי שמנהלי ומפקחי מוקדי שירות יכולים לתקשר איתו כדי להעריך את איכות האינטראקציות וביצועי הנציגים.

כך, בהתבסס על מה שאתם רוצים להעריך, הבוט מנתח את תמלול השיחה ואומר לכם עד כמה טוב הנציג ביצע (למשל, האם הנציג עמד בהנחיות שלכם, בסטנדרטים של איכות שירות הלקוחות או בדרישות הציות), האם הלקוח היה מרוצה מהפתרון שניתן, או האם הנציג ניצל ביעילות הזדמנויות למכירה צולבת וכו’.

יצירת לידים ומכירות

עם פלטפורמת בינה מלאכותית שיחתית ארגונית, אתם יכולים גם להשתמש ביעילות בבוטי בינה מלאכותית ליצירת לידים, מעורבות משתמשים ומכירות. על פי הנתונים מדוח מגמות הבוטים של Intercom, ארבעים ואחד אחוז מכל בוטי העסקים משמשים למטרות מכירה. אותו דוח חשף שמנהיגי עסקים אומרים שבוטים הגדילו את המכירות שלהם ב-67%. בהתבסס על הנתונים על שימוש בבוטים שפורסמו על ידי LocaliQ, שלושים ושישה אחוז מהעסקים משתמשים בבוטים כדי לשפר את אסטרטגיות יצירת הלידים שלהם, בעוד שיותר ממחצית מהעסקים המשתמשים בבוטים מוצאים שהם מייצרים יותר לידים באיכות גבוהה. בואו נביט עכשיו מקרוב כיצד ניתן להשתמש בבוטים ארגוניים למטרות מכירה ויצירת לידים:

  • מעורבות פרואקטיבית: בוטים יכולים ליזום שיחות באופן פרואקטיבי עם משתמשים באתר שלכם בהתבסס על אירועי טריגר ספציפיים, כגון זמן שהייה בדף או נטישת עגלת קניות. התראות פרואקטיביות יכולות להציע למשתמשים עזרה בבחירת המוצרים/שירותים הנכונים או סיוע בהשלמת רכישה, מה שיעזור לכם להגדיל את מעורבות הלקוחות וההמרות.
  • שדרוג מכירות/מכירה צולבת: בדומה, אתם יכולים להשתמש בבוטים לשדרוג מכירות ומכירה צולבת על ידי מתן אפשרות להם לספק המלצות מוצרים רלוונטיות או להציע חלופות יקרות יותר או מוצרים משלימים שילכו עם הרכישה הראשונית, מה שמסייע לכם להגדיל את הערך הממוצע של ההזמנה. בוטים יכולים גם להפיץ מידע על הצעות מיוחדות והנחות כאשר משתמשים חוקרים את ההצעות שלכם.
  • לכידת לידים וסיווגם: בוטים ארגוניים יכולים לעזור לכם ללכוד מידע על משתמשים כמו מספרי קשר, כתובות דוא”ל, העדפות מוצרים ונתונים יקרי ערך אחרים שיכולים לעזור לכם בהמשך לסייע בקמפיינים שלכם לפנייה חוזרת וטיפוח לידים. ועל ידי שאילת סדרה של שאלות רלוונטיות, בוטים יכולים להעריך את כוונת המשתמש, לסווג לידים ולהעביר אותם לצוותים הרלוונטיים כדי להדריך משתמשים לאורך משפך המכירות.

קליטת עובדים והדרכה

בנוסף לכל האמור לעיל, בוטים ארגוניים יכולים גם לסייע ולאוטומט (לפחות במידה מסוימת) את תהליכי קליטת העובדים וההדרכה שלכם. בוטי בינה מלאכותית פנימיים יכולים להעצים את העובדים החדשים שלכם עם כל המידע הקריטי שהם צריכים על החברה, הנהלים והמדיניות שלה על ידי מענה לשאלותיהם ומתן מידע ספציפי לתפקיד. זה לא רק מאיץ את תהליך הקליטה שלכם, אלא גם הופך אותו לחלק ויעיל יותר.

בוטי בינה מלאכותית ארגוניים יכולים גם להאיץ ולשפר את תהליך הדרכת העובדים שלכם. לדוגמה, אתם יכולים להשתמש בבוטים להדרכת ידע על מוצרים ואז להעריך את הידע של העובדים ולזהות פערי ידע. עבור הדרכה מבוססת תרחישים, בוטים יכולים לדמות תרחישים מהעולם האמיתי כמו טיפול בתלונות לקוחות, התמודדות עם הסלמות, או פתרון סוגים ספציפיים של בעיות. אתם יכולים גם להשתמש בבוטי בינה מלאכותית להדרכת צוות וסוגים אחרים של יוזמות הדרכת עובדים.

מנפו את כוחם של בוטי בינה מלאכותית וכלי מוקד שירות מונעי בינה מלאכותית אחרים עם VoiceSpin

בוטי בינה מלאכותית ארגוניים הם כלים מצוינים בהם אתם יכולים להשתמש כדי לייעל את תמיכת הלקוחות שלכם, להגדיל מכירות ולשפר תהליכים פנימיים, אבל ישנם פתרונות בינה מלאכותית נוספים מהם מוקד השירות שלכם יכול להפיק תועלת. עם VoiceSpin, אתם יכולים לנצל בוטי בינה מלאכותית ומערך של תכונות ויכולות בינה מלאכותית אחרות שיכולות להגביר את היעילות של הצוות שלכם.

  • עם בוט הבינה המלאכותית של VoiceSpin, אתם יכולים לספק תמיכה 24/7 במספר ערוצי תקשורת דיגיטליים, מה שמאפשר ללקוחות שלכם לקבל את המידע שהם צריכים בכל עת שהם זקוקים לו. הבוט יכול להשתלב עם בסיס הידע ומערכת ה-CRM שלכם כדי לאחזר נתונים רלוונטיים ולספק תשובות מדויקות לשאלות הלקוחות שלכם.
  • עם חייגן חיזוי מבוסס בינה מלאכותית, אתם יכולים לשפר את היעילות של קמפיינים של חיוג אוטומטי. יכולות הבינה המלאכותית והלמידה המכונית של החייגן מבטיחות שלידים תמיד מחוברים לנציגי המכירות המתאימים ביותר בהתבסס על הסבירות לביצוע מכירה מוצלחת, מה שעוזר לכם למקסם את המרות המכירות שלכם ולשפר את ביצועי צוות המכירות שלכם.
  • עם מנתח דיבור מבוסס בינה מלאכותית, אתם יכולים להישאר מעודכנים לגבי ביצועי צוות מוקד השירות שלכם, לאוטומט את תהליך הבטחת האיכות שלכם ולזהות הזדמנויות לשיפור. סיכומי שיחות המיוצרים על ידי בינה מלאכותית ועוזר וירטואלי מבוסס בינה מלאכותית משולב יגידו לכם בדיוק איך כל שיחה התנהלה ועד כמה טוב כל נציג ביצע בהתאם לפרמטרים המוגדרים מראש שלכם.

הזמינו עכשיו שיחת הדגמה עם אחד מנציגי המכירות שלנו כדי ללמוד עוד על פתרונות מוקד השירות מוכווני הבינה המלאכותית של VoiceSpin וכיצד אתם יכולים להשתמש בהם כדי לספק חוויה טובה יותר הן ללקוחות שלכם והן לנציגים שלכם.

מחפשים פתרון קול סנטר טוב יותר?

רתמו את פתרונות ה- AI-Dialer וה- Speech Analyzer. אינטגרציות עמוקות ללא עלות נוספת

תיאום הדגמה

Share this article:

  • בוטים ארגוניים: תכונות, יתרונות ושימושים נפוצים
    1. מהם בוטים ארגוניים?
    2. בוטים ארגוניים מבוססי חוקים
    3. בוטים ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית
    4. בוטים ארגוניים היברידיים
    5. טכנולוגיות ליבה מאחורי בוטים ארגוניים מבוססי בינה מלאכותית
    6. עיבוד שפה טבעית (NLP)
    7. למידת מכונה (ML)
    8. תכונות ויכולות של בוטים ארגוניים מונעי בינה מלאכותית
    9. יכולת לטפל בנפחים גבוהים של בקשות בו-זמניות
    10. יכולות בינה מלאכותית שיחתית
    11. העברה חלקה לנציג אנושי
    12. שילוב עם כלים ארגוניים אחרים
    13. יישומים במקרי שימוש שונים
    14. שיפור מתמיד באמצעות למידת מכונה
    15. יתרונות השימוש בפתרונות בוטים ארגוניים
    16. שיפור חוויית הלקוח
    17. שיפור חוויית הנציג
    18. הגברת מעורבות ומכירות
    19. תובנות מבוססות נתונים
    20. הפחתת עלויות תמיכת לקוחות
    21. שירות ותמיכת לקוחות
    22. הבטחת איכות במוקד שירות
    23. יצירת לידים ומכירות
    24. קליטת עובדים והדרכה
    25. מנפו את כוחם של בוטי בינה מלאכותית וכלי מוקד שירות מונעי בינה מלאכותית אחרים עם VoiceSpin
  • You'll like it

    7 תוכניות הטובות ביותר לשותפים עסקיים בעולם התקשורת בענן שווה להכיר
    7 תוכניות הטובות ביותר לשותפים עסקיים בעולם התקשורת בענן שווה להכיר

    במשך עשרות שנים, עסקים הסתמכו על קוויים מסורתיים לצרכי התקשורת שלהם – אך לא עוד.…

    דוגמאות לתסריטי מוקד שיחות יוצאות לסגירת עסקאות (+ שיטות מיטביות)

    טיפול בשיחות מכירה יוצאות – במיוחד קרות – תמיד היה מאתגר עבור סוכני מכירות, ללא…

    תסריטים למוקד שיחות נכנסות עבור צוותי שירות לקוחות: דוגמאות לתרחישים שונים

    למרות העלייה והאימוץ הנרחב של ערוצי תקשורת דיגיטליים וצ’אטבוטים מונעי בינה מלאכותית, כמעט 60% מהצרכנים…

    All articles arrow right
    watsapp