Анализ данных в реальном времени — это практика, основанная на алгоритмах и аналитических моделях, которая собирает данные и мгновенно обрабатывает их для обнаружения закономерностей, тенденций и аномалий. В сфере обслуживания клиентов компании ожидают, что они предвидят и устранят проблемы до того, как с ними столкнутся клиенты.
Принятие быстрых решений на основе уверенного анализа база данных телеграмм новой зеландии способствует успеху в бизнесе. Однако, по данным Accenture , сегодня только 25% организаций используют потенциал анализа данных.
В этом посте вы узнаете, что эта практика означает для компаний и какие методы анализа данных применяются в обслуживании клиентов. Кроме того, вы узнаете, какую роль в этом процессе играет искусственный интеллект .
Краткое содержание
Анализ данных в режиме реального времени собирает информацию и предоставляет предприятиям ценную информацию, такую как результаты тенденций или заметки о проблемах. Это позволяет им корректировать стратегии и улучшать такие важные аспекты, как качество обслуживания клиентов.
Среди методов анализа в реальном времени выделяется обработка естественного языка (NLP), которая позволяет управлять автоматическими реакциями и анализировать чувства для выявления, например, недовольных клиентов, которые требуют немедленного внимания со стороны агента-человека.
Искусственный интеллект использует передовые методы машинного обучения для анализа данных в реальном времени. Кроме того, это упрощает понимание командами за счет создания отчетов и визуализаций.
Zendesk AI использует миллиарды реальных взаимодействий, чтобы понимать взаимодействия с первого контакта, предлагать соответствующие ответы, разрешать запросы, предугадывать потребности клиентов и предоставлять точные ответы, которые гарантируют незабываемые впечатления.