Fullview es una plataforma de cobrowsing y reproducción de sesiones diseñada para equipos de soporte al cliente. Los agentes de soporte obtienen un contexto visual instantáneo en cada ticket, para que puedan dejar de pedir a los clientes que expliquen lo que ven y empezar a verlo ellos mismos. La plataforma reúne dos herramientas que los equipos de soporte realmente necesitan: Cobrowsing - Únete a la sesión del navegador de un cliente con un solo clic directamente desde tu mesa de ayuda. Ve su pantalla, comparte la tuya, toma el control cuando sea necesario. No se requieren descargas, enlaces de reunión ni códigos del cliente. Reproducciones de sesiones - Revisa exactamente lo que hicieron los clientes antes de presentar un ticket. Contexto completo sin pedir pasos de reproducción. Datos de consola en tiempo real - Accede a registros de consola en vivo durante las sesiones de cobrowsing o mientras revisas reproducciones para una rápida solución de problemas técnicos. Integraciones con mesas de ayuda - Inicia sesiones directamente desde tickets de Zendesk, Intercom, Salesforce y HubSpot. Todo permanece en el flujo de trabajo existente de tus agentes. Controles de privacidad - Enmascaramiento de datos personalizable para proteger información sensible. Infraestructura compatible con GDPR y SOC 2 alojada en AWS (regiones de la UE o EE. UU.). Fullview es la única plataforma que combina cobrowsing y reproducciones de sesiones en una herramienta enfocada en el soporte. La mayoría de los competidores obligan a los equipos a unir herramientas separadas para asistencia en vivo y contexto de sesión. Confiado por empresas como Mews, Personio, Apollo y Michelin. Mews resuelve el 55% de las consultas de chat complejas en conversación con Fullview, manteniendo un CSAT por encima del 90%. Diseñado para empresas de SaaS B2B, software y servicios financieros que necesitan reducir el tiempo de diagnóstico en tickets técnicos y relacionados con la interfaz de usuario. El resultado: resolución más rápida, menos interacciones por ticket, mayor CSAT y agentes que pasan menos tiempo adivinando lo que los clientes están viendo.