Quels sont les problèmes que Frame AI résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Étant donné que leur produit nous permet d'intégrer des points de données dans d'autres systèmes tels que Salesforce CRM, nous avons pu créer des alertes personnalisées dans notre système de choix pour examiner de manière proactive les cas de support en fonction des cas d'utilisation ci-dessus. Cela nous permet également de fournir une visibilité supplémentaire aux agents de support directement sur leurs cas, leur permettant d'ajuster rapidement leurs interactions avec les clients si nécessaire.
En termes de Coût de service, leurs facteurs de produit hautement personnalisables nous ont permis de commencer à examiner rapidement les valeurs aberrantes ; les cas qui nous coûtent plus de temps et d'argent à soutenir que la moyenne peuvent désormais rapidement déclencher une discussion de collaboration avec d'autres équipes telles que la R&D, y compris des points de données réels de Frame AI pour ajouter du poids à la conversation. Se fier aux signaux qu'ils détectent est finalement beaucoup plus fiable que les estimations des agents de support eux-mêmes. En un an, cette approche nous a permis de réduire notre coût de service de 24 % (jusqu'à présent !)
Les alertes de risque d'escalade combinées à d'autres ajustements mineurs nous ont permis de réduire les demandes d'escalade de près de 50 %. Examiner de manière proactive les cas avec des experts et aider les agents de support de manière proactive a également un impact positif sur la satisfaction globale des clients, qui a augmenté de 4,2 % l'année dernière.
Le CSAT prédictif est basé sur des signaux collectés sur TOUS les cas de support reçus, contre les 15 % de réponses formelles aux enquêtes transactionnelles que nous recevons des clients. Les deux scores sont alignés avec une différence de 1 %, ce qui signifie que nous pouvons faire confiance à la valeur prédite par Frame AI et être plus confiants pour montrer cette valeur à la direction car elle est basée sur une échelle beaucoup plus grande que les enquêtes réelles.
Ils introduisent des capacités de résumé de cas via l'IA, que nous testons actuellement et dont nous sommes très satisfaits des résultats, qui incluent également des conseils de coaching pour les agents basés sur les interactions de cas. Encore une fois, ces points de données nous sont mis à disposition, afin que nous puissions les réutiliser dans nos rapports, automatisations, initiatives d'amélioration continue et les afficher de manière transparente aux agents de support également. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.