Vue d'ensemble des tarifs de Gladly

La gestion des tickets clients est toujours simple. J'adore que nous puissions écrire des notes internes, taguer des coéquipiers pour des tâches spécifiques et attribuer sans effort les tickets aux bons membres de l'équipe. De plus, la possibilité de me taguer pour les pauses ou lorsque je suis loin de l'écran rend la gestion du flux de travail encore plus fluide. Dans l'ensemble, Gladly a rendu la gestion des interactions avec les clients beaucoup plus efficace ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

S'il y a une chose que je trouve difficile avec Gladly, c'est que lorsque la boîte de réception est pleine, il peut parfois y avoir un décalage dans le chargement complet et l'affichage de tous les tickets. Cela peut ralentir légèrement le flux de travail, surtout lorsqu'on essaie de naviguer efficacement à travers plusieurs conversations. Cela dit, dans l'ensemble, je trouve toujours que Gladly est une plateforme conviviale et efficace ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant que consultant en apprentissage automatique, j'ai rencontré de nombreuses organisations qui rencontrent des défis en raison de systèmes basés sur des "tickets" avec des données en silos. Ce que j'aime le plus chez eux, c'est leur modèle "centré sur les personnes". Vous n'avez pas de numéro de ticket ; vous avez simplement un fil de conversation à vie sur ce client. Cela est très utile d'un point de vue des données car la fenêtre de contexte de l'IA est toujours claire. Le Gladly Sidekick (IA) est extrêmement puissant. Ce n'est pas un simple chatbot, il utilise la puissance de l'IA générative et du RAG (Génération Augmentée par Récupération) pour lire nos "Guides" et fournir des réponses très humaines. Vous avez une excellente logique d'apprentissage automatique pour votre fonctionnalité où "People Match"—elle oriente le client vers le meilleur agent en fonction de sa requête et de son statut de fidélité, pas seulement en fonction de qui est libre. L'intégration avec Shopify et d'autres backends est également excellente, de plus l'IA peut réellement gérer des tâches comme le traitement des remboursements ou le suivi des colis plutôt que de simplement "dévier" l'utilisateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Une chose que je n'aime pas, c'est que le moteur de "Règles" peut être un peu difficile à configurer si vous avez des flux de travail plus avancés. Si vous essayez de faire des branches très avancées, l'interface utilisateur semble quelque peu limitée par rapport à un constructeur de flux complet. Enfin, bien que le tableau de bord de reporting fournisse des indicateurs clés de performance de base, si je recherche une analyse approfondie au niveau de la machine ou une cartographie des tendances de sentiment, j'ai tendance à exporter via l'API REST et à consommer dans mes notebooks Python. Le délai d'expiration de la session doit également être un peu moins agressif ; il déconnecte parfois les agents avant qu'ils ne terminent leur long, la plupart du temps même en cas intermédiaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.