Einzelhandel

Optimieren Sie den Service mit Gesprächsanalyse.

  • Vereinheitlichen Sie Kundeninformationen aus dem gesamten Unternehmen und darüber hinaus und liefern Sie in Echtzeit berechnete Erkenntnisse, die die Servicebereitstellung beschleunigen.
  • Bieten Sie proaktiven und personalisierten Service auf der Grundlage von Kundenbedürfnissen und -präferenzen mit ganzheitlichen Profilen, die bei jeder Interaktion aktualisiert werden.
  • Unterstützen Sie Serviceteams mit umsetzbaren Erkenntnissen und KI-gestützten Empfehlungen, die auf vertrauenswürdigen Kundendaten basieren.

Zusammenfassung des Anwendungsfalls verwenden

Verwenden Sie detaillierte Transkriptdaten aus jedem Servicegespräch auf jedem Kanal, um häufige Kontaktgründe und Richtlinien zu extrahieren, ähnliche Lösungswege für häufige Probleme zu identifizieren und die Kundenstimmung zu verstehen, idealerweise in Echtzeit. Ermöglichen Sie Agenten (und Bots), bessere Serviceantworten zu geben, und Supervisoren, die Servicevorgänge zu optimieren.

Eingesetzte Salesforce Produkte

Verwendete Datenquellen

Vertriebskanäle
Treue & Mitgliedschaft
CRM & Marketing
Wetter & Lieferkette
Bestellung & Inventar
Produkte & Katalog
Preise & Werbeaktionen
Angebote & Empfehlungen
Kompetenz im Einzelhandel

Erkenntnisse und Prognosen anwenden

Durch die Zusammenführung der Datenquellen, auf die in diesem Anwendungsfall verwiesen wird, können Teams berechnete Statistiken gewinnen oder Vorhersagemodelle mit Data Cloud ausführen, die es ihnen ermöglichen, intelligentere Entscheidungen zu treffen oder neue Automatisierungen voranzutreiben.

Berechnete Statistiken Verwenden Sie die strukturierten Metadaten aus Transkripten, die über alle Gesprächsquellen hinweg erfasst wurden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Trends zu erkennen. Erstellen Sie Bewertungen der Kundengesundheit anhand von Service-, Treue-, Bestell- und Interaktionsdaten.
Prädiktive Modelle Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderung oder Unzufriedenheit. Wenden Sie Machine Learning-Modelle auf Ihre Daten an, um Modelle wie die prognostizierte Kundenzufriedenheit oder die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung auf der Grundlage all Ihrer Gesprächs-, Fall- und Kundendaten zu erstellen.

Was sind die Auswirkungen?

Schnellerer Abschluss von Kundenvorgängen
Steigerung der Kundenzufriedenheit (CSAT)
höhere Mitarbeiterproduktivität
Mehr Abschlüsse von Kundenvorgängen im Self-Service