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Retail

Optimice el servicio con inteligencia conversacional.

  • Unifique la información de los clientes de toda la empresa y de otros ámbitos, sacando a la luz información calculada en tiempo real que acelere la prestación de servicios.
  • Brinde un servicio proactivo y personalizado basado en las necesidades y preferencias del cliente con perfiles holísticos que se actualizan con cada compromiso.
  • Empodere a los equipos de servicio con información procesable y recomendaciones impulsadas por IA, basadas en datos confiables de los clientes.

Utilizar caso de uso

Utilice datos de transcripción detallados de cada conversación de servicio en cualquier canal, para extraer razones de contacto comunes, políticas, identificar rutas de resolución similares para problemas comunes y comprender el sentimiento del cliente, preferiblemente en tiempo real. Permita que los agentes (y los bots) proporcionen mejores respuestas de servicio y que los supervisores optimicen las operaciones de servicio.

Sector

Retail

Productos de Salesforce utilizados

Fuentes de datos utilizadas

Canales de venta
Lealtad y membresía
CRM y marketing
Clima y cadena de Suministro
Pedidos e inventario
Producto y catálogo
Precios y promociones
Temas y recomendaciones
Experiencia en tiendas minoristas

Aplicar información práctica y predicciones

Al reunir las fuentes de datos a las que se hace referencia en este caso de uso, los equipos pueden crear perspectivas calculadas o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud que les permitirán tomar decisiones más inteligentes o impulsar nuevas automatizaciones.

Información calculada Utilice los metadatos estructurados de las transcripciones capturadas en todas las fuentes de conversación para desarrollar información y detectar tendencias. Cree puntuaciones de salud de los clientes utilizando datos de servicio, fidelización, pedidos e interacción.
Modelos predictivos Prediga la probabilidad de abandono o insatisfacción de los clientes. Aplique modelos de aprendizaje automático a sus datos para crear modelos como el nivel previsto de satisfacción del cliente o las probabilidades de abandono en función de todos sus datos de conversaciones, casos y clientes.

¿Cuál es el impacto?

Menor tiempo dedicado a resolver problemas
Aumento de la satisfacción del cliente (CSAT)
Aumento en la productividad de los agentes
Aumento en la resolución de casos de autoservicio

¿Todo listo para dar el siguiente paso con Data Cloud?

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