Commerce de détail

Optimisez le service grâce à l'intelligence conversationnelle.

Unifiez les informations sur les clientsau sein et au-delà de l'entreprise, en faisant ressortir des connaissances calculées en temps réel qui accélèrent la prestation de services.
Fournissez un service proactif et personnalisé basé sur les besoins et les préférences des clients avec des profils holistiques qui se mettent à jour à chaque engagement.
Donnez aux équipes du service client des informations exploitables et des recommandations alimentées par l'IA, basées sur des données clients fiables.

Utiliser le résumé des cas

Utilisez les données de transcription détaillées de chaque conversation de service sur n'importe quel canal, pour extraire les motifs de contact communs, les polices, identifier des voies de résolution similaires pour des problèmes communs, et comprendre l'humeur des clients, idéalement en temps réel. Permettez aux agents (et aux robots) de mieux répondre aux demandes et aux superviseurs d'optimiser les opérations de service client.

Secteur

Commerce de détail

Produits Salesforce utilisés

Sources de données utilisées

Canaux de vente

Fidélité et adhésion

CRM et marketing

Météo et chaîne d'approvisionnement

Commandes et stock

Produits et catalogues

Tarification et promotions

Offres et recommandations

Expertise dans les magasins de détail

Exploitez les insights et les prévisions

En rassemblant les sources de données mentionnées dans ce cas d'usage, les équipes peuvent élaborer des connaissances calculées ou exécuter des modèles prédictifs à l'aide de Data Cloud, ce qui leur permettra de prendre des décisions plus judicieuses ou de mettre en œuvre de nouvelles automatisations.

Calculated Insights	Utilisez les métadonnées structurées des transcriptions capturées dans toutes les sources de conversation pour développer des insights et détecter des tendances. Créez des scores de santé client en utilisant les données relatives au service client, à la fidélité, aux commandes et à l'engagement.
Modèles prédictifs	Prévoyez la probabilité d'une perte de clientèle ou d'une insatisfaction. Appliquez des modèles d'apprentissage automatique à vos données pour construire des modèles tels que la prévision de la satisfaction client ou la probabilité d'attrition sur la base de toutes vos données de conversation, de requêtes et de clients.

Quel est le résultat ?

Accélération de la résolution des problèmes

Augmentation de la satisfaction des clients (CSAT)

Augmentation de la productivité des agents

Augmentation du nombre de cas résolus en libre-service

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