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Venta minorista

Optimiza el servicio de atención con inteligencia conversacional.

  • Consolida la información de los clientes de toda la empresa y de otros ámbitos, y proporciona datos en tiempo real que agilicen la prestación del servicio.
  • Brinda un servicio proactivo y personalizado según las necesidades y preferencias del cliente, con perfiles completos que se actualizan con cada interacción.
  • Capacita a los equipos de atención al cliente con información procesable y recomendaciones impulsadas por IA, basadas en los datos confiables de los clientes.

Resumen

Utiliza los datos detallados de las transcripciones de cada plática de servicio por cualquier canal para identificar razones comunes de contacto, políticas y rutas de resolución similares para problemas frecuentes, y comprender el sentimiento del cliente, idealmente en tiempo real. Permite que los agentes (y los bots) proporcionen mejores respuestas, y que los supervisores optimicen las operaciones del servicio.

Industria

Venta minorista

Productos de Salesforce utilizados

Fuentes de datos utilizadas

Canales de venta
Programas de fidelización y membresías
CRM y Marketing
Datos climáticos y cadena de suministro
Pedidos e inventario
Productos y catálogo
Precios y promociones
Ofertas y recomendaciones
Experiencia en tiendas minoristas

Aplicación de información y predicciones

Al integrar las fuentes de datos mencionadas en este caso de uso, los equipos pueden realizar análisis profundos o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud, lo que les permitirá tomar decisiones más informadas o impulsar nuevas automatizaciones.

Información calculada Utiliza los metadatos estructurados de las transcripciones obtenidas de todas las fuentes de conversación para generar información e identificar tendencias. Genera puntuaciones de salud de los clientes utilizando los datos del servicio de atención, los programas de fidelización, los pedidos y las interacciones.
Modelos predictivos Predice la probabilidad de que un cliente se vaya o no esté conforme. Utiliza modelos de aprendizaje automático sobre tus datos para predecir aspectos como el nivel de satisfacción del cliente o la probabilidad de que se vaya, basándote en la información de pláticas, casos y datos de clientes.

¿Cuál es el impacto?

Disminución del tiempo de resolución de casos
de incremento de la satisfacción del cliente (CSAT)
Aumento en la productividad del agente
Aumento en la resolución de casos mediante autoservicio

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