고객 서비스

콜 디플렉션(call deflection), 상담원 업무 효율 및 고객
만족도 향상을 지원하는 컨택센터 소프트웨어
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세계 최대 기업이 사용하는 AI 검색 기능을 구현하는 기술

낮은 고객 만족도, 과중한 업무에 시달리는 상담원

고객은 웹사이트, 채팅, , 전화, 매장 다양한 채널에서 많은 문제를 경험합니다. Lucidworks 개인화된 셀프 서비스를 통해 서비스 상담 건수를 줄이고 문제 해결 시간을 단축할 있습니다. Lucidworks 솔루션을 통해 상담을 개인화하고, 고객 만족도를 높이며, 상담원 퇴사율을 낮추세요.

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고객과 상담원의 동일한 컨텍스트 기반 소통

고객과 상담원이 열람하는 정보의 일치율을 극대화시켜 서로 일관적인 경험을 있도록 지원하세요. 이를 통해 고객에게 보다 개인적이고 인간적인 셀프 서비스를 제공하고 지원 팀의 업무 몰입도를 높일 있습니다. 뿐만 아니라, 고객과 상담원이 동일한 데이터를 공유하므로 문제의 유형을 분류하기도 쉽습니다.

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성공적인 셀프 서비스 지원

연속적인 학습 워크플로우를 사용하면, 서비스 상담을 완료할 때마다 지원 시스템을 보다 스마트하게 업그레이드할 있습니다. 강력한 딥러닝 기술을 통해 사용자 의도를 해석하고 그에 맞춘 연관성 높은 컨텐츠를 제공함으로써, 셀프 서비스를 개선하고 상담원의 시간을 절약하며 고객 만족도를 높일 있습니다.

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상담원 업무 효율 향상

고객과 상담 직원이 동일한 지식 기반에 액세스할 수 있어야 합니다. 고객 문의에 대한 답변 정보를 통해 상담 직원은 FAQ를 훈련시키고, 고객이 필요로 하는 정보가 무엇인지 보다 잘 이해할 수 있습니다. 궁극적으로 상담 직원은 고객의 문제를 보다 빠르게 해결할 수 있게 됩니다.

제 경험에 따르면, Fusion은 보다 민첩한 정보 제공을 바탕으로 고객의 인게이지먼트 (engagement) 를 이끌어내는 최상의 방법입니다.

John Paul Sherman
Red Hat 엔터프라이즈 검색 관리자

 

Gartner 보고서: 챗봇 개발 거버넌스 및 베스트 프랙티스

챗봇 솔루션의 성능 저하 및 중복 개발 문제를 방지하고, 외부 업체에 챗봇 서비스 아웃소싱 시 리스크를 줄이는 방법.

보고서 다운로드

자체 튜닝 응답기

분석

컨택 센터가 아니더라도 매출 증대에 유용한 정보를 지속적으로 확보할 수 있습니다. 시그널을 분석 및 보고하여 비즈니스 인텔리전스를 구축할 수 있습니다.

로우-코드 (Low-Code) UI

직원들이 모델을 직접 구축하거나 Python을 사용할 필요 없이 머신 러닝 기술을 활용하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

검색 연관성

수동 비즈니스 규칙 설정 및 AI 기반 셀프 러닝을 통해 검색 결과 품질을 개선할 수 있습니다.

챗봇 통합

챗봇은 고객이 직접 질문에 대한 답을 찾도록 합니다. 상담원도 이러한 챗봇 기술을 사용하여 질의응답을 숙지할 수 있습니다. 자세히 알아보기. Learn more…

콜 디플렉션 (Call Deflection)

고객이 전화를 걸 필요가 없도록 효과적인 셀프 서비스를 지원할 수 있습니다. 고객도 편리함에 만족할 것입니다.

추천

컨택 센터 상담 내용을 분석하여 자주 발생하는 질문 및 문제에 대해 최상의 답변을 제시합니다.

Smart Answers

Smart Answers는 딥러닝을 통해 챗봇 및 가상 비서의 기능을 확장합니다. 소매업체는 제품 및 지원에 대한 질문에 빠르고 정확한 답변을 제공함으로써 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.

Smart Answers 자세히 알아보기

고객과 상담원 간의 공감대 형성

Lucidworks 솔루션을 통해 개인화된 고객 서비스 경험을 제공하고, 상담원이 매 순간 고객에게 더욱 잘 집중할 수 있습니다.

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