Frame

Frame AI – это инструмент поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта, который помогает компаниям выявлять и решать скрытые проблемы, которые могут повлиять на их итоговый результат. Он выявляет реальную стоимость проблем клиентов, выходя за рамки простого подсчета тикетов и анализируя все взаимодействия. Анализируя настроения клиентов, отзывы о продуктах и данные о тикетах поддержки, Frame AI помогает компаниям выявить области, в которых они могут повысить удовлетворенность клиентов, сократить расходы и оптимизировать работу службы поддержки.

Frame AI уникален своей способностью предоставлять всесторонний обзор скрытых расходов и последствий поддержки клиентов. Анализируя настроения клиентов, отзывы о продуктах и данные по обращениям в службу поддержки, Frame AI помогает компаниям выявить области, в которых они могут повысить удовлетворенность клиентов, сократить расходы и оптимизировать работу службы поддержки.

Frame AI поможет повысить эффективность работы службы поддержки для любого предприятия любого размера. Благодаря всестороннему анализу и рекомендациям, основанным на данных, Frame AI может помочь компаниям выявить и решить скрытые проблемы, которые могут повлиять на итоговый результат. Рекомендуем Frame AI компаниям, которые хотят повысить удовлетворенность клиентов, сократить расходы и оптимизировать работу службы поддержки.

Примеры использования нейросети:

• Руководители службы поддержки клиентов: Frame AI идеально подходит для руководителей службы поддержки клиентов, которые хотят повысить эффективность и результативность своих стратегий поддержки.
• Менеджеры по продуктам: ИИ Frame AI помогает менеджерам по продуктам понять последствия затрат для функций и проблем продукта.
• Финансовые аналитики: ИИ Frame AI помогает финансовым аналитикам принимать обоснованные решения с учетом бюджета.
• Специалисты по маркетингу: Frame AI предоставляет специалистам по маркетингу данные для построения более клиентоориентированных кампаний и стратегий.
• HR-руководители: Frame AI предлагает данные для принятия обоснованных решений по подбору персонала и распределению ресурсов в отделах поддержки клиентов.
• Необычные примеры использования: Анализ отзывов и настроений клиентов во время планирования мероприятий для обеспечения положительного процесса для участников; мониторинг и улучшение качества своих продуктов или услуг на основе отзывов клиентов; получение информации о стратегиях поддержки клиентов конкурентов и выявление областей улучшения.

Ключевые особенности нейросети:

• Гранулярное разбиение затрат: Анализ затрат по отдельным заявкам на поддержку для четкой оценки финансового воздействия.
• Оптимизация ресурсов: Помогает эффективно распределять усилия и бюджеты команды, избегая нерационального использования ресурсов.
• Product-Centric Insights: Связывает отзывы клиентов непосредственно с затратами и проблемами, связанными с продуктом, для целенаправленных улучшений.
• Всестороннее понимание клиента: Выходит за рамки поверхностных показателей и проводит глубокий анализ клиентского опыта.
• Выявление эффективности и дисбаланса: Выявляет неправильно распределенные ресурсы и предлагает корректировки для повышения эффективности работы.