Discurso de venta para una solución cognitiva que evalúa el sentimiento del cliente
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😎 ¿Puedes escribir un breve discurso de ventas para la siguiente solución?
Esta solución cognitiva mide el sentimiento y el tono del cliente en las interacciones posteriores.
Mensajes para evaluar la calidad del soporte en un sistema de tickets.
Mercado objetivo: Empresas que brindan soporte técnico para productos y servicios (es decir,
software corporativo, servicios de telecomunicaciones, etc.)
Usuario objetivo: Responsable de servicios de soporte
Problema empresarial: dificultad para encontrar formas de mejorar la calidad del soporte mediante la evaluación
Variables tradicionales (tasa de problemas resueltos, tiempo de resolución, usuario)
encuestas, etc.)
Propuesta de valor: Aprovechar la tecnología de aprendizaje automático para definir algoritmos automatizados capaces de
generar información basada en el sentimiento y el tono de los clientes en una amplia
corpus de interacciones de atención al cliente (preferiblemente escritas, pero podrían
Considere incorporar reconocimiento de voz para soporte telefónico)
Corpus de datos: Interacciones de atención al cliente en formato escrito (tickets de soporte, chat)
mensajes…), incorporando potencialmente reconocimiento de voz (soporte telefónico)
Fundamento algorítmico:
“Puntuación de satisfacción cognitiva” (CogSS) basada en el “sentimiento” existente
API de lenguaje Alchemy aplicada a los mensajes ingresados en el soporte
sistema.
Posibles casos de uso: Clasificar a los agentes de soporte por su capacidad para lograr un alto CogSS y detectar áreas
con puntuaciones más bajas para tomar medidas, seleccionar los mejores talentos para capacitar al equipo y/o
definir las mejores prácticas…
🤖 Aquí hay un posible argumento de venta para la solución:😎 Gracias. ¿Podrías hacerlo más corto?
¿Está buscando una mejor manera de medir y mejorar la calidad de su atención al cliente? ¿Quiere saber qué piensan realmente sus clientes sobre sus productos y servicios? ¿Quiere identificar y recompensar a sus mejores agentes de atención al cliente y ayudarlos a compartir su experiencia con los demás?
Si respondió afirmativamente a alguna de estas preguntas, entonces necesita nuestra solución cognitiva que utiliza el aprendizaje automático para analizar el sentimiento y el tono de las interacciones con sus clientes. Nuestra solución puede ayudarlo a:
• Calcular un puntaje de satisfacción cognitiva (CogSS) para cada cliente en función de sus emociones y actitudes expresadas en sus mensajes.
• Realizar un seguimiento y comparar el CogSS en diferentes canales, productos, problemas, agentes y períodos de tiempo.
• Descubra los factores que influyen en el CogSS y cómo optimizarlos para lograr una mejor satisfacción y fidelización del cliente.
• Capacite y entrene a sus agentes de soporte en función de su desempeño en CogSS y los comentarios de los clientes.
• Aprenda de las mejores prácticas de sus agentes de mejor desempeño y replíquelas en todo su equipo de soporte.
Nuestra solución funciona con cualquier tipo de interacción de soporte al cliente en formato escrito, como tickets de soporte, mensajes de chat, correos electrónicos, etc. También puede incorporar reconocimiento de voz para soporte telefónico. Utiliza la API de lenguaje Alchemy, una poderosa herramienta que puede extraer sentimientos y tono del lenguaje natural.
No se conforme con métricas tradicionales que no reflejan la verdadera calidad de su atención al cliente. Pruebe nuestra solución cognitiva hoy mismo y vea cómo puede transformar sus servicios de soporte en una ventaja competitiva. Contáctenos ahora para obtener una demostración gratuita y una cotización.
🤖 Por supuesto, aquí hay una versión más corta del discurso de venta:😎 Hazlo un poco más largo, pero más corto que el primero.
¿Quieres mejorar la calidad de tu atención al cliente? ¿Quieres saber cómo se sienten tus clientes y qué los hace felices? ¿Quieres recompensar y capacitar a tus mejores agentes de atención al cliente?
Nuestra solución cognitiva puede ayudarle a hacer todo eso y mucho más. Utiliza el aprendizaje automático para analizar el sentimiento y el tono de los mensajes de sus clientes. Le proporciona un índice de satisfacción cognitiva (CogSS) para cada cliente y le ayuda a optimizarlo. Funciona con cualquier tipo de interacción escrita o hablada con el cliente.
Pruebe nuestra solución hoy mismo y vea la diferencia. Contáctenos ahora para obtener una demostración gratuita y un presupuesto.
🤖 Bueno, aquí hay otra versión del discurso de ventas que es un poco más larga que la segunda, pero más corta que la primera:
¿Está buscando una mejor manera de medir y mejorar la calidad de su atención al cliente? ¿Quiere saber cómo se sienten sus clientes y qué los hace satisfechos y leales? ¿Quiere identificar y recompensar a sus mejores agentes de atención al cliente y ayudarlos a mejorar sus habilidades?
Si es así, necesita nuestra solución cognitiva que utiliza el aprendizaje automático para analizar el sentimiento y el tono de las interacciones con sus clientes. Nuestra solución puede ayudarlo a:
• Calcular un puntaje de satisfacción cognitiva (CogSS) para cada cliente en función de sus emociones y actitudes.
• Realizar seguimiento y comparar el CogSS en diferentes canales, productos, problemas y agentes.
• Descubra los factores que influyen en el CogSS y cómo optimizarlos para obtener mejores resultados para los clientes.
• Capacite y capacite a sus agentes de soporte en función de su desempeño en CogSS y los comentarios de los clientes.
Nuestra solución funciona con cualquier tipo de interacción de atención al cliente, ya sea escrita o hablada. Utiliza la API de lenguaje Alchemy, una herramienta poderosa que puede extraer sentimientos y tono del lenguaje natural.
No pierda esta oportunidad de transformar la calidad de su atención al cliente con nuestra solución cognitiva. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para obtener una demostración gratuita y un presupuesto.
Métricas del dataset de Hugging Face
Todas las indicaciones, respuestas y métricas de conversación están disponibles para descargar y explorar en el archivo de datos Hugging Face reddgr/talking-to-chatbots-chats: