Discordに参加するAIを活用したチケット分析で、カスタマーサポートの効率性を大幅に向上。トレンドを抽出し、分類を自動化し、実用的なインサイトを活用して問題をより迅速に解決します。
Discordに参加するリアクティブサポートをプロアクティブサービスへと変革します。優先度の高いチケットを上級エージェントに自動的にルーティングし、パフォーマンス分析を通じてトレーニングのギャップを検出し、AIを活用したワークフローで解決時間を短縮します。
サポートデータから機能リクエストや問題点を洗い出します。AIがフィードバックをトピック（UI、価格、バグ）ごとにクラスタ化し、需要を定量化することで、データに基づいた意思決定でロードマップの優先順位付けを支援します。
繁忙期における返品や苦情を予測します。プロモーション期間中のチケット需要の急増を分析し、フルフィルメントのボトルネックを特定し、不満のある顧客へのクーポン提供を自動化します。
リスクの高い顧客にフラグを付けることで、解約率を削減します。当社のAIはサポートチケットと利用状況データを相関させ、解約前に不満のパターンを示すアカウントを特定します。
弊社では、以下を含むすべての主要フォーマットを処理します:
- CSV/Excelエクスポート
- Zendesk/Freshdesk API
- Gmail/Outlook スレッド
- チャットの記録（Slack、WhatsApp）
- ソーシャルメディアのDM（Twitter、Facebook）
当社の AI は、以下の方法で 92% の精度を実現します。
- カスタマイズ可能な分類トレーニング
- 修正からの継続的な学習
- コンテクスト
- 認識された分類（例：「ログイン」 = 技術 vs. 請求）
はい！1つ
- クリック統合には以下が含まれます:
- サービスナウ
- Salesforce サービスクラウド
- インターホン
- ハブスポット
- マイクロソフトダイナミクス
企業
- グレードのセキュリティ:
- SOC 2 タイプII準拠
- データ匿名化オプション
- の上
- オンプレミス展開可能
当社のシステムは 12 か月以上のデータを追跡し、次のものを視覚化します。
- 季節のパターン
- 解決時間の傾向
- 繰り返し発生する問題の頻度
実際の
- 時間通知:
- SLA違反
- ネガティブな感情が急上昇
- キーワードトリガー（「キャンセル」、「払い戻し」）
通常1
- 2週間後:
- 初期分類の設定
- 継続的なフィードバックループ
- 業界
- 特定のNLPモデル