应用机器学习

不幸的是，自助服务无法解决所有问题。结果，客户可能需要在线打开案例。必须对这些案例进行优先级排序，分类和分配。许多联络中心都依靠座席来执行此任务，并且此人工数据处理可能会经历不同程度的准确性，具体取决于座席的知识和参与程度。这种高强度的活动可能很快会使座席感到无聊，并且不适当地使用广州广告公司公司的技能。借助机器学习，它可以成为过去。仅需几个月的历史数据，监督的机器学习就可以识别先前工作中的排序模式。随着时间的流逝，机器学习的准确性可能会达到或超过人类。同时，比以往更快地解决和解决了客户问题。

简化代理工作区

当必须在多个断开连接的系统之间切换以执行任务时，座席的工作比必要的工作更加困难且耗时。优秀的代理商知道，当客户能够有效解决问题时，他们之间的互动会变得更加顺畅，而在系统之间进行导航则带来了挑战。出于这个原因，从连接所需的系统代理开始很重要，这样他们就可以从单个案例管理系统工作，而无需他们在帮助客户时切换到其他系统。

连接完成后，下一步就是简化界面。观察代理与案例管理系统交互时的工作方式，并确定用于改善环境的选项。客户详细信息和其他常用案例信息是否居于首位？可以将不需要的详细信息移至其他屏幕或选项卡吗？如何最大程度地减少点击，数据输入，滚动和屏幕更改？许多现代的客户服务管理系统还提供了可帮助代理商快速找到解决方案的技术。通过监视代理与客户合作时的输入，广州广告公司公司可从类似的封闭案例，知识库，自动化解决方案以及在线社区中发布的答案等来源提供可能的解决方案。对于新手或有经验的代理商，此帮助都可以加快为客户提供答案的速度。

对待代理权

广州广告公司公司每天都会承受许多压力。客户可能会生气。产品和服务在不断变化。工作可能看起来乏味且重复。系统似乎比它们更不利于他们。将所有内容加起来，保留代理人就不足为奇了。采纳理查德·布兰森爵士的建议，扭转这一趋势。减轻代理人负担简单问题的负担，消除他们对案件进行分类的需要，并为他们提供现代化，高效的工作环境。广州广告公司公司奖励将是提高保留率，客户将享受更快，更投入的服务。