Как анализ диалогов помогает создать эффективного бота и улучшить клиентский сервис

На примере кейса Комус рассказали, как работает интеграция омниканальной платформы и чат-бота. А ещё обсудили, как внедрить, настроить и обучить умного чат-бота выявлять потребности клиентов и закрывать более 40% входящих обращений. В программе вебинара: • Как выбрать омниканальную платформу, которая растёт вместе с вашим бизнесом • Интеграция омниканальной платформы и бота: как внедрить и настроить • Какие метрики работы чат-бота и операторов важно отслеживать на этапе запуска и в процессе работы • Кластеризация диалогов и выявление ключевых тем: как анализировать запросы и потребности клиентов • Кейс Комус: как снизили нагрузку на операторов на 40% и достигли 95% клиентской удовлетворенности в чатах 00:00 знакомство со спикерами 03:52 возможности омниканальной платформы Webim для общения с клиентами в текстовых каналах 08:27 модуль статистики для анализа работы контакт-центра 12:07 о компании Chatme 17:11 интеграция омниканальной платформы и чат-бота 18:01 аналитика на этапе создания бота 21:52 что такое кластеризация диалогов 25:48 метрики для оценки эффективности работы чат-бота 29:56 кейс Комус 33:30 критерии для выбора омниканальной платформы 35:49 какие задачи ставили по оптимизации контакт-центра 38:15 реализация автоматизации контакт-центра 41:03 внедрения кнопочного и умного чат-ботов 46:28 результаты внедрения умного чат-бота 51:28 планы по развитию контакт-центра 54:09 оценка эффективности автоматизации 55:39 ответы на вопросы