Se da a conocer una nueva generación de soluciones para un servicio al cliente 

Una tarea vital para los encargados de servicio al cliente es resolver dudas y problemáticas de los clientes respecto a los productos y/o servicios de las empresas.

Una herramienta para optimizar este servicio es Zendesk Guide, se trata de una solución que se basa en el conocimiento inteligente que combina e conocimiento colectivo de una organización con la tecnología Machine Learning (ML) y ofrecerle una mejor experiencia al cliente.

Esta solución permite al equipo de servicio al cliente resolver consultas con información contextual, brindar soporte para autoservicio con el poder ML, es decir se obtienen respuestas más rápidas desde cualquier lugar.

“A los clientes les gusta la comodidad del autoservicio y la automatización; pero todavía requieren respuestas acordes a su particular problemática”, mencionó Adrián McDermont, Presidente de Productos Zendesk.

Zendesk Guide cuenta con dos aplicaciones, Knowledge Capture y Answer Boot; con Knowledge capture las empresas la pueden utilizar para:

. Aumentar la eficiencia para capturar el Know-How. El ciclo de retroalimentación continua aumenta la eficiencia al crear un recurso de conocimiento tanto para los experimentados y con ello pueden utilizar y mejorar su productividad y experiencia.

. Mejorar el conocimiento sobre Knowledge Capture para que los gerentes de soporte al cliente vean qué compañeros del equipo están contribuyendo a los activos del conocimiento de la compañía e identificar qué partes del contenido sin mejores para resolver problemas.

Es así que todas las empresas de todos los tamaños se pueden beneficiar con el uso de Answer Boot ya que:

. Mejora la experiencia del cliente, proporciona a los clientes la información que necesitan para resolver dudas por sí mismos para obtener una solución más rápida.

. Permite que los agentes se enfoquen en tareas complejas y se relacionen con los clientes; con la automatización de las respuestas a las preguntas simples y repetitivas, los agentes pueden centrarse en tareas interpersonales.

Redacción

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