Klanten tickets
Het Office AI platform geeft de mogelijkheid om vraagstellingen te doen op jouw eigen klantentickets in je eigen ticket systeem. Wij kunnen met de meeste ticket systemen een koppeling leggen:
- Wat zijn de meest voorkomende sentimenten in de klantentickets? Kun je deze sentimenten correleren met specifieke producten, diensten of tijdsperioden?
- Kun je patronen identificeren in de tijdstippen of dagen van de week waarop we de meeste klachten ontvangen?
- Kun je de tickets automatisch categoriseren op basis van het onderwerp van de klacht, en kun je de veranderingen in deze categorieën in de loop van de tijd in kaart brengen?
- Wat is de relatie tussen de klantenservicetickets en de verkoopcijfers of het klanttevredenheidscijfer?
- Kun je voorspellen welke klanten waarschijnlijk een klacht zullen indienen op basis van hun eerdere interacties of gedragspatronen?
- Kun je de sleutelwoorden of -zinnen identificeren die vaak voorkomen in tickets die resulteren in een hoge klanttevredenheid na de oplossing?
- Wat zijn de onderwerpen die de meeste tijd vergen om op te lossen, en kunnen we de oorzaak achterhalen waarom deze zo lang duren?
- Zijn er trends of patronen te ontdekken in de klantentickets die gerelateerd zijn aan seizoensgebonden producten of diensten?
- Kun je voorspellen hoeveel tickets we volgende maand zullen ontvangen op basis van eerdere data?
- Kun je de tickets rangschikken op basis van hun urgentie of belangrijkheid, rekening houdend met de klantwaarde, het soort probleem, en eerdere interacties?
- Kunnen we een sentimentanalyse uitvoeren op de tickets om de algemene stemming van de klant te beoordelen? Hoe verandert dit sentiment over tijd?
- Kunnen we voorspellen welke klanten waarschijnlijk binnenkort een ticket zullen indienen op basis van hun gedrag en eerdere interacties?
- Kunnen we trends of patronen ontdekken in de tickets die niet direct zichtbaar zijn, zoals seizoensgebonden issues of verbanden met externe gebeurtenissen?
- Kun je de tickets automatisch categoriseren op basis van het probleem dat in natuurlijke taal wordt beschreven, zonder dat er handmatig labels moeten worden toegevoegd?
- Kun je voorspellen hoe lang het zal duren om een ticket op te lossen, rekening houdend met het probleem, de betrokken medewerkers, en andere factoren?
- Kunnen we de effectiviteit van verschillende klantenservicestrategieën meten en vergelijken, bijvoorbeeld door het analyseren van klantreacties en de oplostijd?
- Kunnen we automatisch belangrijke zinnen of termen extraheren die vaak voorkomen in tickets met een hoge klanttevredenheid?