设想

使用人工智能代理创建个性化的交叉销售/追加销售代理

自动识别客户偏好/模式并向人类 agents 提供超个性化的追加销售/交叉销售建议。

1. 客户数据获取

从 CRM 收集并整合客户互动和交易历史记录。

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Copilot 工作室代理

持续监控和分析客户历史数据。

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Copilot 工作室代理

识别潜在追加销售/交叉销售机会的模式和触发因素。

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根据客户角色、购买历程、历史需求等为人类 agents 生成情境销售建议。

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将热门或合格的销售线索发送给销售团队,以便进一步跟进。

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跟踪代理结果。

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关键绩效指标

影响关键职能领域 KPI 的机会

Microsoft Copilot 如何帮助减少呼叫

组织可以使用 Copilot 为客户开发自助服务选项,无论是网站上的自然语言搜索还是自动呼叫系统。这些解决方案可以减少需要客户服务代理的呼叫次数。​
自助服务机器人
  • 创建 Copilot 可以访问的知识数据库
  • 使用基于网络的聊天机器人或呼叫自动化。​

Microsoft Copilot 如何帮助 CSAT

Microsoft Copilot 可以通过提供实时 AI 帮助来更快地解决问题、生成个性化的电子邮件回复、分析客户反馈以及让代理专注于提供高质量的服务,从而提高客户满意度。
纳入反馈
  • 快速分析客户反馈
  • 快速创建建议
  • 快速更新脚本和流程
  • 建立沟通渠道,使变革社会化

Microsoft Copilot 如何帮助提高服务质量评分

人工智能正在通过实现更智能、更高效和以客户为中心的运营来提升专业服务行业的服务质量。
分析趋势
  • 快速识别主题和趋势
  • 使用单一界面访问多个数据源的数据
  • 使用客户数据、过去的服务交互和知识数据库来推荐解决痛点的行动
  • 分析代理有效性

Microsoft Copilot 如何帮助缩短平均解决时间

Microsoft Copilot 可以帮助缩短解决时间,从而提高代理的生产效率和客户满意度。
提高生产力
  • 快速研究客户互动
  • 更快地创建初稿
  • 检查类似问题和解决方案
  • 快速发送后续沟通

Copilot 如何帮助提高首次呼叫解决率

在客户服务中,首次呼叫解决率 (FCR) 具有改变游戏规则的作用,因为它可以提高客户满意度、增强代理效率并培养长期客户忠诚度。
提高客户满意度
  • 使用外部和内部数据库快速诊断问题
  • 使用客户数据和知识库进行自动分析
  • 根据历史解决数据更快、更准确地做出草稿响应
  • 主动且个性化的后续沟通

此示例场景中的内容仅用于演示目的。您应该评估 Copilot 如何与您组织的业务流程、监管要求和负责任的 AI 原则保持一致。