設想

使用人工智慧代理創建個人化的交叉銷售/追加銷售代理

自動識別客戶偏好/模式並向人類 agents 提供超個人化的追加銷售/交叉銷售建議。

1. 客戶數據獲取

從 CRM 收集並整合客戶互動和交易歷史記錄。

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持續監控和分析客戶歷史數據。

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識別潛在追加銷售/交叉銷售機會的模式和觸發因素。

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根據客戶角色、購買歷程、歷史需求等為人類 agents 產生情境銷售建議。

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將熱門或合格的銷售線索發送給銷售團隊,以便進一步跟進。

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追蹤代理結果。

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關鍵績效指標

影響關鍵職能領域 KPI 的機會

Microsoft Copilot 如何幫助減少呼叫

組織可以使用 Copilot 為客戶開發自助服務選項,無論是網站上的自然語言搜尋還是自動呼叫系統。這些解決方案可以減少需要客戶服務代理的通話數量。
自助服務機器人
  • 建立Copilot可以存取的知識資料庫
  • 使用基於網路的聊天機器人或呼叫自動化。

Microsoft Copilot 如何幫助 CSAT

Microsoft Copilot 可以透過提供即時人工智慧協助來更快地解決問題、產生個人化電子郵件回覆、分析客戶回饋以及讓客服人員專注於提供高品質服務來提高客戶滿意度。
納入回饋
  • 快速分析客戶回饋
  • 快速建立推薦
  • 快速更新腳本和流程
  • 創造溝通以社交化變革

Microsoft Copilot 如何幫助服務品質得分

人工智慧透過實現更智慧、更有效率和以客戶為中心的運營,正在提升專業服務業的服務品質。
分析趨勢
  • 快速識別主題和趨勢
  • 使用單一介面從多個資料來源存取數據
  • 使用客戶資料、過去的服務互動和知識資料庫提出解決痛點的行動建議
  • 分析代理效率

Microsoft Copilot 如何幫助減少平均解決時間

Microsoft Copilot 可以幫助縮短解決時間,進而提高座席工作效率和顧客滿意度。
提高生產力
  • 快速研究客戶互動
  • 更快地創建初稿
  • 檢查類似的問題和解決方案
  • 快速發送後續通訊

Copilot 如何幫助提高首次呼叫解決率

在客戶服務中,首次呼叫解決 (FCR) 可以改變遊戲規則,因為它可以提高客戶滿意度、提高座席效率並培養長期客戶忠誠度。
提高客戶滿意度
  • 使用外部和內部資料庫快速診斷問題
  • 使用客戶資料和知識庫進行自動分析
  • 基於歷史決議數據更快、更準確的草稿回應
  • 主動且個人化的後續溝通

本範例場景中的內容僅用於演示目的。您應該評估 Copilot 如何與您組織的業務流程、監管要求和負責任的 AI 原則保持一致。