Přejít na obsah Blog Beex Start Kategorie Zdroje áze zákazníků segmentovány na základě demografických nebo povrchních proměnných chování.
To však často vedlo k méně efektivním kampaním, protože nebyly zohledněny složitější faktory, které by mohly ovlivnit nák místo Pojďme si promluvit 6 případů použití strojového učení pro odchozí kampaně kontaktního centra Daniel Davila MatosDaniel Davila Matos11. října 2024Sbírky
Kontaktní centrum Telesales 6 případů použití
strojového učení pro odchozí kampaně E-mailová databáze pracovních funkcí kontaktního centra Kontaktní centra čelí neustálé výzvě: jak efektivně kontaktovat potenciální zákazníky a přeměnit tyto interakce ve skutečné obchodní příležitosti . Zde vstupuje do hry strojové učení (ML) .
Toto odvětví umělé inteligence má moc
radikálně změnit způsob, jakým kontaktní centra spravují své tyrkiets situation på det digitale område odchozí kampaně. V tomto článku vám ukážeme 6 případů použití strojového učení aplikovaných konkrétně na odchozí kampaně . Pokud řídíte . A nebo dohlížíte na kontaktní centrum, pravděpodobně jste se již setkali s několika „bolestnými body“, které tato technologie dokáže vyřešit: mimo jiné nízká míra odezvy, nepřesnost v .
A segmentaci zákazníků, ztráta času na nepřijaté hovory. Index Skrýt 1) Případ 1: Přesnější segmentace zákazníků 2) Případ 2: Optimalizace doby kontaktu 3) Případ 3: Automatizace opakujících se úloh 4) Případ 4: Detekce vzorců opuštění 5) Případ 5: Optimalizace skriptů a zpráv 6) Případ 6.
Analýza sentimentu v reálném čase 7) Závěry Případ 1
Přesnější segmentace zákazníků Jednou z největších cz leads výzev v odchozích kampaních je identifikace správných zákazníků, které je třeba kontaktovat ve správný čas. Tradičně byly databáze zákazníků segmentovány na základě demografických .
A nebo povrchních proměnných chování. To však často vedlo k méně efektivním kampaním, protože nebyly . A zohledněny složitější faktory, které by mohly ovlivnit nákupní rozhodnutí. Strojové učení tento scénář zcela mění. Algoritmy ML jsou schopny analyzovat velké objemy dat v reálném čase a historických dat, odhalovat vzorce a chování.
