Escalar o agendamento de consultas de assistência anual
Escalar o agendamento de consultas de assistência anual
Escalar o agendamento de consultas de assistência anual
O Agente Conversacional de IA da Automaise foi implementado para automatizar a marcação de consultas de saída em escala.
Cliente
Prestador de serviços de reparação e manutenção residencial em grande escala
Soluções
Indústria
Reparação e Manutenção do Lar
Linha do tempo
Sobre o projeto:
Este cliente é um prestador de serviços de manutenção e reparação residencial em grande escala que oferece contratos baseados em subscrição, que incluem inspeções técnicas anuais de equipamentos de gás.
O que fizemos:
Principais Conquistas de Clientes através da Inteligência Artificial no Atendimento ao Cliente
60% de interações de agendamento concluídas de ponta a ponta sem qualquer intervenção humana
Milhões de chamadas processadas anualmente com desempenho comparável ao de agentes humanos
Eliminação de filas de espera e padronização das interações com o cliente
Campanhas de contacto em grande volume executadas sem necessidade de aumentar a equipa
O desafio
O cliente enfrentava vários desafios operacionais:
As marcações de inspeções anuais requeriam um elevado volume de chamadas efetuadas (outbound), geridas exclusivamente por operadores
Muitas chamadas não eram atendidas, tornando o processo lento, dispendioso e operacionalmente ineficiente
A crescente pressão competitiva exigia uma maior eficiência, capacidade de contacto ampliada e custos reduzidos, sem comprometer a qualidade do serviço
A solução
O cliente implementou as soluções de automatização baseadas em IA da Automaise:
O Agente Conversacional de IA da Automaise foi implementado para automatizar o agendamento de marcações outbound à escala
A solução efetua milhões de chamadas por ano e conclui 60% das interações de agendamento de ponta a ponta sem intervenção humana
A arquitetura escalável permite a rápida execução de campanhas de contacto com elevado volume, sem a necessidade de aumentar o pessoal
Impacto:
60%
redução nos custos operacionais
60%
de interações de agendamento totalmente automatizadas
Milhões
de chamadas efetuadas tratadas anualmente ao nível de desempenho de um assistente humano
Cliente
Prestador de serviços de reparação e manutenção residencial em grande escala
Soluções
Indústria
Reparação e Manutenção do Lar
Linha do tempo
Sobre o projeto:
Este cliente é um prestador de serviços de manutenção e reparação residencial em grande escala que oferece contratos baseados em subscrição, que incluem inspeções técnicas anuais de equipamentos de gás.
O que fizemos:
Principais Conquistas de Clientes através da Inteligência Artificial no Atendimento ao Cliente
60% de interações de agendamento concluídas de ponta a ponta sem qualquer intervenção humana
Milhões de chamadas processadas anualmente com desempenho comparável ao de agentes humanos
Eliminação de filas de espera e padronização das interações com o cliente
Campanhas de contacto em grande volume executadas sem necessidade de aumentar a equipa
O desafio
O cliente enfrentava vários desafios operacionais:
As marcações de inspeções anuais requeriam um elevado volume de chamadas efetuadas (outbound), geridas exclusivamente por operadores
Muitas chamadas não eram atendidas, tornando o processo lento, dispendioso e operacionalmente ineficiente
A crescente pressão competitiva exigia uma maior eficiência, capacidade de contacto ampliada e custos reduzidos, sem comprometer a qualidade do serviço
A solução
O cliente implementou as soluções de automatização baseadas em IA da Automaise:
O Agente Conversacional de IA da Automaise foi implementado para automatizar o agendamento de marcações outbound à escala
A solução efetua milhões de chamadas por ano e conclui 60% das interações de agendamento de ponta a ponta sem intervenção humana
A arquitetura escalável permite a rápida execução de campanhas de contacto com elevado volume, sem a necessidade de aumentar o pessoal
Impacto:
60%
redução nos custos operacionais
60%
de interações de agendamento totalmente automatizadas
Milhões
de chamadas efetuadas tratadas anualmente ao nível de desempenho de um assistente humano
Cliente
Prestador de serviços de reparação e manutenção residencial em grande escala
Soluções
Indústria
Reparação e Manutenção do Lar
Linha do tempo
Sobre o projeto:
Este cliente é um prestador de serviços de manutenção e reparação residencial em grande escala que oferece contratos baseados em subscrição, que incluem inspeções técnicas anuais de equipamentos de gás.
O que fizemos:
Principais Conquistas de Clientes através da Inteligência Artificial no Atendimento ao Cliente
60% de interações de agendamento concluídas de ponta a ponta sem qualquer intervenção humana
Milhões de chamadas processadas anualmente com desempenho comparável ao de agentes humanos
Eliminação de filas de espera e padronização das interações com o cliente
Campanhas de contacto em grande volume executadas sem necessidade de aumentar a equipa
O desafio
O cliente enfrentava vários desafios operacionais:
As marcações de inspeções anuais requeriam um elevado volume de chamadas efetuadas (outbound), geridas exclusivamente por operadores
Muitas chamadas não eram atendidas, tornando o processo lento, dispendioso e operacionalmente ineficiente
A crescente pressão competitiva exigia uma maior eficiência, capacidade de contacto ampliada e custos reduzidos, sem comprometer a qualidade do serviço
A solução
O cliente implementou as soluções de automatização baseadas em IA da Automaise:
O Agente Conversacional de IA da Automaise foi implementado para automatizar o agendamento de marcações outbound à escala
A solução efetua milhões de chamadas por ano e conclui 60% das interações de agendamento de ponta a ponta sem intervenção humana
A arquitetura escalável permite a rápida execução de campanhas de contacto com elevado volume, sem a necessidade de aumentar o pessoal
Impacto:
60%
redução nos custos operacionais
60%
de interações de agendamento totalmente automatizadas
Milhões
de chamadas efetuadas tratadas anualmente ao nível de desempenho de um assistente humano
