Микротекст играет ключевую роль в общении через мессенджеры, и его эффективность зависит от точности, персонализации и согласованности.
Sherlock Platform предлагает продуманные инструменты, которые помогают компаниям создавать качественный микротекст, используя искусственный интеллект, омниканальную поддержку и автоматизацию.
Персонализация с помощью ИИSherlock Platform применяет ботов с функцией обработки естественного языка (NLU), которые распознают намерения пользователей и предоставляют ответы в контексте их запросов. Например, система обращается к клиентам по имени и поддерживает дружелюбный, но лаконичный стиль общения, отражающий ценности бренда.
Боты платформы не только разбивают сложные запросы на части, но и приоритизируют ответы, а также распознают негативные эмоции, чтобы начать диалог с выражения сожаления. Такой подход делает взаимодействие более человечным.
Для повышения качества микротекста аналитики анализируют логи ИИ и регулярно обновляют базу знаний. Это особенно важно, учитывая, что более
70% клиентов предпочитают возможности самообслуживания через автоматизированные системы
[10]. А по данным
Gartner, к 2026 году автоматизация станет частью каждого десятого взаимодействия с компанией
[10].
Единообразие сообщений через омниканальную поддержкуSherlock Platform обеспечивает согласованность микротекста на всех платформах, таких как Telegram,
Viber, сайты и социальные сети. Это достигается благодаря единому интерфейсу, который интегрируется с CRM, HelpDesk и другими системами через API. Таким образом, клиенты получают актуальную информацию, будь то статус заказа или промокоды.
Централизованная база знаний помогает обучать ИИ-ботов, а аналитики корректируют их ответы для повышения точности. Функция гибкой маршрутизации позволяет распределять сообщения между разными отделами (продажи, поддержка, персональные менеджеры), что гарантирует, что нужная информация дойдет до нужного человека.
Автоматизация и тестированиеЧтобы поддерживать высокий стандарт микротекста, Sherlock Platform предлагает инструменты автоматизации. Например, Welcome-бот отвечает за персонализированные приветствия, Controller-бот следит за скоростью ответов, а Return-бот помогает возобновлять диалоги. Эти боты обеспечивают бесперебойное и качественное взаимодействие.
Перед запуском новых сценариев компании могут тестировать микротекст на сотрудниках контакт-центра или в ограниченных группах клиентов. Это позволяет аналитикам выявлять ошибки в классификации намерений и вносить корректировки, чтобы избежать их повторения.
Платформа также анализирует ключевые метрики, такие как время ответа, процент завершенных диалогов ботом и уровень удовлетворенности клиентов. Это особенно важно, учитывая, что
75% руководителей контакт-центров отмечают рост числа обращений, а
78% подчеркивают повышение ожиданий клиентов в отношении скорости и качества ответов
[10]. Эти инструменты помогают эффективно реализовывать задачи, связанные с микротекстом, и соответствовать ожиданиям пользователей.