Fournissez des réponses précises, contextuelles et personnalisées qui réduisent les délais de résolution et augmentent la satisfaction client.
Éliminez les tâches manuelles des agents grâce à la synthèse automatique des dossiers, aux recommandations d’actions optimales et à une collaboration fluide entre les agents et l’IA.
Recevez des alertes proactives sur les incidents et des résolutions autonomes en orchestrant les processus en temps réel et de manière fluide afin de réduire le temps moyen de résolution.
Simplifiez la création et la gestion des tickets avec l’assistance aux agents d’Aisera : utilisez des flux de travail automatisés qui simplifient le triage, des champs préremplis et un acheminement intelligent, le tout depuis l’interface intégrée de l’agent.
Analysez le contenu des tickets et identifiez automatiquement les cas nécessitant des collaborations interservices. Afin d’optimiser l’efficacité de la résolution, créez ensuite des canaux collaboratifs dans des outils de communication tels que Microsoft Teams, Slack, Webex et bien d’autres.
Générez automatiquement des articles de connaissances à partir des actions réalisées par des agents avec l’aide d’Agents IA. Lorsqu’aucun article correspondant n’existe, enregistrez de nouveaux articles dans la base de connaissances afin d’accélérer et d’améliorer à l’avenir la résolution des tickets concernant des problèmes semblables.
L’« assistance aux agents » désigne des outils alimentés par l’IA qui apportent de l’aide aux agents humains lors des interactions du service client ou de l’assistance informatique. Au lieu que les agents doivent effectuer des tâches manuelles, il les aide en leur fournissant des informations pertinentes, des suggestions et des flux de travail en temps réel. L’objectif est d’améliorer la rapidité, la précision et la qualité globale de l’interaction.
Elle analyse la conversation en temps réel (conversation vocale, chat ou contexte du ticket), puis utilise des modèles d’IA pour déterminer l’intention derrière la demande. À partir de cette compréhension, elle fait remonter des articles de connaissances, des recommandations d’actions et des flux de travail automatisés afin de résoudre le problème plus rapidement. En apprenant en continu à partir des conversations existantes, elle améliore ses recommandations et devient plus consciente du contexte au fil du temps.
Un exemple courant est celui d’un agent d’assistance qui reçoit une suggestion en temps réel pour résoudre un problème de synchronisation SSO. La suggestion est accompagnée d’étapes de dépannage validées et d’un flux de travail guidé pour exécuter l’action. Autre exemple : en fonction des demandes du client, le système fait remonter automatiquement les données CRM, les informations de facturation ou l’historique de l’utilisateur pertinents. Grâce à ces recommandations d’IA, les agents peuvent répondre avec assurance et résoudre les problèmes plus efficacement.
L’assistance aux agents réduit le temps nécessaire à la résolution des problèmes : elle fournit instantanément aux agents les bonnes réponses et leur évite d’avoir à effectuer des recherches manuelles. De cette manière, les informations fournies par les agents gagnent en précision et sont normalisées, et la satisfaction des clients est améliorée. Par ailleurs, le temps de formation des nouveaux agents est réduit, le nombre de tickets à prendre en charge est plus élevé, et la productivité et la confiance des agents sont améliorées.
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