“V Raiffeisenbank se dlouhodobě zajímáme o hlas klienta, snažíme se různými způsoby získávat zpětnou vazbu a využívat ji pro zlepšení našich služeb, ale také i pro motivaci našich zaměstnanců. Díky tomu máme rozsáhlá data od klientů, jejich komentáře, připomínky či hodnocení. A protože nechceme, aby jakýkoliv názor zapadl tak jsme nad ta data nasadili SentiSquare AI, která nám pomáhá s jejich zpracováním. Dokáže strukturovat data nestrukturovaná do připravených kategorií tak, aby naši zaměstnanci, CX experti či manageři měli přehled o tom, co u našich klientů rezonuje. Dokáže také odchytit sentiment z komentářů nebo klienty, kteří vyžadují naši pomoc a je potřeba je neprodleně kontaktovat a vyřešit jejich problém. Systém využíváme také pro případy, kdy klienti reagují podrážděně či z jejich reakce je zřejmé, že není vhodné je nadále kontaktovat a díky tomu upravujeme také svou politiku oslovování klientů. Nasazení SentiSquare AI nám ušetřilo mnoho kapacit a času, kdy jsme některé potřeby řešili manuálně nebo na základě jednodušších mechanizmů. Také se zvýšil zájem o výstupy ze zpětné vazby klientů, protože se díky kategorizacím a strukturováním stala pro koncové příjemce stravitelnější a přehlednější. Vše navíc probíhá v čistě automatizovaném módu, takže není potřeba se o celý mechanismus ani nikterak dramaticky starat."
V Raiffeisenbank obdrží manažeři CX oddělení 10 000 SMS zpráv měsíčně se zpětnou vazbou od klientů banky. Potřeba analýzy a automatizace.
Nasazení SentiSquare AI: Na míru vytvořený model kategorizace, díky kterému je zpětná vazba automaticky roztříděná do byznysových kategorií. Určuje se kategorie, sentiment a témata.
Zákazníci v číselném skóre ve zpětné vazbě dělají chyby (záměna 1 a 10 na stupnici apod.). AI tyto chyby detekuje a opraví. Manažeři díky tomu pracují se správným a přesnějším skóre.
Detekce “nevhodného jazyka”, detekce zákazu kontaktu zákazníka (cíl neposílat SMS zákazníkovi, který je naštvaný).
Integrace na řešení OpenOne.
