Wie viele Kundenanfragen lösen Sie im Erstkontakt?
Bis 2025 werden Kundenservice-Organisationen, die KI-gestützte Wissensautomatisierung einsetzen, 90% der Anfragen im ersten Kontakt lösen können. (Gartner, Predicts 2022)
Hier erfahren Sie wie.
Wie gut sind Ihre Service KPIs?
Erreichbarkeit und
Erstkontaktlösungsraten steigern.
Average Handling Time und Onboarding-Zeiten für neue Mitarbeiter:innen reduzieren.
Hier erfahren Sie wie.
Large Language Models unter Kontrolle
Wie Unternehmen ihr enormes Potenzial in der Kundenkommunikation nutzen und ihr inhärentes Risiko kontrollieren können. Transparent und mit unternehmensspezifischen Inhalten.
Routineaufgaben im Kundenservice strategisch automatisieren.
Large Language Models, wie z.B. GPT, kontrolliert einsetzen.
Large Language Models kontrolliert nutzen z.B. ChatGPT.
Wir ermöglichen die automatisierte Verarbeitung eingehender Kundenanfragen.
Mit einer einzigartigen KI-Lösung.
Vortrainiert, erklärbar und für alle Kanäle nutzbar.
>1 Mio Anfragen p.a.
220+ Agent:innen
24/7
„Stadt Wien – Wiener Wohnen“ ist eine der größten Hausverwaltungen Europas.
550 000 Kund:innen werden rund um die Uhr betreut. Sie melden sich zu knapp 1000 unterschiedlichen Themen. deepassist unterstützt die Agent:innen in Echtzeit. Dadurch konnten die Handling Time stark reduziert und die Lösungsrate im Erstkontakt signifikant gesteigert werden. Das Onboarding neuer Mitarbeiter:innen dauert jetzt Tage statt Wochen.
Wie deepassist Ihren Mitarbeiter:innen monotone Routineaufgaben abnimmt und bei komplexen Aufgabenstellungen Lösungsvorschläge bietet?
Im Kundensupport geht
es uns allen gleich.
10-32% stieg das Anfragevolumen im letzten Jahr, abhängig vom Kanal.
8.25 Sekunden ist die durchschnittliche Aufmerksamkeitspsanne eines Menschen. 4.25 Sekunden weniger als im Jahr 2000.
30% Personalumschlag ist für Contact Center nicht außergewöhnlich.
81% der Kund:innen präferieren Assisted Channels wie Telefon, E-Mail und Live-Chat.
Der Impact ist signifikant.
61% aller Kund:innen machen sich nach einer einzigen schlechten Service-Erfahrung auf die Suche nach einem alternativen Anbieter. Nach zwei schlechten Erfahrungen sind es 76%.
(Zendesk, CX Trends 2022)
deepassist hebt Ihr Kundenservice
auf ein neues Level.
1
deepassist
steigert das Automatisierungspotenzial in Ihrer Organisation exponentiell.
2
Einfach, indem unsere KI die Anfragen Ihrer Kund:innen versteht und relevante Informationen zur automatischen Verarbeitung zur Verfügung stellt.
3
Ihre Mitarbeiter:innen werden von manuellen Routine-Tasks befreit, um sich auf die Kundeninteraktion konzentrieren zu können.
4
Dabei ermöglichen vortrainierte Branchenlösungen ein schnelles Go-Live.
5
Als Cloudservice fügt sich
deepassist nahtlos in Ihre Systeme ein und ist für jeden Kanal nutzbar.
6
Wir bieten sicheren und regulierten Zugang zu Large Language Models für die Nutzung unternehmens- spezifischer Inhalte.
Jede Branche hat ihre eigenen Regeln?
deepassist kennt sie bereits.
Wir haben deepassist für diverse Branchen vortrainiert – damit Sie die KI so schnell und effizient wie möglich einsetzen können. Die Lösungen kennen bereits Hunderttausende branchenspezifische Inhalte und Tausende typische Kundenanliegen.
Enterprise Service Management
Banken
Versicherungen
deepassist ist eine SaaS-Lösung, die sich über eine sehr gut dokumentierte REST-API nahtlos in Ihre bestehende Systemlandschaft eingliedert. Der Integrationsaufwand liegt etwa bei einem Personentag.
Der Input-Text kann aus jedem beliebigen Kanal kommen. Die Analyse selbst dauert Millisekunden. In dieser Zeit wird der Text semantisch interpretiert und relevante Daten extrahiert. So werden Ihre Mitarbeiter:innen in Echtzeit unterstützt.
Unser Output bestimmt, wie sich Large Language Models verhalten sollen.
deepassist gehört zu den Top 5 weltweit
Das bedeutendste IT-Marktforschungsunternehmen der Welt hat deepassist
unter die weltweit 5 besten Natural Language Technologies eingestuft.
„deepsearch provides a no-code language platform that uses composite and explainable AI techniques for natural language understanding (NLU) and information architecture. By using semantic building blocks to model concepts and objects, it reduces both the burden of training data and the technical debt associated with delivering and managing multiple language models for multiple channels. As a result, clients can integrate a channel, such as email, and leverage the shared central composite model in another channel, such as chat.“
Was bringt’s?
Sprechen Sie mit uns und gewinnen Sie sofort einen ersten Eindruck für die mögliche Effizienzsteigerung.
