Caso de uso
El CSAT le dice que algo va mal cuando el cliente ya ha tenido la mala experiencia. Kaizo lee cada conversación y le dice qué lo está causando mientras aún puede actuar.
La confianza de equipos de atención al cliente de todo el mundo
Cuando el CSAT baja, la respuesta honesta a «¿por qué?» suele ser una suposición. La encuesta le dice que un cliente estaba descontento; no le dice si fue un proceso roto, un problema del producto o una carencia de habilidades, y esos tres casos necesitan respuestas completamente distintas.
Causa raíz
Kaizo separa lo sistémico de lo individual, para que sepa si debe corregir un proceso, escalar a producto o hacer coaching a una persona.
Sentimiento
El sentimiento y la empatía se evalúan en cada mensaje, para que el patrón aparezca como una tendencia y no como una nota de detractor.
Más sobre el sentimiento
50%
menos tiempo de QA
“Our tickets can be long and complex. AI has been a life-saver in our experience.” SteelSeries
75%
resolución más rápida
“Kaizo is an essential part of finding the root causes of areas we need to improve, then improving on that.” Foot Locker
FAQ
Las encuestas recogen a los clientes que responden, a posteriori. Kaizo lee cada conversación, incluidas las de los clientes que se van en silencio en lugar de rellenar una encuesta.
En cuanto hay volumen suficiente detrás. Como la cobertura es total, un patrón alcanza significación mucho más rápido que con una muestra del 3%.
Evaluaremos una muestra de sus conversaciones reales y le mostraremos las causas detrás de sus cifras actuales.
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