Kleta需要一個全渠道消息收件箱,以接收和回應支持請求。 它還希望使用自動化和人類代理的結合來服務客戶,並確保客戶信息始終保持最新。
Kleta最初與一家只能通過WhatsApp進行聊天的商業信息解決方案提供商合作。 在擴展的過程中,它向respond.io尋求更先進的工具,以提供高質量的全渠道支持。
Kleta透過電子郵件和WhatsApp API處理客戶溝通,這需要一個收件箱來發送和接收消息。 在更換解決方案提供商時,她將兩個渠道都連接到respond.io。
為了在該地區的熱門渠道上建立存在感,Kleta隨後啟動了一個Instagram帳戶並與respond.io整合。 這使它能夠通過多個渠道提供支持,同時代理可以從單一平台回覆客戶查詢和支持請求。
由於75%的支持請求是事件報告,Kleta希望自動化可預測的任務。 它使用respond.io的自動化構建器工作流創建了Anna,一個虛擬助手角色。 “她”邀請客戶從菜單中選擇西班牙語或英語的支持類別。
工作流中的HTTP請求在處理支持請求之前,從基於雲的數據解決方案Ninox獲取並更新客戶數據。 現在可以獨立處理多個任務,直到完成。 然而,Kleta仍然提供對人類代理的訪問,以作為備份或處理更複雜的請求。
起初,Kleta只有一位客戶服務代理在有限的運營時間內親自回答所有WhatsApp上的支持請求。 這很快變得不可行。
巴塞羅那的團隊擴展了,在委內瑞拉建立了第二個團隊,以提供擴展的支持,六天每周。 工作流程現在引導客戶按語言和班次並分配他們給可用的代理。 自動化還能讓客服人員輕鬆地升級支援案例。
由於支持團隊分布在兩個國家,Kleta需要遠程實時監控代理表現。
此外,它只能通過Google評論來評估客戶滿意度。 這些提供了關於訂閱、騎行和整體客戶體驗的洞察,但並未顯示客戶對支持的具體感受。
在respond.io上,經理可以監督對話並根據需要進行干預。 強大的分析組件還能提供對性能指標的長期和詳細數據,幫助設定目標。
對話摘要幫助Kleta收集數據,以改進支持處理並建構未來的自動化。 最重要的是,它還通過每次對話後的客戶滿意度(CSAT)調查收集客戶反饋,涵蓋自動化和代理支持。
“respond.io幫助我們提供必要的支持,以保留和吸引客戶。 在兩個月內,我們的訂閱者數量翻了一番,而沒有降低支持質量。 現在我們在做出決策時更加依賴數據,利用提供的洞見。 這絕對是能讓我們擴展並實現我們想要看到的增長的平台。” — Diego Casabe, Kleta的COO
透過正確的自動化和人工支持組合,Kleta在事故發生後的48小時內解決大多數問題,並讓訂閱者重新騎上他們的自行車。 自動支持在CSAT評價中得分4.3顆星(滿分5顆星)。 同時,代理支持的平均分是4.6顆星,3位顧客中有2位給予支持團隊滿分。
這種始終如一的高水平客戶服務增強了客戶的信任與品牌忠誠度。 由於推薦佔據了客戶獲取的很大比例,Kleta在短短兩個月內成功將訂閱者數量增加了100%。
Kleta的目標是在一年內將訂閱者和員工人數增加三倍。 透過respond.io,它能輕鬆增加更多代理,並創建更複雜的自動化,以在擴展時保持卓越的客戶體驗。