Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
%20(1).webp)
Observe.AI menerima “kinerja yang kuat” dalam riset pasar
Generatived
10/5/24, 14.32
Observe.AI, penyedia solusi intelijen percakapan untuk pusat kontak, baru-baru ini diakui sebagai “Berkinerja Kuat” dalam penilaian Platform Eksekusi Pendapatan Real-Time pada Kuartal 2 tahun 2024 oleh sebuah firma riset pasar terkemuka. Dengan meneliti kemampuan berbagai penyedia layanan, penilaian ini menyoroti solusi yang meningkatkan pendapatan transaksi melalui optimalisasi aktivitas pemasaran dan panggilan.
Perusahaan riset tersebut mengevaluasi Observe.AI berdasarkan 31 kriteria, dan platform tersebut menerima skor tertinggi di beberapa bidang utama. Area ini mencakup pertimbangan privasi dalam konfigurasi sistem, pengambilan interaksi omnichannel, dan informasi analisis statis dan dinamis dalam pelaporan pasca-panggilan. Panduan panggilan real-time dari platform ini juga mendapat nilai tertinggi, yang menunjukkan keefektifannya, terutama untuk pusat panggilan layanan pelanggan dengan fungsi penjualan yang memerlukan peningkatan.
Laporan firma riset tersebut lebih lanjut mengakui fokus Observe.AI pada adopsi pelanggan dan penyampaian nilai, dengan mencatat tingkat retensi dan pertumbuhan pelanggan yang tinggi. Pelanggan dilaporkan memandang Observe.AI bukan hanya sebagai alat, namun sebagai mitra kolaboratif yang berkomitmen terhadap kesuksesan mereka. Fokus kami pada kemitraan pelanggan dan ROI merupakan bukti pendekatan kami terhadap implementasi platform dan dukungan berkelanjutan.
Inti dari teknologi Observe.AI adalah model bahasa berskala besar (LLM) khusus yang dirancang untuk aplikasi pusat kontak. Model parameter 40 miliar dilatih pada kumpulan data ekstensif yang terdiri dari 3 miliar interaksi. Pelatihan ini memungkinkan platform untuk melakukan tugas-tugas berbasis AI dengan akurasi 35% lebih tinggi dibandingkan model populer, sehingga secara unik cocok untuk lingkungan pusat kontak. Wawasan yang diperoleh dari interaksi pelanggan dapat digunakan untuk analisis langsung dan dimanfaatkan dalam sistem lain untuk menyederhanakan operasi.
Bagikan artikel ini:

%20(1).webp)