ניווט:
אוטומציות בניהול תמיכה (Tickets)

אוטומציות בניהול תמיכה (Tickets)

ניווט:
אוטומציות בניהול תמיכה (Tickets)

עקבו אחרינו ברשתות

עמוד נוכחי: אוטומציות בניהול תמיכה (Tickets)

כל האפשרויות 
במחיר מיוחד
במחיר מבצע

מבצע לזמן מוגבל

כל מה שצריך לניהול העסק במערכת אחת
1,880 + מע"מ לחודש
  • משתמש אחד למערכת
  • שימוש בכל הכלים במערכת
  • הגדרה מלאה של החשבון

יש לכם שאלה? רוצים לדבר איתנו? רוצים להתייעץ איתנו?

השאירו פרטים ונחזור אליכם בהקדם

אנחנו באינסטגרם

Abc ...

Aaa lets start

Aaa lets start ...

שארבה מקרונה

שארבה מקרונה ...

This error message is only visible to WordPress admins
Error: Access Token is not valid or has expired. Feed will not update.

אוטומציות בניהול תמיכה (Tickets) - הסברים ודוגמאות לחדשנות עסקית בתמיכת לקוחות

אוטומציות בניהול תמיכה בלקוחות מספקת לעסקים בכל העולם שלל יתרונות מתקדמים לשיפור ושדרוג מערך התמיכה לצד התפתחות טכנולגית. נכון לשנת 2025, ניהול מערך תמיכה ופניות לקוחות מהווה אתגר מורכב הדורש טיפול במספר רב של פניות במקביל. המערכת מציעה פתרונות מתקדמים לניהול אוטומטי של מערך התמיכה, המאפשרים טיפול מהיר, יעיל ומקצועי בכל פנייה תוך שמירה על רמת שירות גבוהה.

האוטומציה החכמה מכסה את כל שלבי הטיפול בפנייה – החל מפתיחת הכרטיס וניתובו לגורם המתאים, דרך ניהול התקשורת עם הלקוח, ועד לסגירת הפנייה וניתוח הביצועים. המערכת מנהלת את תהליכי העבודה באופן אוטומטי, מזהה חריגות, מתריעה על בעיות, ומספקת תובנות לשיפור מתמיד באיכות השירות. בנוסף, היא מבצעת אופטימיזציה של תהליכי העבודה, מנהלת את עומסי הפניות, ומאפשרת ניצול יעיל של משאבי התמיכה, ועוד יכולות מתקדמות רבות.

היכולת הייחודית של המערכת מתבטאת באינטגרציה המלאה עם מגוון פלטפורמות תקשורת ומערכות ארגוניות. החיבור למערכות CRM, שיווק, פיננסים ומערכות תפעוליות אחרות מאפשר זרימת מידע חלקה וקבלת החלטות מהירה מבוססת נתונים. המערכת משתמשת במידע המצטבר ליצירת תובנות עסקיות חכמות, זיהוי מגמות, והתאמה מתמדת של תהליכי העבודה לצרכים המשתנים של הארגון והלקוחות, ועוד יתרונות משמעותיים רבים.

הטכנולוגיה המתקדמת של המערכת משלבת אלגוריתמי בינה מלאכותית לניתוח פניות, זיהוי דפוסים, וקבלת החלטות אוטומטית. יכולות אלו מאפשרות טיפול מהיר ומדויק בפניות, הפחתת עומסים על צוותי התמיכה, ושיפור מתמיד באיכות השירות. המערכת לומדת מכל פנייה, מעדכנת את מאגר הידע שלה, ומשפרת באופן מתמיד את יכולות האוטומציה והטיפול בפניות, ועוד יכולות למידה מתקדמות.

  • איסוף רב-ערוצי לקריאות תמיכה: המערכת מאחדת קריאות תמיכה ממגוון ערוצים כולל מייל, WhatsApp וצ'אט למקום אחד, תוך מניעת כפילויות ותיעוד מלא של היסטוריית התקשורת.
  • יצירת כרטיסי תמיכה חכמים: הפעלת מנגנון אוטומטי ליצירת כרטיסי תמיכה מובנים עם מספר מעקב ייחודי, ארגון המידע בפורמט סטנדרטי והוספת נתוני לקוח חיוניים.
  • קטגוריזציה חכמה של קריאות: מערכת AI מתקדמת המסווגת קריאות תמיכה לפי סוג הבעיה, דחיפות ורמת המומחיות הנדרשת, תוך שיפור מתמיד בדיוק הסיווג.
  • מענה ראשוני אוטומטי: משלוח תגובה מיידית לכל קריאת תמיכה הכוללת אישור קבלה, מספר מעקב והערכת זמן טיפול, עם אפשרות להצעת פתרונות מהירים לבעיות נפוצות.
  • זיהוי ומניעת כפילויות: אלגוריתמים מתקדמים לזיהוי קשרים בין קריאות תמיכה חדשות וקיימות, איחוד פניות קשורות ומניעת טיפול כפול.

דוגמאות אוטומציות לפתיחת קריאות תמיכה חדשות

טריגר
תנאי הפעלה
פעולות אפשריות
זמן תגובה
תועלות עסקיות
הדוגמאות כאן מיועדות להמחשה ולהשראה בלבד. בפועל, האוטומציות שאנו מתאימים ללקוחות משלבות תהליכים מורכבים ומגוון שלבים, כולם מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של כל לקוח
* קבלת פנייה מערוץ תמיכה (מייל, WhatsApp, צ'אט, או טופס מקוון).
* הוספת פנייה ידנית ע"י צוות התמיכה.
* פנייה כוללת נתוני לקוח בסיסיים (שם, פרטי קשר ותיאור הבעיה).
* אין כפילות של אותה קריאה במערכת.
* איחוד כל הקריאות ממגוון ערוצים לתוך פלטפורמה אחת לניהול מרכזי.
* תיעוד מלא של כל ההודעות, השיחות והאינטראקציות תחת פרופיל לקוח אחד.
* זיהוי ותיוג כפילויות למניעת טיפול כפול באותה הבעיה.
* איחוד הקריאה לכלל הערוצים תוך 10 שניות מקבלתה.
* עדכון היסטוריית התקשורת בזמן אמת.
* ייעול התקשורת: כל קריאות השירות מאורגנות במקום אחד.
* שיפור חווית הלקוח: לקוחות נהנים ממענה אחיד ואפקטיבי ללא כפילויות.
* שיפור יעילות הצוות: חיסכון בזמן של צוות התמיכה הממקד את הטיפול.
* קבלת פנייה חדשה מכל ערוץ תמיכה.
* זיהוי פנייה ידנית או אוטומטית עם מידע לקוח חסר.
* מידע בסיסי כמו שם הלקוח ופרטי התקשרות חייב להיכלל בפנייה.
* הקריאה שייכת לתחום מוגדר (קטגוריה או תחום אחריות).
* הפקת כרטיס תמיכה מובנה עם פרטי הלקוח, פרטי הבעיה וזמן הטיפול המשוער.
* שיוך הקריאה לנציג תמיכה מתאים על בסיס קטגוריה ודחיפות.
* תיעוד מלא של כל המידע בכרטיס אחד המאפשר מעקב לאורך כל תהליך התמיכה.
* יצירת כרטיס תמיכה עם מספר מעקב ייחודי באופן מיידי.
* עדכון המידע בפרופיל הלקוח באופן מיידי.
* מעקב מדויק: כל קריאה מתועדת עם מספר מעקב ייחודי.
* ניהול מסודר: מידע מאורגן עוזר לצוות לעבוד בצורה יעילה ומדויקת.
* שיפור שקיפות: לקוחות ונציגים מקבלים גישה לכל המידע במקום אחד.
* קבלת פנייה חדשה מכל ערוץ.
* שינוי סטטוס קריאה הקיים (לדוגמה: מ"פתוח" ל"דורש הסלמה").
* המערכת מזהה סוג הבעיה ודרגת הדחיפות מתוך פרטי הקריאה.
* המידע כולל נתוני לקוח מספקים לאבחון הבעיה.
* שימוש ב-AI לסיווג הקריאה לפי קטגוריות (תחום התמיכה, רמת המומחיות, דחיפות).
* התאמת הקריאה לנציג המתאים ביותר או לשליחת פתרונות ראשוניים ללקוח.
* הפקת נתוני סטטוס ותיעדוף המוצגים במערכת המרכזית.
* סיווג קריאה באופן מיידי מרגע פתיחתה.
* עדכון התיעדוף או הנציג הרלוונטי בזמן אמת במידה ודרגת הדחיפות משתנה.
* שיפור ניהול משימות: בעיות ממוקדות לפי תחום מטופלות ביעילות רבה יותר.
* שיפור חווית לקוח: הלקוח מקבל מענה מהיר יותר ובעל ערך גבוה יותר.
* חיסכון במשאבים: סינון חכם מונע הקצאת משאבים מיותרים לבעיות פשוטות.
  • הקצאה חכמה של קריאות שירות: מערכת AI המשקללת עומסי עבודה, זמינות נציגים ורמות מומחיות לניתוב אופטימלי של קריאות תמיכה.
  • התאמה מבוססת מומחיות: ניתוח תוכן הקריאה וזיהוי תחום הבעיה לשיוך לנציגי תמיכה בעלי הכישורים המתאימים, תוך התחשבות בניסיון קודם ושפת הפנייה.
  • תיעדוף דינמי של קריאות: מנגנון חכם המשקלל דחיפות, חשיבות הלקוח וזמן המתנה לקביעת סדר הטיפול בקריאות תמיכה.
  • ניהול תורים חכם: אופטימיזציה של זמני המתנה תוך שקלול פרמטרים מרובים וביצוע חלוקת עומסים אוטומטית במערך התמיכה.
  • מערכת התראות חכמה: התראות מותאמות אישית לכל נציג תמיכה, עם תיעדוף לפי דחיפות והתאמה לדפוסי העבודה האישיים.

דוגמאות אוטומציות להקצאה וניהול קריאות תמיכה

טריגר
תנאי הפעלה
פעולות אפשריות
זמן תגובה
תועלות עסקיות
הדוגמאות כאן מיועדות להמחשה ולהשראה בלבד. בפועל, האוטומציות שאנו מתאימים ללקוחות משלבות תהליכים מורכבים ומגוון שלבים, כולם מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של כל לקוח
* פתיחת קריאה חדשה במערכת.
* עדכון סטטוס קריאה לדחוף יותר.
* הקריאה כוללת נתוני חובה (סוג הבעיה, פרטי לקוח).
* ישנם נציגים פנויים לטיפול.
* מערכת AI משקללת עומסי עבודה וזמינות נציגים לשיוך אופטימלי.
* התאמת קריאה לנציג עם רמת המומחיות המתאימה ביותר לבעיה.
* שליחת התראה לנציג עם פרטי הקריאה והערכת זמן טיפול צפוי.
* מיידי.
* שיפור יעילות: קריאות מוקצות לנציגים המתאימים ביותר בצורה אוטומטית.
* שיפור זמן תגובה: הלקוחות מקבלים מענה מהיר יותר.
* חווית לקוח משופרת: טיפול ממוקד ומדויק משפר את שביעות הרצון.
* פתיחת קריאה חדשה במערכת.
* שינוי עדיפות קריאה על בסיס מידע חדש (לדוגמה, לקוח VIP או בעיה דחופה).
* הקריאה דורשת דחיפות או עדיפות מיוחדת.
* ישנם קריאות אחרות בתור שמחייבות תעדוף מחדש.
* מערכת שוקלת פרמטרים כגון דחיפות, חשיבות הלקוח וזמן ההמתנה כדי לקבוע את סדר הטיפול.
* התאמת התור בהתאם לתעדוף הדינמי שנקבע.
* עדכון נציגים ומנהלים על שינוי סדרי עדיפויות בזמן אמת.
* מיידי.
* ניהול יעיל: הקריאות הדחופות ביותר זוכות לטיפול ראשוני.
* שיפור שירות לקוחות: לקוחות חשובים מקבלים טיפול מהיר ויעיל יותר.
* חיסכון במשאבים: הניהול הדינמי מונע עיכובים בקריאות קריטיות.
* עיכוב בטיפול בקריאה מעל לזמן SLA המוגדר.
* עדכון סטטוס קריאה ל"דחוף".
* הקריאה דורשת התערבות דחופה.
* הזמן לטיפול קרוב למגבלת SLA או חורג ממנה.
* שליחת התראה מותאמת אישית לנציג עם תיעדוף הקריאה בעבודה.
* עדכון מנהל תמיכה במקרים של עיכובים משמעותיים.
* הצעת פתרונות חלופיים לנציג במקרה של חוסר זמינות.
* מיידי.
* שיפור עמידה ב-SLA: התראות חכמות מונעות חריגות.
* שיפור יעילות פנימית: נציגים ומנהלים מקבלים עדכונים ברורים בזמן אמת.
* שיפור שביעות רצון הלקוח: עיכובים מינימליים מבטיחים שירות מהיר.
  • ניהול סטטוס אוטומטי: מעקב אחר מחזור החיים המלא של קריאת התמיכה, עם עדכוני סטטוס אוטומטיים והתראות על עיכובים.
  • בקרת SLA חכמה: ניטור זמני טיפול בזמן אמת, השוואה ליעדי השירות והפעלת התראות לפני חריגות צפויות במערך התמיכה.
  • הסלמה אוטומטית: זיהוי קריאות תמיכה הדורשות התערבות דרג בכיר והפעלת נהלי הסלמה אוטומטיים תוך עדכון כל הגורמים הרלוונטיים.
  • ניתוח זמני טיפול: אנליטיקה מתקדמת לניתוח משך הטיפול בכל שלב, זיהוי צווארי בקבוק והפקת תובנות לייעול תהליכי התמיכה.
  • סגירת מעגל חכמה: מנגנון אוטומטי לסגירת קריאות תמיכה הכולל וידוא שביעות רצון, תיעוד פתרונות והעשרת מאגר הידע.

דוגמאות אוטומציות לניהול ומעקב אחר קריאות תמיכה

טריגר
תנאי הפעלה
פעולות אפשריות
זמן תגובה
תועלות עסקיות
הדוגמאות כאן מיועדות להמחשה ולהשראה בלבד. בפועל, האוטומציות שאנו מתאימים ללקוחות משלבות תהליכים מורכבים ומגוון שלבים, כולם מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של כל לקוח
* פתיחת קריאה חדשה במערכת.
* שינוי סטטוס קריאה ע"י נציג או מערכת אוטומטית.
* עיכוב בזמנים שהוגדרו לסטטוס הנוכחי.
* הקריאה כוללת נתוני חובה כמו סטטוס מוגדר (פתוח, בטיפול, נסגר).
* חוסר שינוי בסטטוס הקריאה בפרק זמן של 48 שעות.
* עדכון סטטוס הקריאה באופן אוטומטי לפי התקדמות הטיפול.
* שליחת התראות לנציגים במקרה של עיכוב או חוסר שינוי בסטטוס הקריאה.
* יצירת דוח יומי ושבועי לצוות המנהלים עם מצב כל הקריאות הפעילות.
* עדכון סטטוס אוטומטי מיידי עם זיהוי שינוי במצב הקריאה.
* הפקת דוח סטטוס שבועי המסכם את כל הקריאות לפי שלב הטיפול.
* מעקב רציף: עדכונים שוטפים מונעים עיכובים בתהליך.
* ניתוח נתונים: דוחות שבועיים מציעים תמונת מצב לשיפור מערך התמיכה.
* שיפור תיאום: צוותים מקבלים מידע ברור ומעודכן בזמן אמת.
* פתיחת קריאה חדשה עם זמן SLA מוגדר.
* זיהוי התקדמות איטית בקריאה ביחס לזמן SLA שנותר.
* חציית 80% מהזמן המוגדר לטיפול בקריאה.
* SLA מוגדר מראש לכל קריאה.
* הקריאה עדיין לא נפתרה או שהסטטוס לא עודכן ב-24 שעות האחרונות.
* שליחת התראה לנציג כאשר הקריאה קרובה לחריגת SLA.
* עדכון מנהל תמיכה במקרה של חריגות בפועל או עיכובים משמעותיים.
* ניתוח דוחות SLA שבועיים לזיהוי צווארי בקבוק ושיפור התהליך.
* שליחת תזכורת מיידית עם זיהוי עיכוב.
* הפקת דוח SLA שבועי לצוות המנהלים המסכם קריאות שהיו קרובות לחריגה או חרגו.
* ניהול יעיל: מנגנון התרעות בזמן מונע חריגות ומייעל את מערך התמיכה.
* שיפור שביעות רצון: הלקוחות זוכים לטיפול בזמן ומרגישים שמערך התמיכה מקפיד על הסטנדרטים שהובטחו.
* ניתוח מתקדם: דוחות שבועיים מספקים נתונים לשיפור עתידי של SLA.
* קריאה דחופה שעברה את זמן התגובה המוגדר במערכת.
* קריאה שסווגה מחדש כ"דרושה התערבות בכירה".
* זיהוי קריאה מורכבת שאינה מתקדמת מעבר ל-48 שעות.
* קריאה דורשת טיפול דחוף או מורכב מעבר לרמת התמיכה הבסיסית.
* הנציג הנוכחי לא פתר את הקריאה בזמן סביר (כגון 48 שעות).
* עדכון סטטוס הקריאה ל"הסלמה" ושליחתה לצוות מתקדם או מנהל בכיר.
* שליחת עדכון ללקוח עם הסבר על שלבי ההסלמה והערכת זמן לטיפול.
* ניתוח הקריאות שהוסלמו בדוח שבועי לזיהוי מגמות חוזרות ופתרונות פוטנציאליים.
* שליחת התראה תוך 15 דקות מרגע זיהוי הצורך בהסלמה.
* הפקת דוח יומי על כל הקריאות שהגיעו להסלמה כדי לעדכן את ההנהלה.
* שיפור טיפול בקריאות מורכבות: זיהוי והסלמה אוטומטיים מבטיחים פתרון מהיר לבעיות הדורשות התערבות בכירה.
* שביעות רצון לקוחות: הלקוח מקבל עדכון מיידי וטיפול מקצועי לבעיות מורכבות.
* ניתוח מתקדם: דוחות הסלמה עוזרים בזיהוי צווארי בקבוק ושיפורי תהליך.
  • ניהול תקשורת רב-ערוצית: איחוד וארגון כל ערוצי התקשורת למקום אחד, כולל שיחות, מיילים וצ'אטים, עם תיעוד מלא של היסטוריית התמיכה.
  • מענה חכם בצ'אט: מערכת AI למתן מענה מיידי בשאלות נפוצות, עם התאמת סגנון התשובות לפרופיל הלקוח ושילוב חלק בין מענה אוטומטי לתמיכה אנושית.
  • תזמון תקשורת חכם: ניתוח העדפות תקשורת של כל לקוח, בחירת העיתוי האופטימלי למשלוח עדכונים והתאמת תוכן המסרים לכל ערוץ תמיכה.
  • צ'אטבוט אינטראקטיבי: מערכת שיחה חכמה המנהלת אינטראקציות טבעיות עם לקוחות, מזהה רגשות וכוונות ומציעה פתרונות מותאמים אישית בקריאות התמיכה.
  • ניהול דיוור חכם: מערכת אוטומטית לניהול תקשורת במייל, SMS ו-WhatsApp, עם התאמת תוכן לכל פלטפורמה וניטור אפקטיביות התקשורת בקריאות התמיכה.

דוגמאות אוטומציות לתקשורת ומענה בקריאות תמיכה

טריגר
תנאי הפעלה
פעולות אפשריות
זמן תגובה
תועלות עסקיות
הדוגמאות כאן מיועדות להמחשה ולהשראה בלבד. בפועל, האוטומציות שאנו מתאימים ללקוחות משלבות תהליכים מורכבים ומגוון שלבים, כולם מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של כל לקוח
* קבלת הודעה חדשה בערוץ תמיכה (מייל, WhatsApp, צ'אט או טלפון).
* עדכון קריאה קיימת עם מידע נוסף שנשלח ע"י הלקוח.
* הקריאה כוללת מזהה ייחודי לקישור היסטוריית התקשורת.
* הלקוח השתמש בערוץ תמיכה נתמך במערכת.
* איחוד כל ההודעות והמיילים מערוצים שונים לתוך פרופיל לקוח אחד במערכת.
* הצגת היסטוריית התקשורת המלאה לנציגים בזמן אמת.
* שילוב עדכון בערוץ המועדף על הלקוח להמשך התכתבות.
* איחוד כל ערוצי התקשורת למערכת ברגע קבלת הודעה.
* הפקת דוח יומי על ערוצי התקשורת שהיו בשימוש לקריאות הפעילות.
* יעילות עבודה: ריכוז התקשורת במקום אחד חוסך זמן ומונע בלבול.
* שיפור חווית לקוח: הלקוח מקבל תחושת המשכיות בתהליך הטיפול.
* ניתוח מתקדם: דוחות מספקים הבנה של ערוצים פופולריים ואפקטיביים.
* תחילת שיחה בצ'אט עם לקוח חדש או קיים.
* זיהוי מילת מפתח בשאלת הלקוח המחייבת תגובה אוטומטית או הסלמה.
* הלקוח פונה בשאלה נפוצה שניתן לענות עליה מתוך מאגר הידע.
* המערכת מזהה שהשיחה יכולה לעבור לתמיכה אנושית אם נדרש.
* ניהול שיחה אינטראקטיבית עם לקוחות, כולל זיהוי רגשות ודחיפות.
* הפניה אוטומטית לנציג מתאים אם השאלה מורכבת מדי למענה אוטומטי.
* הצגת פתרונות מתוך מאגר הידע לפי מילת מפתח או קטגוריה של הבעיה.
* מענה מיידי לשאלות נפוצות באמצעות הצ'אטבוט.
* עדכון הלקוח על התקדמות הטיפול או מעבר לתמיכה אנושית תוך מס' שניות.
* חיסכון במשאבים: הצ'אטבוט מטפל בשאלות נפוצות ומפחית עומס על הצוות.
* שיפור חווית לקוח: מענה מיידי וחכם מצמצם זמני המתנה.
* דיוק במענה: הלקוחות מקבלים מידע רלוונטי מתוך מאגר הידע.
* סיום טיפול בקריאה או שליחת עדכון מצב ללקוח.
* זיהוי ערוץ התקשורת המועדף ע"י הלקוח מתוך נתוני הפרופיל.
* המערכת מזהה את זמן הפעילות המועדף על הלקוח (לדוגמה, שעות עבודה או שעות פנאי).
* הלקוח מבקש עדכון מתוזמן על התקדמות הטיפול.
* ניתוח נתוני פרופיל הלקוח והתאמת זמני המשלוח והעדכון להעדפותיו.
* שליחת עדכון מיידי לאחר סיום טיפול בקריאה או שליחת הערכה לזמן פתרון.
* ניתוח אפקטיביות התקשורת בערוצים שונים (מייל, SMS, WhatsApp).
* שליחת עדכונים מתוזמנים לפי העדפת הלקוח (לדוגמה, בבוקר או בערב).
* הפקת דוח שבועי המסכם את זמני המענה ואת הערוצים המועדפים על הלקוחות.
* שיפור קשרי לקוחות: התאמת זמני המענה משפרת את שביעות הרצון של הלקוחות.
* ניתוח אפקטיביות: דוחות מאפשרים להבין אילו ערוצים ותזמונים עובדים טוב יותר.
* שיפור יעילות: התאמה אישית מצמצמת זמן המתנה ותגובה לא הכרחית.
  • בניית מאגר ידע דינמי: מערכת למידה המנתחת פתרונות מוצלחים מקריאות תמיכה קודמות, מארגנת מידע חיוני ומעדכנת את בסיס הידע באופן שוטף.
  • המלצות פתרונות חכמות: אלגוריתמי AI המנתחים קריאות תמיכה חדשות, משווים למקרים דומים ומציעים פתרונות מותאמים עם הנחיות יישום מפורטות.
  • שיתוף ידע אוטומטי: הפצת עדכונים על פתרונות חדשים בין צוותי התמיכה, כולל טיפים ושיטות עבודה מוצלחות לקידום למידה הדדית.
  • דשבורד ביצועים בזמן אמת: ניטור מתקדם המציג תמונת מצב חיה של מערך התמיכה, כולל מדדים קריטיים, זיהוי חריגות ותובנות מיידיות.
  • אנליטיקת שימוש במאגר הידע: ניתוח יעילות הפתרונות, זיהוי דפוסי חיפוש וצריכת מידע, ותובנות לשיפור מתמיד של מאגר הידע.

דוגמאות אוטומציות לניהול ידע וביצועים במערך התמיכה

טריגר
תנאי הפעלה
פעולות אפשריות
זמן תגובה
תועלות עסקיות
הדוגמאות כאן מיועדות להמחשה ולהשראה בלבד. בפועל, האוטומציות שאנו מתאימים ללקוחות משלבות תהליכים מורכבים ומגוון שלבים, כולם מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של כל לקוח
* סגירת קריאה לאחר פתרון מוצלח.
* עדכון ידני או אוטומטי למאגר הידע על ידי נציג התמיכה.
* הפתרון שסופק ללקוח אושר כיעיל ומדויק.
* הקריאה כוללת פרטים רלוונטיים כמו תיאור הבעיה והפתרון שהושג.
* העברת פתרונות מוצלחים למאגר הידע עם קטגוריזציה לפי סוגי בעיות.
* שילוב מילות מפתח למציאת פתרונות במהירות במאגר בעתיד.
* עדכון דינמי של תכני המאגר לשימוש צוותי התמיכה.
* עדכון מיידי למאגר הידע לאחר סגירת הקריאה.
* הפקת דוח שבועי על עדכוני מאגר הידע שהוספו.
* חיסכון בזמן: צוות התמיכה ניגש במהירות לפתרונות מוכנים.
* שיפור ידע ארגוני: מאגר הידע מתעדכן ומתפתח בהתמדה.
* שיפור חווית לקוח: הלקוחות נהנים מפתרונות מהירים ומדויקים.
* הוספת פתרון חדש למאגר הידע.
* זיהוי דפוס בעיות שחוזר על עצמו בכמה קריאות.
* הפתרון מאושר על ידי מנהל התמיכה או צוות האיכות.
* קיימים עדכונים רלוונטיים לבעיות נפוצות או חדשות.
* הפצת עדכונים על פתרונות חדשים במייל או בערוצים דיגיטליים פנימיים.
* יצירת דוח עדכונים חודשי המסכם את השיפורים וההמלצות.
* ניהול דינמי של גישה למידע לפי תפקיד או צוות.
* שיתוף מיידי של פתרונות חדשים עם צוות התמיכה.
* עדכון צוותי התמיכה על שינויים בתהליכי עבודה אחת לשבוע.
* ייעול התקשורת הפנימית: כל הצוותים מעודכנים בפתרונות חדשים ובשיטות עבודה.
* שיפור ביצועי הצוות: עובדים לומדים ומיישמים שיטות חדשות באופן שוטף.
* חיסכון במשאבים: מידע רלוונטי זמין ללא צורך בחיפושים מיותרים.
* שימוש במאגר הידע בעת פתירת קריאה.
* חיפוש תדיר של פתרונות דומים במערכת.
* פתרון שנבחר תואם לבעיה ונמצא מתאים ליישום.
* זיהוי מקרים שבהם פתרונות קיימים במאגר אינם מנוצלים.
* ניתוח תדירות שימוש בפתרונות מתוך מאגר הידע.
* זיהוי פערים במידע הקיים והוספת תוכן רלוונטי.
* המלצה על פתרונות שאינם בשימוש ותיעדוף עדכון התכנים.
* הפקת דוח אנליטיקה אחת לשבוע על שימוש במאגר הידע.
* עדכון מיידי של מילות מפתח או קטגוריות חסרות לפי דפוסי חיפוש.
* שיפור המאגר: המידע מותאם לצרכים המתגלים בשטח.
* ייעול תהליכים: צוותים מוצאים פתרונות בצורה מהירה ומדויקת יותר.
* תובנות לשיפור: דוחות אנליטיים מציעים כיוונים לשדרוג מאגר הידע.
  • מערכת משוב אוטומטית: איסוף משוב בסיום כל קריאת תמיכה, עם התאמת סוג ותזמון המשוב לפי מורכבות הקריאה ופרופיל הלקוח.
  • ניתוח תובנות באמצעות AI: אלגוריתמים לניתוח משוב לקוחות, זיהוי דפוסים בתגובות והפקת תובנות עמוקות על חוויית התמיכה.
  • ניהול יוזמות שיפור: מערכת לניהול וקידום יוזמות שיפור המבוססות על נתוני משוב ותובנות מערכתיות ממערך התמיכה.
  • זיהוי פערי מקצועיות: ניתוח ביצועי צוות התמיכה לזיהוי צרכי הדרכה, עם המלצות לתוכניות הדרכה ממוקדות ומדידת אפקטיביות.
  • מדידת שביעות רצון מתקדמת: ניתוח מגמות ארוכות טווח בשביעות רצון לקוחות ממערך התמיכה, כולל השפעת שינויים תפעוליים ותחזיות עתידיות.

דוגמאות אוטומציות לשיפור מתמיד במערך התמיכה

טריגר
תנאי הפעלה
פעולות אפשריות
זמן תגובה
תועלות עסקיות
הדוגמאות כאן מיועדות להמחשה ולהשראה בלבד. בפועל, האוטומציות שאנו מתאימים ללקוחות משלבות תהליכים מורכבים ומגוון שלבים, כולם מותאמים אישית לצרכים הייחודיים של כל לקוח
* סיום טיפול בקריאה וסגירתה במערכת.
* מעבר 24 שעות מסיום טיפול כדי לאפשר ללקוח חוויה מלאה.
* הקריאה כוללת מזהה ייחודי ללקוח ולמקרה שטופל.
* פרופיל הלקוח מאפשר שליחת משוב בערוץ מועדף (מייל, SMS, או WhatsApp).
* משלוח בקשת משוב מותאמת אישית לפי מורכבות הטיפול ופרופיל הלקוח.
* איסוף תגובות מהלקוח, כולל דירוג, הערות ותחומים לשיפור.
* עדכון נתוני המשוב במערכת לתצוגה בדוחות ובניתוחי AI.
* שליחת משוב תוך 24 שעות מסיום הקריאה.
* הפקת דוח שבועי המסכם את המשובים שהתקבלו והסטטיסטיקות המרכזיות.
* שיפור חווית לקוח: איסוף משוב מאפשר מעקב אחרי שביעות הרצון באופן אישי ומיידי.
* זיהוי בעיות מערכתיות: הבנה טובה יותר של נקודות הכאב של הלקוחות.
* ייעול תהליכים: התאמת השיפורים לפי התובנות מהמשוב.
* קבלת מספר מינימלי של משובים חדשים (לדוגמה: 10 משובים).
* תקופת זמן מוגדרת (לדוגמה: שבוע) לסיכום וניתוח משוב שהתקבל.
* המשובים כוללים דירוגים ותגובות טקסטואליות המאפשרים ניתוח.
* המערכת מספקת נתוני חיווי על רמות שביעות רצון לאורך זמן.
* אלגוריתם AI מזהה דפוסי משוב שחוזרים על עצמם ותכנים חריגים.
* הפקת המלצות שיפור המבוססות על תחומים בהם הלקוחות אינם מרוצים.
* סיווג נושאי המשוב לפי מחלקות או צוותים לשיפור ממוקד.
* הפקת ניתוח תובנות תוך 24 שעות מסיום תקופת האיסוף.
* הפקת דוח תקופתי (שבועי או חודשי) להנהלה ולצוותים הרלוונטיים.
* שיפור אסטרטגי: ניתוח מעמיק מאפשר יישום שינויים מבוססי נתונים.
* זיהוי מגמות: זיהוי דפוסי משוב שחוזרים על עצמם באופן חכם ומהיר.
* חיזוק שביעות רצון: מענה לבעיות חוזרות מגדיל את נאמנות הלקוחות.
* קבלת משוב שלילי חוזר על נציג או מחלקה מסוימת.
* ביצועים נמוכים בדירוגי טיפול במערכת לאורך תקופה (לדוגמה: חודש).
* המערכת מזהה קשר בין משוב שלילי לבין טיפול שבוצע ע"י נציג מסוים.
* הנתונים כוללים השוואה לממוצע הביצועים בצוות או המחלקה.
* ניתוח ביצועי הנציגים והשוואתם לנתוני הממוצע בצוות.
* המלצה על תוכניות הדרכה מותאמות אישית לנציגים עם ביצועים נמוכים.
* הצגת תובנות במערכת עם טיפים לשיפור ומעקב אחר ההתקדמות.
* הפקת דוח שבועי או חודשי על ביצועי הנציגים עם זיהוי תחומים לשיפור.
* שליחת התראות על פערי ביצועים לנציגים ולמנהלים בזמן אמת.
* שיפור מקצועיות הצוות: הדרכות ממוקדות משפרות את יכולות הנציגים.
* חיזוק ביצועים: זיהוי מוקדם של פערים מאפשר פתרון מהיר וממוקד.
* הגדלת נאמנות הלקוחות: לקוחות נהנים מטיפול איכותי יותר לאורך זמן.

אוטומציות בניהול תמיכה עם מערכת REV - המערכת המשולבת לניהול העסק

ניהול מערך תמיכה מודרני מחייב יכולת לטפל במספר רב של פניות במקביל תוך שמירה על רמת שירות גבוהה ועקבית. המערכת מביאה בשורה חדשנית באמצעות שילוב טכנולוגיות מתקדמות המאפשרות אוטומציה מקיפה של כל תהליכי התמיכה. החל מפתיחת הפנייה וניתובה החכם, דרך ניהול התקשורת הרב-ערוצית עם הלקוח, ועד לסגירת המעגל והפקת תובנות לשיפור מתמיד – המערכת מייעלת משמעותית את כל היבטי הטיפול בפניות הלקוחות.

האינטגרציה העמוקה עם מערכות ארגוניות מהווה יתרון משמעותי ביכולת המערכת להתאים את עצמה לכל היקף פעילות. החיבור למערכות CRM, שיווק, פיננסים ותפעול מאפשר זרימת מידע חלקה וקבלת החלטות מהירה מבוססת נתונים. המערכת לומדת באופן מתמיד מכל אינטראקציה, משפרת את מודל האוטומציה שלה, ומתאימה את עצמה לדפוסי הפעילות הייחודיים של כל ארגון. השילוב של בינה מלאכותית מתקדמת עם יכולות למידה מתמדת מאפשר לארגונים להעניק חווית שירות מצוינת תוך ייעול משמעותי של תהליכי העבודה.

בעידן בו איכות השירות מהווה גורם מכריע בהצלחה עסקית, המערכת מספקת את התשתית הטכנולוגית והכלים החכמים הנדרשים להובלת השוק. האוטומציות המתקדמות חוסכות זמן יקר, מייעלות תהליכים, ומאפשרות לצוותי התמיכה להתמקד ביצירת ערך אמיתי ללקוחות. שילוב זה של טכנולוגיה מתקדמת עם הבנה עמוקה של צרכי השירות המודרני מאפשר לארגונים להשיג יתרון תחרותי משמעותי ולהאיץ את צמיחתם העסקית, ועוד יתרונות רבים שיתגלו עם השימוש במערכת.

ההודעה שלך התקבלה!

תודה שבחרת לפנות אלינו :)
אחד מאיתנו יצור איתך קשר בקרוב.

אנא שמרו על עצמכם ושיהיה לכם המשך יום מקסים ❤️

אנא שמרו על עצמכם ושיהיה לכם המשך יום מקסים ❤️