XI, rencontrez l'IA
Dépassez les attentes des clients, des employés et du marché en combinant l’intelligence de l’expérience (XI) et l’intelligence artificielle (IA) pour identifier et agir automatiquement sur les expériences ayant le plus grand impact, ce qui rend vos employés plus productifs, vos clients plus fidèles et votre entreprise plus rentable.
Intelligence humaine + intelligence artificielle = amélioration de l'expérience
IA différenciée pour l'amélioration de l'expérience
InMoment AI est une couche d’intelligence au sein de la plateforme XI qui apporte un traitement du langage naturel et un apprentissage automatique puissants à vos équipes et à vos clients, partout où une expérience se produit.
De la découverte automatisée d’informations en temps réel à la récupération de clients individuels, nos applications uniques et sophistiquées alimentées par l’IA, combinées à nos conseils d’experts, aident votre entreprise à se développer en comprenant mieux vos équipes, vos clients actuels et vos futurs clients.
Comment InMoment AI donne vie aux programmes d'expérience
Des données plus intelligentes
- Détection automatique des types de données, validation des données, détection des anomalies, imputation des données et synthèse des données pour obtenir plus rapidement des informations exploitables
- Analyse de tous les types de données, des avis sociaux aux notes d’appel, des rapports de marché aux contrats et à la législation pour éliminer les angles morts de l’entreprise et identifier les thèmes communs
- Des « packs sectoriels » personnalisés encapsulent des connaissances approfondies du secteur pour rationaliser et automatiser l’examen des données non structurées
Conversations intelligentes
- Comprendre les sentiments, les émotions et les intentions qui se cachent derrière les données de retour d’information
- Améliorer la qualité des commentaires avec une conversation de type humain pour des détails exploitables sans interrogation
- Acheminer automatiquement les clients vers les humains pour une intervention d’expérience afin d’encourager la fidélité et d’éviter l’attrition
En savoir plus sur l’analyse de texte de pointe d’InMoment
Prédiction de comportement
- Les données non structurées deviennent un signal prédictif
- Prédire les scores d’expérience tels que NPS, CSAT, CES
- Prédire les résultats liés aux métriques commerciales (attrition, LTV, fidélité, achat, revenus)
Action automatisée
- Recommander la prochaine meilleure action en fonction des expériences passées
- Créer des segments et des clusters de clients exploitables en fonction des actions recommandées
- Intégrer les systèmes de marketing, de CRM et autres pour automatiser les processus et les flux de travail
Plus de 80 % de toutes les données d’expérience sont non structurées, et toutes les données non structurées sont complexes. L’IA est essentielle pour comprendre ces données à grande échelle, dans plusieurs langues et sous diverses formes (courtes, longues) pour le rythme des affaires de demain.
Intelligence artificielle
Solutions InMoment AI disponibles dès aujourd'hui
Surveillance de la marque
Obtenir un avantage concurrentiel
Analyser de manière proactive les données synthétisées provenant d’enquêtes, d’avis et de données de médias sociaux pour obtenir des renseignements sur les clients de manière continue. Créer des listes de sujets personnalisés, suivre l’évolution des sujets tendance et comparer les scores de sentiment à l’aide de plusieurs indicateurs spécifiques à l’organisation.
Le respect des normes
Réduction des coûts et des risques
Combiner l’analyse des données semi-structurées, le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour améliorer les processus de conformité existants. Faire évoluer les équipes de conformité plus facilement, ce qui permet de réduire les coûts et les risques dans toute l’organisation.
Réduction de l'attrition
Fidélisation des clients importants
Rassembler et connecter les données non structurées des commentaires sollicités, des communications sur les réseaux sociaux, des transcriptions des centres d’appels, des chats et des demandes de service, ainsi que d’autres points de contact, et les analyser en combinant l’apprentissage automatique et les modèles basés sur la connaissance du secteur pour déterminer les facteurs d’attrition.
Développement et optimisation de produits
Identifier les opportunités et les risques du produit
Analyser les sources de commentaires regroupées à partir des journaux d’assistance produit, des commentaires sociaux sur les produits, du contenu des enquêtes clients et des évaluations des produits concurrents pour identifier les demandes de fonctionnalités couramment demandées, les fonctionnalités/capacités rarement mentionnées et les problèmes de qualité des produits courants ou récurrents.