Interpreta la Voz del Cliente
Categoriza los comentarios abiertos de tus clientes en drivers accionables. Con nuestro Robot de IA interpreta los comentarios de los clientes de manera automatizada. Identifica cuáles son fortalezas y cuáles oportunidades de mejora.
>100 modelos de aprendizaje automático
Categorización a nivel de MicroDrivers de lealtad, no simplemente etiquetas
Profundamente personalizable
Se integra fácilmente con los flujos de datos entrantes y salientes
El grado de precisión más alto de la industria
Con tantos datos omnicanal que llegan, ¿cómo puedes comprender fácilmente las tendencias, los temas y los problemas críticos de tus clientes? El análisis de texto de Loyalink, combina 14+ años de experiencia en inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para sacar a la luz esos conocimientos cruciales de texto estructurado y no estructurado, para que las personas de todos los niveles de la organización confíen en su próxima decisión.
Escucha
Omnicanal
Cuando la retroalimentación se analiza en silos, se pierde un contexto crítico que puede hacer o deshacer su negocio. Analiza todos los comentarios de tus clientes en un solo lugar.
Resuelve problemas específicos de su negocio
Nuestro equipo de expertos en análisis de texto y servicios de IA puede ajustar sus sistemas agregando entidades específicas, ajustando el sentimiento, mejorando la categorización y la detección de temas, e incluso entrenará modelos de ML adaptados a su situación.
Comprende el significado de tu texto
Nuestro galardonado motor de NLP hace el trabajo de transformar sus datos de texto entrantes en funciones significativas para que comprenda quién está hablando, de qué están hablando y cómo se sienten con respecto a esos temas.
Cuantitativo + cualitativo
Utilizamos el mejor método para el trabajo, ya sea el aprendizaje automático, como las redes neuronales y el aprendizaje profundo, o la regresión lineal para el análisis de drivers de lealtad.
Concéntrate en lo que le importa
La categorización utiliza una combinación de aprendizaje automático y consultas para clasificar las respuestas entrantes y coloca cada una en cubos significativos para obtener información y tomar las medidas adecuadas.
Ve más allá del sentimiento
Determina la intención expresada, el esfuerzo percibido y la emoción expresada oculta en los comentarios para que puedaa tomar medidas para disminuir la pérdida de clientes, aliviar los puntos de fricción en los recorridos de los clientes y cerrar el ciclo de retroalimentación.