כשנתק בסיבים או נפילת שרת הפילו את השירות באזור שלם, המוקד של חברת התקשורת נחת תחת אלפי פניות באותה שעה. הנציגים טבעו, לקוחות שרק רצו לדעת מתי זה יתוקן חיכו שעות או קיבלו מייל אחרי שהתקלה כבר נפתרה, ובקשות שגרתיות נתקעו באותו פקק.
התקלות שהכי כאבו היו הגדולות. נתק בסיבים או שרת שנפל היו מפילים את השירות באזור שלם, ותוך שעה אלפי לקוחות התקשרו, שלחו הודעות ופרסמו בבת אחת. למוקד לא הייתה שום דרך לבלוע עומס בגודל כזה.
כולם שאלו את אותו דבר, ואף אחד לא קיבל תשובה. לקוח שרק רצה לדעת מתי הקו יחזור חיכה בהמתנה מאחורי כולם, ולעיתים קרובות קיבל תשובה במייל אחרי שהתקלה כבר תוקנה. התשובה הקלה האחת, "אנחנו יודעים, הנה הסטטוס", הייתה הכי קשה לספק בקנה מידה.
והעבודה השגרתית נתקעה יחד איתה. בקשה פשוטה לשנות כתובת לחיוב או לברר חיוב ישבה באותו פקק כמו שיחות התקלה, כך שהסערה לא רק האטה את המענה לתקלה, היא הקפיאה את כל השאר שהמוקד עשה.
לשים AI לפני הסערה: לזהות את התקלה, למקד את האנשים שחיים אותה, ולטפל בעבודה השגרתית כך שהיא תפסיק לנחות על הנציגים.
המערכת עוקבת אחרי זרם הפניות הנכנסות בזמן אמת ומזהה עומס תקלה בזמן שהוא נוצר, זינוק פתאומי של פניות על קישוריות מאזור אחד, לפני שאדם בכלל הבין מה קורה.
היא קוראת לאיזה אזור כל לקוח משויך מה-CRM, מתאימה אותו לתקלה, ויודעת בדיוק מי מושפע, כך שהעדכון הולך לאנשים שחיים את התקלה ולא לכל מי שברשימה.
ברגע שתקלה מאומתת, המערכת דוחפת סטטוס מדויק, מה נפל, איפה, והצפי לתיקון, במייל, ב-SMS או בצ'אט, כך שרוב הלקוחות המושפעים מקבלים את התשובה בלי להגיע בכלל לתור.
בקשות יומיומיות, שינוי כתובת לחיוב, תשלום, הקפאת מנוי, מטופלות ישירות על ידי ה-AI מול מערכות החיוב והתפעול, כך שהן כבר לא נתקעות מאחורי התקלה וכבר לא צריכות נציג בכלל.
שום דבר מסוכן לא רץ ללא פיקוח, וכל דבר שהמערכת לא יכולה לפתור מוסלם לאדם, כך שהנציגים שנהגו להקריא את אותו סטטוס תקלה כל היום פנויים ללקוחות עם בעיית ציוד אמיתית שדורשת אדם.
העוזר מחובר מקצה לקצה למערכות החיוב והתפעול, כך שהוא לא רק מתאר את התקלה, אלא מעדכן רשומות, משלים בקשות ומשקף את סטטוס התיקון החי, וזה מה שמאפשר לו לשאת את העומס במקום להוסיף עליו.
עומס שיא נבלע, לקוחות מושפעים מעודכנים, ונציגים חוזרים לעבודה שדורשת אותם.
תקלה אזורית כבר לא מטביעה את המוקד. המערכת בולעת את גל הפניות ושומרת על לקוחות מושפעים מעודכנים בזמן אמת, כך שהחברה מתמודדת עם קפיצות פתאומיות בתעבורה, תקלה, סערה, אירוע ספורט גדול, בלי להוסיף אנשים, ובחלק קטן מהעלות של טיפול ידני.
כשעדכוני הסטטוס והבקשות השגרתיות מטופלים אוטומטית, נציגים טכניים הפסיקו להקריא את אותה הודעה כל היום וחזרו ללקוחות עם בעיות ציוד אמיתיות, והתלונות והנטישה שנהגו לבוא אחרי כל תקלה התרככו.
מוקד קורס בתקלה כי זינוק של שאלות זהות נוחת על בני אדם בבת אחת. הערך כאן הוא AI שרואה את הזינוק נוצר, מבין בדיוק מי מושפע, עונה להם בזמן אמת, ומטפל בבקשות השגרתיות בעצמו, כשאדם על כל דבר שנושא סיכון, כך שעומס שיא נבלע במקום לעבור הלאה. זו אותה משמעת אג'נטית שמאחורי האוטומציה האג'נטית שלנו, מכוונת לסערת התקלה ולא לשירות עצמי יומיומי.
הצ'טבוטים של חברת ביטוח יכלו רק לענות, כך ש-80% מהפניות הדיגיטליות עדיין הגיעו לאדם. AI אג'נטי מחובר למערכות הליבה (אימות, עדכון, פתרון) העלה שירות עצמי מ-15% ל-65% וחתך עלויות תפעול ב-30%.
לפרויקט המלא ← סיוע לנציג · תקשורתנציגי חברת תקשורת גדולה השאירו לקוחות בהמתנה כדי לחפור בחמש מערכות, ושביעות הרצון ירדה. עוזר AI מעוגן על המסך חתך חיפוש תוך כדי שיחה ב-42% והעלה שביעות רצון מ-56% ל-77%.
לפרויקט המלא ←
Reef TRH