亚博Zendesk为客户对话带来第六感
二零一五年十月七日
旧金山，CA - 2015年10月7日- Zendesk, Inc.(纽约证亚博券交易所代码:ZEN)今天宣布了满意度预测，这是首个针对客户满意度的机器学习和预测分析功能。该功能利用历史满意度调查结果，在糟糕的客户满意度风险发生之前预测对话，允许组织采取数据驱动的客户服务方法。
随着移动、社交和电子邮件平台交流的兴起，客户互动变得复杂，这使得客户服务代理和经理识别对话并确定对话优先级以实现最佳客户满意度的能力变得模糊。通过对客户交互数据的多年分析，Zendesk现在可以为客户服务团队提供一个针对低客户满意度的早期预警系统，通过预亚博测和精确定位最有可能导致高或低满意度的客户对话，以实时评分的形式。
来源:Zende亚博sk, Inc.
Z亚博endesk产品开发高级副总裁Adrian McDermott表示:“Zendesk的满意度预测功能为日益复杂的客户对话带来了第六感，使组织能够在不良互动发生之前更好地预测客户的沮丧程度。”通过将尖端的机器学习引入Zendesk的客户支持平台，我们正在使用数据驱动的洞察来帮助组织与客户建亚博立更好的长期关系。”
每次创建或更新客户服务票据时，满意度预测使用对客户信号的预测分析来生成一个简单的0-100分(0表示最低满意度，100表示最高满意度)。这允许代理或经理根据结合了数千个客户信号的智能的动态规则来确定工作流的优先级、驱动业务规则或触发下游集成。自动生成机器学习模型，通过对实时账户数据的大数据分析，为每一位Zendesk客户创建一个独特的、个性化的客户服务预测模型。亚博
组织将能够以多种方式利用满意度预测，从与高价值客户的低满意度预测升级对话，到注意和纠正客户对话中的脱节。这种数据驱动的方法将使组织能够改善他们的客户交互，并帮助他们保留和扩大客户基础。
支持Zendesk满意度预测的机器学习从可能出现在负面客户满意度之前亚博的信号中学习，例如解决罚单所涉及的工作量，用户和代理响应之间的延迟，以及罚单中使用的语言，以及客户对罚单的满意度评级。该模型从这些信号中学习，使该特征能够预测一张票获得良好满意度评级的概率。
亚博Zendesk认识到，机器学习通过减少客户的工作量来改善公司提供支持的方式。在过去，组织被迫对不良客户满意度的信号进行离线分析，并创建静态规则来推动行动。亚博Zendesk的平台颠覆了这种模式，为客户服务机构提供实时动态评分信息，以改善客户体验。
定价和可用性
满意度预测现在可以在测试版中提供给选择的企业计划客户，并将在2016年初全面提供。有关该功能的更多信息，请联系您的客户经理或support@zendesk.com亚博
关于Zend亚博esk
亚博Zendesk提供了一个客户服务平台，旨在拉近组织和客户之间的距离。Zendesk的产品被150个国家和地区的组织使用，以40多种语言提供支持，拥有超过60,0亚博00个付费客户帐户。Zendesk成立于2007年，总部位于旧金山，在美国、欧洲、亚洲、澳大利亚和南美都有业务。亚博欲知详情，请浏览www.亚博zendesk.com
来源:Zende亚博sk, Inc.
