Jochem

Jochem.ai — это внутренний ИИ-ассистент, созданный специально для команд службы поддержки, чтобы оптимизировать их работу. Основная ценность инструмента заключается в том, что он выступает в роли интеллектуального помощника в реальном времени, предоставляя агентам поддержки прямые ответы на вопросы клиентов во время живого общения. Это сокращает время, которое агенты тратят на поиск информации, и уменьшает необходимость эскалировать сложные вопросы к тимлидам или супервизорам, что ускоряет решение проблем и повышает как уверенность агентов, так и удовлетворенность клиентов.

Ключевые особенности: Инструмент использует самообучающуюся базу знаний, которая постоянно пополняется на основе ответов и правок, предоставленных людьми, что гарантирует актуальность и точность информации. Он предоставляет мгновенные, контекстно-зависимые ответы на широкий спектр вопросов службы поддержки прямо в рабочем интерфейсе агента. Система способна обрабатывать типовые запросы о политиках, процедурах, деталях продукта и шагах по устранению неполадок. Также она включает аналитику для отслеживания наиболее частых вопросов и выявления пробелов в базе знаний, что позволяет проактивно улучшать учебные материалы и документацию.

Уникальность Jochem заключается в его фокусе на внутреннем использовании для усиления человеческих агентов, а не их замены, и в возможности бесшовной интеграции с существующими платформами для поддержки клиентов, такими как Zendesk или Salesforce Service Cloud. Он работает, обрабатывая естественно-языковые запросы от агентов и извлекая наиболее релевантные, утвержденные ответы из своей курируемой базы знаний. Механизм самообучения означает, что каждый раз, когда живой агент дает лучший ответ или исправляет предложение ИИ, система учитывает эту обратную связь, со временем становясь точнее без необходимости ручного пересмотра базы знаний администраторами.

Идеально подходит для отделов поддержки клиентов в сферах электронной коммерции, SaaS, телекоммуникаций и любого бизнеса со средним или высоким объемом повторяющихся запросов. Конкретные сценарии использования включают обучение новых агентов поддержки, которые с помощью ИИ-подсказок быстрее достигают proficiency, обработку пиковых нагрузок в поддержке, где важна скорость, и обеспечение единообразных, соответствующих политике ответов в глобальной или распределенной команде. Инструмент особенно ценен для организаций, стремящихся сократить среднее время обработки обращения (AHT) и улучшить метрику решения при первом обращении (FCR) без ущерба для качества ответов.