Scoprite insights ad alto impatto e guidate l'azione con l'analisi del testo in tempo reale e incentrata sulle persone.
MedalliaL'omnichannel Text Analytics con Natural Language Understanding e AI - powered by Athena - vi permette di identificare rapidamente le tendenze emergenti e le chiavi insights su scala per ogni ruolo di utente nel vostro Azienda.
Da quando, più di dieci anni fa, abbiamo iniziato a costruire la nostra analisi testuale nativa, abbiamo cercato di realizzare l'offerta di analisi testuale più completa, connessa, accessibile, azionabile, facile da mantenere e scalabile del settore. Analizzate tutti i vostri dati non strutturati a un basso costo di manutenzione e scoprite insights orientato all'azione che fa sentire i vostri dipendenti e clienti visti.
PIATTAFORME DI TEXT MINING E ANALYTICS DELLA FORRESTER WAVE™, Q2, 2024
Individuate ciò che accade - o non accade - in ogni interazione con l'analisi del testo che vi aiuta a comprendere conversazioni complesse e a dare priorità a persone, insights e opportunità chiave.
Supportate i vostri flussi di lavoro, gli avvisi, il coaching e altri processi con l'analisi degli eventi e gli argomenti composti, che vi permettono di capire meglio come si svolgono gli eventi durante un'interazione.
Avvisare automaticamente e far emergere tendenze emergenti e opportunità mancate alle persone giuste in base al ruolo, dare priorità ai ticket di assistenza, automatizzare lo scoring degli agenti e supportare vari flussi di lavoro, il tutto in tempo reale. Creare avvisi in base a qualsiasi cambiamento nella categorizzazione, nel sentiment o in qualsiasi modello di intelligenza artificiale, compresi gli sforzi, il rischio CX o il riconoscimento dei dipendenti.
Il vostro tempo è prezioso; guadagnatene di più con le analisi in tempo reale e orientate all'azione.
Derivate il significato nascosto e implicito dietro le parole con l'AI NLU che vi fa risparmiare tempo e denaro. Riducete al minimo i costi di gestione combinando modelli di IA a bassa manutenzione con la potenza del crowdsourcing nei modelli di apprendimento automatico supervisionato.
La nostra NLU analizza i dati per individuare temi, intenzioni, empatia, decine di emozioni complesse, sentiment, impegno e molto altro ancora in decine di lingue e dialetti, in modo da poter gestire tutte le vostre esigenze multilingue.
L'analisi del testo non è più appannaggio dei soli maghi dei dati. Con Text Analytics di Medalliaè possibile creare i propri modelli di argomenti in un ambiente a basso o nullo contenuto di codice.
Inoltre, avete a disposizione centinaia di modelli tematici già pronti per ogni settore e caso d'uso. Ottenete l'accesso a modelli accessibili e facili da usare per ottenere il migliore e più accurato insights per i vostri casi d'uso unici, su scala.
Collegate il vostro Azienda al prezioso insights con KPI come il sentiment e l'effort scoring per ottenere una comprensione oggettiva e accurata delle esperienze con il vostro Azienda. Sfruttate la potenza dei miglioramenti coerenti e provenienti dalla folla per ottenere i punteggi più accurati in termini di sentiment e impegno.
Inoltre, è possibile creare KPI personalizzati basati su più criteri importanti per voi e per la vostra azienda, come l'empatia e le menzioni dei concorrenti. Generate un punteggio oggettivo per i vostri dati di testo, tutto in modo automatico.
Medallia trasforma i dati non strutturati provenienti da miliardi di sondaggi, reazioni sui social media, recensioni, e-mail, conversazioni, voce, note degli agenti, SMS/ messaggi di testo, commenti sui social media e altro ancora, in dati orientati all'azione insights.
Il nostro obiettivo è semplice: consentirvi di concentrarvi sulla promozione delle esperienze di maggior impatto con le migliori analisi testuali scalabili e omnichannel della categoria.
Opuscolo
Identificate le nuove tendenze, comprendete le esigenze dei clienti e stabilite le priorità d'azione con Medallia Text Analytics.
Blog
Ecco come Medallia ha innovato e iterato per costruire l'analisi testuale più accurata, fattibile e scalabile.
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