Շատ «օգտագործման դեպքեր» ձախողվում են, որովհետև սկսում են գործիքից, ոչ թե հաճախորդի իրական հարցից։ Այս հոդվածում կտեսնեք, ինչպես վերցնել իրական չատերի տեքստերը և դրանք վերածել քայլ առ քայլ ավտոմատացման հոսքերի, որոնք աշխատում են WhatsApp-ում, Instagram-ում և վեբ չատում։
Երբ բիզնեսները խոսում են «use case»-երի մասին, հաճախ սկսում են ֆունկցիաներից և հետո փորձում են գտնել խնդիր, որը կհամապատասխանի դրանց։ Ավելի արագ և վստահ ճանապարհը հակառակն է. սկսեք ձեր իրական զրույցներից, գտեք կրկնվող օրինաչափությունները և դրանք վերածեք հոսքերի, որոնք ամեն անգամ աշխատում են նույն կերպ։ Չատի տեքստը պարզապես պատմություն չէ, դա ավտոմատացման քարտեզ է։
Այս հոդվածում ներկայացված են իրական սցենարներ և քայլ առ քայլ աշխատանքային հոսքեր, որոնք կարող եք ներդնել գնի հարցումներից մինչև ամրագրումներ, որակավորում, առաքում և բողոքների մշակումը։ Այստեղ բնական տեղ ունի նաև Staffono.ai-ը. այն ապահովում է 24/7 AI աշխատակիցներ, աշխատում է մի քանի ալիքներում (WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger, վեբ չատ) և օգնում է նույն տրամաբանությամբ իրականացնել ձեր հոսքերը և չափել արդյունքները։
Նախ հավաքեք 50-ից 200 վերջին զրույց ձեր ամենածանրաբեռնված ալիքներից։ Դրանք տեղադրեք մեկ փաստաթղթում և նպատակ դրեք պիտակավորել այն, ինչ կրկնվում է։
Պիտակավորումից հետո կտեսնեք «կլաստերներ»։ Դրանք ձեր իրական use case-երն են։ Staffono.ai-ը օգտակար է, որովհետև այդ կլաստերները կարող եք վերածել բազմալիքային հոսքերի առանց յուրաքանչյուր ալիքի համար առանձին վերակառուցման։
Սցենար: հաճախորդը գրում է. «Քանի՞ է, և այսօր ազատ ժամ ունե՞ք»։ Սա բարձր մտադրությամբ (high intent) հարց է, բայց հաճախ կորում է, երբ թիմը պարզապես գին է ուղարկում և չի առաջնորդում դեպի ամրագրում։
Staffono.ai-ի միջոցով այս հոսքը կարող է աշխատել 24/7, հավաքել դաշտերը, ստեղծել ամրագրում և պիտակավորել զրույցը որպես «Ամրագրված» կամ «Սպասում է»։
Սցենար: հաճախորդը գրում է. «Ի՞նչն է ինձ պետք» կամ «Ո՞ր փաթեթն ընտրեմ»։ Սա հարմար է ուղղորդված հարցաշարի միջոցով որակավորման համար։
Ինչ գրանցել: ոլորտ, նպատակ, շտապողականություն, բյուջեի միջակայք, որակավորման պիտակ (տաք, տաքացող, nurturing)։
Staffono.ai-ը օգնում է այս փուլում, որովհետև նույն կերպ որակում է բոլոր ալիքներում և փոխանցում է թիմին միայն պատրաստ lead-երը՝ արդեն հավաքված պատասխաններով։
Սցենար: հաճախորդը չի գնում, որովհետև չի հասկանում առաքման պայմանները։ Հարցնում է. «Որքա՞ն ժամանակում կհասնի» կամ «իմ քաղաք առաքո՞ւմ եք»։
Սցենար: լիդերը գալիս է ուշ ժամի։ Եթե պատասխան չկա մինչև առավոտ, նա կարող է գնալ մրցակցի մոտ։ Նպատակը պարտադիր չէ փակել վաճառքը, այլ հավաքել մտադրությունը և պլանավորել հաջորդ քայլը։
Քանի որ Staffono.ai-ը ապահովում է շուրջօրյա AI աշխատակիցներ, դուք պահում եք արագ արձագանք նույնիսկ գիշերը, հատկապես Instagram-ում և WhatsApp-ում, որտեղ արագությունը հաճախ որոշիչ է։
Սցենար: դժգոհ հաճախորդը գրում է էմոցիոնալ։ Այստեղ ավտոմատացումը չպետք է վիճի, այլ պետք է արագացնի լուծումը։
Սցենար: շատ զրույցներ ավարտվում են «կմտածեմ»։ Վերադարձ կարող եք ստանալ կոնկրետ, օգտակար follow-up-երով, ոչ թե ընդհանուր «կարդացի՞ք» հաղորդագրությամբ։
Staffono.ai-ը կարող է այս follow-up-երը իրականացնել բազմալիք, պահպանելով կոնտեքստը, որպեսզի հաղորդագրությունը համապատասխան լինի նախորդ հարցին։
Ընտրեք մեկ կլաստեր, որը մեծ ծավալ ունի և հստակ արդյունք (շատերի համար դա գին և ազատ ժամն է)։ Կառուցեք ամենակարճ հոսքը, որը հավաքում է հիմնական տվյալները և տանում է դեպի հաջորդ քայլ։
Պետք է պարզ լինի, թե երբ AI-ն ավարտում է գործը, և երբ է մարդը մտնում։ Օրինակ՝ AI-ն հավաքում է տվյալները և առաջարկում ժամեր, բայց մեծ զեղչերը հաստատում է մենեջերը։ Staffono.ai-ում մարդուն փոխանցումը հնարավոր է այնպես, որ զրույցը չկտրվի և թիմը ստանա ամբողջ կոնտեքստը։
Ընտրեք երկու հոսք և ներդրեք հերթականությամբ. առաջինը գին և ազատ ժամից դեպի ամրագրում, երկրորդը աշխատաժամերից դուրս հարցումների հավաքագրում։ Սրանք սովորաբար արագ արդյունք են տալիս, որովհետև պահպանում են ամենաբարձր մտադրությամբ հարցումները և նվազեցնում «սպասման» ժամանակը։
Եթե ուզում եք այս ամենը գործարկել մեկ հարթակում, որտեղ AI աշխատակիցները աշխատում են 24/7 և միաժամանակ WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում և վեբ չատում, դիտարկեք Staffono.ai-ը։ Այն օգնում է ձեր իրական զրույցները վերածել գործնական հոսքերի, ապահովել հստակ փոխանցում մարդկանց և չափել արդյունքները, որպեսզի use case-ը դառնա համակարգ, ոչ թե միանվագ փորձ։