Observe.AI rafforza la sua business intelligence per i contact center con nuovi $ 125 milioni
Oggi, Intelligent Workforce Platform Observe.AI ha annunciato di aver raccolto 125 milioni di dollari nell’ambito di un round di finanziamento di serie C guidato da SoftBank con la partecipazione di Zoom.
La soluzione di Observe.AI utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per elaborare le interazioni dei clienti con gli agenti del contact center per generare business intelligence (BI) e sviluppare approfondimenti più sofisticati su come migliorare l’esperienza del cliente.
L’approccio dell’azienda consente alle aziende e ai responsabili delle decisioni tecniche di far emergere l’intelligence dalle interazioni dell’assistenza clienti, in modo che possano condividere le informazioni con i team rivolti ai clienti all’interno dell’organizzazione e apportare modifiche alla strategia per fornire una migliore esperienza del cliente.
Il mandato per l’eccellenza nell’esperienza del cliente
L’annuncio di finanziamento di Observe.AI arriva quando la domanda dei consumatori per esperienze cliente senza interruzioni è aumentata con una ricerca che riporta che il 76% dei clienti si aspetta interazioni coerenti tra i reparti, ma il 54% afferma che sembra che i team di vendita, assistenza e marketing non condividano le informazioni .
Con l’aumento di queste aspettative, molti contact center hanno faticato a tenere il passo con loro e a fornire un’esperienza senza interruzioni.
Observe.AI mira ad affrontare questa sfida consentendo ai team rivolti ai clienti di raccogliere dati più completi sulle esigenze dei clienti in modo che possano trovare un modo per soddisfarli.
“Il contact center è al centro dell’esperienza del cliente di oggi. Tuttavia, la maggior parte delle aziende viene lasciata all’oscuro delle interazioni critiche con i clienti. Non hanno idea di quanto bene li stiano gestendo i membri del team e se stanno ottenendo il risultato finale desiderato. Il denaro viene lasciato sul tavolo e l’esperienza del cliente è lasciata al caso”, ha affermato il cofondatore e CEO di Observe.AI, Swapnil Jain.
“Il motore di intelligenza artificiale migliore della categoria di Observe.AI, unito a flussi di lavoro appositamente creati, riduce al minimo le attività manuali, riduce le esigenze di organico e aiuta gli agenti del contact center a raggiungere livelli di prestazioni eccezionali”, ha affermato Jain.
Gestione della forza lavoro del contact center
Observe.AI è posizionato all’interno del mercato globale dei software per la gestione della forza lavoro , che i ricercatori hanno valutato 7,03 miliardi di dollari nel 2020 e prevedono di raggiungere i 9,93 miliardi di dollari entro il 2026, poiché le organizzazioni cercano soluzioni per gestire la propria forza lavoro in modo più efficace.
Tuttavia, l’organizzazione non è l’unica che sta cercando di supportare i team del servizio clienti con approfondimenti più completi.
Un fornitore di soluzioni che adotta un approccio simile è CallMiner , che fornisce una soluzione in grado di analizzare automaticamente le conversazioni dei call center con intelligenza artificiale e machine learning (ML) e fornire informazioni dettagliate sul percorso del cliente, che ha raccolto un finanziamento totale di $ 160 milioni dopo aver raccolto $ 75 milioni nel 2019.
Un concorrente che adotta un approccio simile è il fornitore automatizzato di informazioni sulle chiamate Cogito , che monitora le chiamate vocali e consente ai team del servizio clienti di valutare l’esperienza del cliente in tempo reale attraverso una visualizzazione dashboard, che di recente ha raccolto 25 milioni di dollari nell’ambito di un round di finanziamento nel 2020 .
In questa fase, Observe.AI’s mira a differenziarsi dagli altri fornitori grazie alla qualità della sua soluzione di intelligenza artificiale e all’accuratezza durante la trascrizione.
“A differenza di altre aziende in questo settore, abbiamo appositamente costruito la tecnologia SpeechNLP proprietaria di Observe.AI per il contact center, addestrandola su oltre 50 accenti. La nostra piattaforma raggiunge precisione di trascrizione, analisi del sentiment, fo
