Die Macht der virtualQ-Algorithmen!
Wir bei virtualQ sind der Meinung, dass Daten die Grundlage jedes zuverlässigen Algorithmusses sind. Unser Team von Datenspezialisten hat mehr als fünf Jahre lang anonymisierte Daten mit rund 280 Millionen Zeitreiheneinträgen gesammelt und analysiert, um einen präzisen Vorhersage-Algorithmus zu entwickeln.
Darüber hinaus dienen Millionen von Statusereignissen, die aus den von uns bereits weitergeleiteten Anrufen stammen, als wertvolle Datenpunkte zur Verfeinerung unserer Algorithmen. Mit der wachsenden und riesigen Menge an anonymisierten Daten, die wir von Hunderten von Callcentern und Tausenden von Wartefeldern gesammelt haben, steigt die Zahl der Datenpunkte von Tag zu Tag.
Unsere Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zielen darauf ab, den besten Zeitpunkt für den Rückruf eines Endkunden vorherzusagen, was zu einer Win-Win-Situation für alle Beteiligten führt. Unsere Geschäftskunden freuen sich über eine höhere Kundenzufriedenheit und kürzere Wartezeiten für Anrufende, während Callcenter-Manager ihre Personalressourcen optimieren und überzählige Contact Center-Agents abbauen können. Auf der Grundlage einer ganzen Reihe von Modellen entwickelt unser Team für maschinelles Lernen maßgeschneiderte Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse unserer Geschäftskunden zugeschnitten sind.
Diese von Branchenspezialisten erstellten Modelle stützen sich auf Milliarden von Datenpunkten und mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Analyse von Contact Center-Daten und maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen.
Um die Präzision unserer Prognosemodelle zu gewährleisten, kombinieren wir außerdem verschiedene algorithmische Ansätze. Unser Team testet jedes Modell gründlich und wählt dasjenige aus, das am besten auf Ihre Daten reagiert. Das Team schaut sich nicht nur die Daten einzelner Callcenter genau an, sondern ergänzt sie mit historischen branchenspezifischen Daten und Erfahrungen aus der Optimierung von Hunderten von Callcentern über viele Jahre hinweg. Durch unseren Ansatz der Datenanalyse und des maschinellen Lernens sind unsere Algorithmen präzise, zuverlässig und speziell für die Bedürfnisse unserer Geschäftskunden optimiert.
Der Grund, warum sich die KI-Algorithmen von virtualQ von ähnlichen Angeboten abheben, ist die jahrelange Erfahrung, die wir durch Milliarden von anonymisierten Datenpunkten untermauert haben. Unser Expertenteam für maschinelles Lernen arbeitet seit über 10 Jahren unermüdlich an der kontinuierlichen Verbesserung branchenspezifischer Algorithmen. Zudem profitieren unsere Algorithmen von der Erfahrung unseres Teams, das unter anderem aus ehemaligen Managern des AWS-Labors für maschinelles Lernen besteht. Dies gibt unseren Algorithmen einen ungemeinen Vorteil gegenüber anderen Angeboten.
Schlussfolgerung: Was macht die Algorithmen von virtualQ so besonders?
- Datenbasiert: Bei virtualQ sind Daten die Grundlage für jeden zuverlässigen Algorithmus. Unser Team hat über fünf Jahre lang Daten gesammelt und analysiert, um einen genauen Vorhersage-Algorithmus zu entwickeln.
- Passgenaue Lösungen: Unsere Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zielen darauf ab, den besten Zeitpunkt für einen Rückruf an einen Endkunden vorherzusagen, was zu einer Win-Win-Situation für alle Beteiligten führt.
- Analytische Präzision: Um die Genauigkeit unserer Vorhersagemodelle zu gewährleisten, kombinieren wir verschiedene algorithmische Ansätze. Jedes Modell wird strengen Tests unterzogen, und es wird dasjenige ausgewählt, das die beste Reaktion auf Ihre Daten zeigt.
- Erfahrung und Kompetenz: Was die KI-Algorithmen von virtualQ von ähnlichen Angeboten abhebt, sind unsere jahrelange Erfahrung und die Milliarden von Datenpunkten, die unsere Arbeit unterstützen. Unser Team von Experten für maschinelles Lernen arbeitet unermüdlich daran, branchenspezifische Algorithmen kontinuierlich zu verfeinern.
- Branchen-Vorreiter: Unser Team besteht aus ehemaligen AWS Machine Learning Lab Managern, was unsere Algorithmen einen Vorteil gegenüber anderen Angeboten verschafft.
Die Contact Center-Branche steht vor schwierigen Zeiten. Die KI-Algorithmen von virtualQ werden den einzigartigen und dynamischen Anforderungen der Branche gerecht. Unsere Algorithmen sagen den richtigen Zeitpunkt für den Rückruf eines Endkunden voraus und sorgen so für eine höhere Kundenzufriedenheit und kürzere Wartezeiten. Selbst unter schwierigen Umständen werden Rückrufzeiten präzise vorhergesagt und eingehalten, was zudem die Anzahl der Wahlwiederholungen reduziert. Unsere Datenanalyse und unser Ansatz des maschinellen Lernens sind im Angebotsvergleich unübertroffen und stützen sich auf jahrelange branchenspezifische Erfahrung und Milliarden von Datenpunkten.
Warum brauchen wir so komplizierte Algorithmen?
- Ihre dynamische Situation – Wirtschaft der Unsicherheit:
In der dynamischen Welt von heute führen rasche technologische Veränderungen, begrenzte Humanressourcen, makroökonomische Faktoren und globale Trends zu unvorhersehbaren Ereignissen. Diese Faktoren führen zu einer Wirtschaft der Ungewissheit, in der Vorhersagen und Planung oft schwierig sind. - Dynamik in Contact Centern:
Unvorhergesehene Ereignisse wirken sich auf das Anrufvolumen aus, und jeder Fall hat ein anderes Geschäftsszenario. Die Ziele des Managements ändern sich ständig unter dem Druck, bessere KPIs mit weniger Ressourcen zu erreichen. In einem solchen Umfeld sind komplexe Algorithmen erforderlich, um die variablen Elemente zu steuern und optimale Ergebnisse zu erzielen. - Sich ändernde Benutzeranforderungen:
In der heutigen Zeit erwarten die Benutzer Verlässlichkeit: Der Rückruf muss verbindlich dann erfolgen, wenn der Benutzer es wünscht. Anrufende sollten nicht zuständig sein für Bürden wie „nicht abnehmen“, „kurzfristig ändern“ usw. Auch die Komplexität der Anfragen nimmt zu. In diesem Zusammenhang helfen unsere Algorithmen nicht nur, die Rückrufzeiten zu optimieren, sondern tragen auch dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Ressourcen effizient zu nutzen.
Daher sind unsere ausgeklügelten Algorithmen von entscheidender Bedeutung, um in diesem sich schnell verändernden und unvorhersehbaren Umfeld zu navigieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.
