Perguntas frequentes
As recomendações preditivas usam IA e dados passados para antecipar o que um cliente pode precisar ou querer a seguir, oferecendo sugestões proativas. Este é um passo significativo para além da personalização básica "se-então", uma vez que analisa vastos pontos de dados para encontrar padrões complexos.
As plataformas tradicionais normalmente usam modelos de preços baseados no consumo, cobrando por dados processados, tempo de treino ou transações. Isso torna os custos altamente imprevisíveis e pode levar a picos inesperados de despesas durante períodos de grande movimento.
A implementação de motores tradicionais leva frequentemente meses de desenvolvimento e preparação de dados, tornando-os lentos a entregar valor. São também muitas vezes sistemas de "caixa-preta" com personalização limitada e acarretam o risco de recomendações fracas se não forem exaustivamente testados.
Soluções modernas como a eesel AI oferecem mais transparência e controlo, permitindo que as empresas testem as recomendações através de simulações antes da implementação. Isso ajuda a garantir a precisão e o alinhamento com as regras de negócio, eliminando grande parte da incerteza.
Sim, as recomendações preditivas avançadas podem unificar o conhecimento de diversas fontes como tickets de suporte, artigos da central de ajuda e wikis internas. Esta abordagem abrangente proporciona uma compreensão mais rica das necessidades e problemas dos clientes.
Com plataformas self-service como a eesel AI, as empresas podem conectar as suas bases de conhecimento existentes e ter um agente de IA a funcionar em minutos. Isso permite que as empresas comecem a ver resultados imediatos, muitas vezes no primeiro dia de implementação.
Absolutamente. Soluções como a eesel AI fornecem ferramentas de simulação poderosas que permitem testar o seu agente de IA contra milhares de interações passadas de clientes. Isso permite avaliar o desempenho, prever taxas de resolução e ajustar o comportamento num ambiente seguro.
