Dixa

Une plateforme de service client agentique est un système de service client qui utilise des agents IA pour résoudre de manière autonome les demandes des clients et agir au nom d'une entreprise, tout en impliquant sans effort des agents humains lorsque cela est nécessaire. Contrairement aux outils de helpdesk traditionnels ou aux chatbots, une plateforme agentique peut comprendre l'intention et accomplir des tâches telles que répondre à des questions, mettre à jour des commandes, traiter des remboursements ou escalader des problèmes. Les agents humains sont impliqués par le biais de transferts intelligents lorsque une demande nécessite du jugement, de l'empathie ou un traitement d'exception.

Au cœur de la plateforme se trouve Mim, un agent IA autonome qui peut résoudre les demandes des clients de bout en bout en répondant à des questions, en traitant des remboursements et en mettant à jour des commandes à travers les canaux, tandis que la détection d'intention basée sur l'IA, le routage et l'automatisation des flux de travail orchestrent quand et comment le travail est géré et quand les conversations sont transférées à des agents humains.

Oui. La plupart des clients migrent depuis Zendesk, Freshdesk, Intercom ou Gorgias. Dixa remplace votre helpdesk, votre système téléphonique et votre chatbot par une seule plateforme. La mise en œuvre prend généralement 2 à 4 semaines avec un support dédié.

Les helpdesks traditionnels étaient construits autour des tickets et des files d'attente. Dixa a été construit autour des conversations et du routage intelligent. Au lieu que les agents choisissent dans une file d'attente, Dixa route automatiquement chaque conversation à la bonne personne en fonction des compétences, de la langue, de la priorité et de l'historique client. De plus, l'IA de Dixa (Mim) peut résoudre les demandes de bout en bout — pas seulement les rediriger vers des articles.

Au cœur de la plateforme se trouve Mim, un agent IA autonome qui peut résoudre les demandes des clients de bout en bout en répondant à des questions, en traitant des remboursements et en mettant à jour des commandes à travers les canaux, tandis que la détection d'intention basée sur l'IA, le routage et l'automatisation des flux de travail orchestrent quand et comment le travail est géré et quand les conversations sont transférées à des agents humains.

Exemples concrets : Rapha a vu +14 % de CSAT et +22 % d'efficacité. Dott a réduit son temps de réponse de 70 %. Hobbii a atteint un taux d'auto-service de 81 %. Stayforlong a réduit son arriéré d'e-mails de 50 %. Les résultats varient, mais la plupart des clients constatent une amélioration mesurable au cours du premier trimestre.