Doskonała obsługa klienta zapewnia przewagę konkurencyjną i pomaga wyróżnić markę. Jak wynika z raportu Forrestera, Stan obsesji na punkcie klienta, 2022stawianie klienta na pierwszym miejscu może mieć ogromny wpływ na bilans organizacji, ponieważ organizacje stosujące tę metodologię przewyższają swoich konkurentów pod względem wzrostu przychodów. Pomimo tego, że centra kontaktowe znajdują się pod ciągłą presją, aby robić więcej za mniej, jednocześnie poprawiając doświadczenia klientów, 80% firm planuje zwiększyć poziom inwestycji w Customer Experience (CX) aby zapewnić klientom zróżnicowane doświadczenia. Szybkie innowacje i ulepszenia generatywnej sztucznej inteligencji przykuły nasz umysł i uwagę oraz zgodnie z oczekiwaniami Szacunki McKinsey & Companyzastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji do funkcji obsługi klienta mogłoby zwiększyć produktywność o wartość od 30 do 45% bieżących kosztów funkcji.
Płótno Amazon SageMaker zapewnia analitykom biznesowym wizualny interfejs typu „wskaż i kliknij”, który umożliwia budowanie modeli i generowanie dokładnych prognoz uczenia maszynowego (ML) bez konieczności posiadania doświadczenia w zakresie uczenia maszynowego lub kodowania. W październiku 2023 r. ogłoszono SageMaker Canvas obsługa modeli fundamentowych wśród gotowych modeli, Zasilany Amazońska skała macierzysta i Amazon SageMaker JumpStart. Umożliwia to używanie języka naturalnego z interfejsem czatu konwersacyjnego do wykonywania zadań, takich jak tworzenie nowatorskich treści, w tym narracji, raportów i wpisów na blogu; podsumowujące notatki i artykuły; i odpowiadanie na pytania ze scentralizowanej bazy wiedzy — a wszystko to bez pisania ani jednej linijki kodu.
Zadaniem agenta call center jest obsługa przychodzących i wychodzących połączeń z klientami oraz zapewnianie wsparcia lub rozwiązywanie problemów podczas wykonywania dziesiątek połączeń dziennie. Utrzymanie takiego poziomu głośności przy jednoczesnym udzielaniu klientom natychmiastowych odpowiedzi jest wyzwaniem, jeśli nie ma czasu na szukanie informacji pomiędzy rozmowami. Zwykle skrypty rozmów prowadzą agentów przez rozmowy i opisują problemy związane z rozwiązywaniem problemów. Dobrze napisane skrypty poprawiają zgodność, redukują błędy i zwiększają wydajność, pomagając agentom szybko zrozumieć problemy i rozwiązania.
W tym poście badamy, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja w SageMaker Canvas może pomóc w rozwiązywaniu typowych problemów, przed którymi stają klienci w kontaktach z centrami kontaktowymi. Pokazujemy, jak wykorzystać SageMaker Canvas do stworzenia nowego skryptu rozmowy lub ulepszenia istniejącego skryptu rozmowy, a także odkrywamy, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w przeglądaniu istniejących interakcji w celu uzyskania wglądu, który jest trudny do uzyskania za pomocą tradycyjnych narzędzi. W ramach tego posta przedstawiamy podpowiedzi służące do rozwiązywania zadań i omawiamy architektury umożliwiające integrację tych wyników z Twoim Inteligencja Centrum Kontaktowego AWS (CCI) przepływy pracy.
Przegląd rozwiązania
Podstawowe modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą pomóc w tworzeniu skutecznych skryptów połączeń w contact center i umożliwić organizacjom wykonywanie następujących czynności:
- Twórz spójne doświadczenia klientów dzięki ujednoliconemu repozytorium wiedzy umożliwiającemu obsługę zapytań klientów
- Skróć czas obsługi połączeń
- Zwiększ produktywność zespołu wsparcia
- Zapewnij zespołowi wsparcia kolejne najlepsze działania, aby wyeliminować błędy i podjąć kolejne najlepsze działania
Dzięki SageMaker Canvas możesz wybierać spośród większej liczby modeli podstawowych, aby tworzyć atrakcyjne skrypty rozmów. SageMaker Canvas umożliwia także jednoczesne porównywanie wielu modeli, dzięki czemu użytkownik może wybrać wynik, który najlepiej odpowiada jego potrzebom w związku z konkretnym zadaniem, z którym się mierzy. Aby korzystać z generatywnych chatbotów opartych na sztucznej inteligencji, użytkownik musi najpierw podać monit, czyli instrukcję informującą modela, co zamierza zrobić.
W tym poście zajmiemy się czterema typowymi przypadkami użycia:
- Tworzenie nowych skryptów połączeń
- Udoskonalanie istniejącego skryptu połączeń
- Automatyzacja zadań po rozmowie
- Analityka po rozmowie
W całym poście używamy dużych modeli językowych (LLM) dostępnych w SageMaker Canvas obsługiwanym przez Amazon Bedrock. W szczególności używamy modelu Claude 2 firmy Anthropic, potężnego modelu o doskonałej wydajności do wszelkiego rodzaju zadań związanych z językiem naturalnym. Przykłady są w języku angielskim; jednakże Anthropic Claude 2 obsługuje wiele języków. Odnosić się do Klaudia antropiczna 2 uczyć się więcej. Wreszcie, wszystkie te wyniki można powtórzyć w przypadku innych modeli Amazon Bedrock, takich jak Anthropic Claude Instant lub Amazon Titan, a także modeli SageMaker JumpStart.
Wymagania wstępne
W przypadku tego wpisu upewnij się, że skonfigurowałeś plik Konto AWS z odpowiednimi zasobami i uprawnieniami. W szczególności wykonaj następujące wymagane kroki:
- Wdróż plik Amazon Sage Maker domena. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Na pokładzie do domeny Amazon SageMaker.
- Skonfiguruj uprawnienia do konfigurowania i wdrażania SageMaker Canvas. Więcej szczegółów znajdziesz w Konfigurowanie Amazon SageMaker Canvas i zarządzanie nim (dla administratorów IT).
- Skonfiguruj zasady udostępniania zasobów między źródłami (CORS) dla SageMaker Canvas. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przyznaj swoim użytkownikom uprawnienia do przesyłania plików lokalnych.
- Dodaj uprawnienia do używania modeli podstawowych w SageMaker Canvas. Aby uzyskać instrukcje, zobacz Korzystaj z generatywnej sztucznej inteligencji w modelach podstawowych.
Należy pamiętać, że usługi używane przez SageMaker Canvas do rozwiązywania generatywnych zadań AI są dostępne w SageMaker JumpStart i Amazon Bedrock. Aby korzystać z Amazon Bedrock, upewnij się, że korzystasz z SageMaker Canvas w regionie, w którym obsługiwany jest Amazon Bedrock. Odnosić się do Obsługiwane regiony uczyć się więcej.
Utwórz nowy skrypt połączenia
W tym przypadku analityk contact center definiuje skrypt rozmowy za pomocą jednego z gotowych modeli dostępnych w SageMaker Canvas, wpisując odpowiedni monit, np. „Utwórz skrypt rozmowy dla agenta, który pomoże klientom zgubione karty kredytowe.” Aby to zaimplementować, gdy administrator chmury organizacji przyzna analitykowi contact center dostęp za pomocą pojedynczego podpisu, wykonaj następujące kroki:
- W konsoli SageMaker wybierz Brezentowy w okienku nawigacji.
- Wybierz swoją domenę i profil użytkownika i wybierz Otwórz płótno , aby otworzyć aplikację SageMaker Canvas.
- Nawiguj do Gotowe do użycia modele sekcja i wybierz Generuj, wyodrębniaj i podsumowuj treść aby otworzyć konsolę czatu.
- Po wybraniu modelu Anthropic Claude 2 wpisz monit „Utwórz scenariusz rozmowy z agentem pomagającym klientom w przypadku zagubienia kart kredytowych” i naciśnij Wchodzę.
Skrypt uzyskany dzięki generatywnej sztucznej inteligencji jest dołączany do dokumentu (takiego jak TXT, HTML lub PDF) i dodawany do bazy wiedzy, która będzie przewodnikiem agentów contact center w ich interakcjach z klientami.
W przypadku korzystania z opartego na chmurze rozwiązania omnichannel contact center, takiego jak Amazon Połączmożesz skorzystać z funkcji opartych na sztucznej inteligencji/ML, aby poprawić satysfakcję klientów i wydajność agentów. Mądrość Amazon Connect skraca czas, jaki agenci spędzają na poszukiwaniu odpowiedzi i umożliwia szybkie rozwiązywanie problemów klientów, zapewniając wyszukiwanie wiedzy i rekomendacje w czasie rzeczywistym, podczas gdy agenci rozmawiają z klientami. W tym konkretnym przykładzie Amazon Connect Wisdom może się zsynchronizować Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3) jako źródło treści dla bazy wiedzy, włączając w ten sposób skrypt rozmów wygenerowany za pomocą SageMaker Canvas. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Synchronizacja Amazon Connect Wisdom S3.
Poniższy diagram ilustruje tę architekturę.
Gdy klient zadzwoni do contact center i albo skorzysta z interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR), albo zostaną wykryte określone słowa kluczowe dotyczące celu połączenia (na przykład „zgubiona” lub „karta kredytowa”), Amazon Connect Wisdom zapewni sugestie dotyczące sposobu obsługi interakcji z agentem, w tym odpowiedni skrypt wywołania wygenerowany przez SageMaker Canvas.
Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji SageMaker Canvas analitycy contact center oszczędzają czas podczas tworzenia skryptów połączeń i mogą szybko wypróbowywać nowe podpowiedzi w celu ulepszenia procesu tworzenia skryptów.
Ulepsz istniejący skrypt połączeń
Zgodnie z poniższymi informacjami badanie78% klientów uważa, że jakość ich obsługi telefonicznej poprawia się, gdy pracownik obsługi klienta nie sprawia wrażenia, jakby czytał ze scenariusza. SageMaker Canvas może wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję, która pomaga analizować istniejący skrypt połączeń i sugerować ulepszenia w celu poprawy jakości skryptów połączeń. Możesz na przykład ulepszyć skrypt połączenia, aby zapewnić większą zgodność, lub sprawić, by skrypt brzmiał bardziej uprzejmie.
Aby to zrobić, wybierz Nowy czat i wybierz Claude 2 jako swój model. Możesz użyć przykładowego transkrypcji wygenerowanej w poprzednim przypadku użycia i podpowiedzi „Chcę, abyś działał jako Analityk ds. zapewnienia jakości w Contact Center i poprawił poniższy zapis rozmowy, aby był zgodny i brzmiał bardziej uprzejmie”.
Automatyzuj zadania po rozmowie
Możesz także wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję SageMaker Canvas do automatyzacji pracy po rozmowie telefonicznej w centrach telefonicznych. Typowe przypadki użycia to podsumowywanie połączeń, pomoc w uzupełnianiu dzienników połączeń i tworzenie spersonalizowanych wiadomości uzupełniających. Może to poprawić produktywność agentów i zmniejszyć ryzyko błędów, umożliwiając im skupienie się na zadaniach o większej wartości, takich jak kontakt z klientem i budowanie relacji.
Dodaj Nowy czat i wybierz Claude 2 jako swój model. Możesz użyć przykładowego transkrypcji wygenerowanej w poprzednim przypadku użycia i podpowiedzi „Podsumuj poniższy zapis rozmowy telefonicznej, aby wyróżnić problem klienta, działania agenta, wynik rozmowy i opinię klienta”.
Korzystając z Amazon Connect jako rozwiązania contact center, możesz włączyć nagrywanie i transkrypcję rozmów Soczewki kontaktowe Amazon Connect, który zapewnia inne funkcje analityczne, takie jak analiza nastrojów i redagowanie danych wrażliwych. Zawiera także podsumowanie poprzez podkreślenie kluczowych zdań w transkrypcji i oznaczenie problemów, wyników i elementów działania.
Korzystanie z SageMaker Canvas pozwala pójść o krok dalej i z jednego obszaru roboczego wybierać spośród gotowych modeli w celu analizy transkrypcji rozmów lub wygenerowania podsumowania, a nawet porównania wyników w celu znalezienia modelu, który najlepiej pasuje do konkretnego zastosowania- sprawa. Poniższy diagram ilustruje tę architekturę rozwiązania.
Analityka po rozmowie telefonicznej z klientem
Kolejnym obszarem, w którym centra kontaktowe mogą wykorzystać SageMaker Canvas, jest zrozumienie interakcji między klientem a agentami. Zgodnie z Globalne badanie NICE WEM 202258% agentów call center twierdzi, że bardzo niewiele odnoszą korzyści z firmowych sesji coachingowych. Agenci mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję SageMaker Canvas do analizy nastrojów klientów, aby lepiej zrozumieć, jakie alternatywne najlepsze działania mogliby podjąć, aby poprawić satysfakcję klientów.
Postępujemy analogicznie jak w poprzednich przypadkach użycia. Wybierać Nowy czat i wybierz Claude 2. Możesz skorzystać z przykładowej transkrypcji wygenerowanej w poprzednim przypadku użycia i podpowiedzi „Chcę, abyś pełnił rolę kierownika Contact Center i krytykował oraz sugerował ulepszenia zachowania agenta w rozmowie z klientem”.
Sprzątać
SageMaker Canvas automatycznie wyłączy wszystkie modele SageMaker JumpStart uruchomione w nim po 2 godzinach bezczynności. Postępuj zgodnie z instrukcjami zawartymi w tej sekcji, aby wyłączyć te modele wcześniej i zaoszczędzić koszty. Pamiętaj, że nie ma potrzeby wyłączania modeli Amazon Bedrock, ponieważ nie są one wdrożone na Twoim koncie.
- Aby wyłączyć model SageMaker JumpStart, możesz wybrać jedną z dwóch metod:
- Dodaj Nowy czati z menu rozwijanego modelu wybierz opcję Uruchom inny model. Następnie na Modele fundamentów strona, pod Modele Amazon SageMaker JumpStart, wybierz model (np Falcon-40B-Instruktaż) i w prawym okienku wybierz Wyłącz model.
- Jeśli porównujesz wiele modeli jednocześnie, na stronie porównania wyników wybierz menu opcji modelu SageMaker JumpStart (trzy kropki), a następnie wybierz Wyłącz model.
- Dodaj Wyloguj w lewym okienku, aby wylogować się z aplikacji SageMaker Canvas i zatrzymać korzystanie z niej Godziny instancji obszaru roboczego SageMaker Canvas. Spowoduje to zwolnienie wszystkich zasobów używanych przez instancję obszaru roboczego.
Wnioski
W tym poście przeanalizowaliśmy, w jaki sposób można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję SageMaker Canvas w centrach kontaktowych, aby tworzyć hiperspersonalizowane interakcje z klientami, zwiększać produktywność analityków contact center i agentów oraz zapewniać spostrzeżenia, które trudno uzyskać za pomocą tradycyjnych narzędzi. Jak ilustrują różne przypadki użycia, SageMaker Canvas działa jak pojedyncza, ujednolicona przestrzeń robocza, bez konieczności korzystania z różnych produktów punktowych. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji SageMaker Canvas centra kontaktowe mogą poprawić satysfakcję klientów, obniżyć koszty i zwiększyć wydajność. Generatywna sztuczna inteligencja SageMaker Canvas umożliwia generowanie nowych i innowacyjnych rozwiązań, które mogą przekształcić branżę contact center. Możesz także wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do identyfikowania trendów i spostrzeżeń w interakcjach z klientami, pomagając menedżerom optymalizować ich operacje i zwiększać satysfakcję klientów. Dodatkowo możesz wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia danych szkoleniowych dla nowych agentów, co pozwoli im uczyć się na syntetycznych przykładach i szybciej poprawiać swoją wydajność.
Dowiedz się więcej o: Funkcje SageMaker Canvas i Zacznij dziś aby wykorzystać wizualne możliwości uczenia maszynowego bez użycia kodu.
O autorach
Davide Gallitelli jest starszym specjalistą architektem rozwiązań w zakresie AI/ML. Mieszka w Brukseli i blisko współpracuje z klientami na całym świecie, którzy chcą wdrożyć technologie uczenia maszynowego o niskiej zawartości kodu/bez kodu oraz generatywnej sztucznej inteligencji. Od najmłodszych lat jest programistą, programować zaczął w wieku 7 lat. Naukę AI/ML rozpoczął na uniwersytecie i od tego czasu się w tym zakochał.
Jose Rui Teixeiry Nunesa jest architektem rozwiązań w AWS z siedzibą w Brukseli w Belgii. Obecnie pomaga instytucjom i agencjom europejskim w ich podróży do chmury. Ma ponad 20-letnie doświadczenie w technologiach informatycznych, ze szczególnym uwzględnieniem organizacji sektora publicznego i rozwiązań komunikacyjnych.
Anand Sharma jest starszym specjalistą ds. rozwoju partnerów w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji w AWS w Luksemburgu z ponad 18-letnim doświadczeniem w dostarczaniu innowacyjnych produktów i usług w e-commerce, fintech i finansach. Przed dołączeniem do AWS pracował w Amazon i kierował funkcjami zarządzania produktami i analityki biznesowej.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 100
- 150
- 20
- 20 roku
- 2023
- 408
- 7
- a
- Zdolny
- O nas
- dostęp
- Konto
- dokładny
- działać
- Działania
- działania
- w dodatku
- do tego
- adres
- adresowanie
- Administratorzy
- przyjąć
- Korzyść
- Po
- wiek
- agencje
- Agent
- agentów
- AI
- Zasilany AI
- AI / ML
- Wszystkie kategorie
- Pozwalać
- pozwala
- również
- alternatywny
- Amazonka
- Amazon Sage Maker
- Płótno Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- wśród
- an
- analiza
- analityk
- analitycy
- analityka
- w czasie rzeczywistym sprawiają,
- analizowane
- i
- ogłosił
- Inne
- odpowiedzi
- Antropiczny
- każdy
- Zastosowanie
- Stosowanie
- właściwy
- architektura
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- na około
- towary
- AS
- Wsparcie
- zapewnienie
- At
- Uwaga
- zautomatyzować
- automatycznie
- dostępny
- AWS
- Bilans
- Bilans
- baza
- na podstawie
- bo
- być
- zachowanie
- jest
- Belgia
- poniżej
- korzyści
- BEST
- pomiędzy
- Blog
- Najnowsze wpisy
- marka
- przynieść
- Przynosi
- Bruksela
- budować
- biznes
- business intelligence
- by
- wezwanie
- Call Center
- Połączenia
- CAN
- brezentowy
- możliwości
- Zajęte
- Kartki okolicznosciowe
- który
- walizka
- Etui
- Centrum
- Centra
- scentralizowane
- wyzwania
- wyzwanie
- pogawędzić
- nasze chatboty
- Dodaj
- dokładnie
- Chmura
- Coaching
- kod
- Kodowanie
- wspólny
- Komunikacja
- Firmy
- sukcesy firma
- Firma
- porównać
- porównanie
- porównanie
- zniewalający
- konkurencyjny
- kompletny
- ukończenia
- spełnienie
- zgodny
- o
- Skontaktuj się
- zgodny
- Konsola
- stały
- konsumpcja
- skontaktuj się
- contact center
- zawartość
- Rozmowa
- konwersacyjny
- Koszty:
- mógłby
- Stwórz
- Tworzenie
- tworzenie
- kredyt
- Karty Kredytowe
- Aktualny
- Obecnie
- klient
- Zaangażowanie klienta
- doświadczenie klienta
- Zadowolenie klienta
- Obsługa klienta
- Klientów
- CX
- codziennie
- dane
- czynienia
- Definiuje
- dostarczanie
- rozwijać
- wdrażane
- Mimo
- detale
- wykryte
- Deweloper
- oprogramowania
- różne
- zróżnicowany
- Różnicowanie
- trudny
- dyskutować
- do
- dokument
- Nie
- domena
- na dół
- dziesiątki
- e-commerce
- krawędź
- efektywność
- bądź
- wyeliminować
- ogarnięcie
- upoważnia
- umożliwiać
- Umożliwia
- umożliwiając
- zaręczynowy
- Angielski
- wzmacniać
- Wchodzę
- wprowadzenie
- Błędy
- europejski
- Parzyste
- przykład
- przykłady
- Przede wszystkim system został opracowany
- doświadczenie
- Doświadczenia
- ekspertyza
- odkryj
- wyciąg
- Twarz
- Upadły
- Korzyści
- czuć
- W końcu
- finansować
- Znajdź
- FINTECH
- i terminów, a
- Skupiać
- obserwuj
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- Forrester
- Fundacja
- cztery
- od
- funkcjonować
- Funkcje
- dalej
- Generować
- wygenerowane
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- otrzymać
- Dający
- Globalne
- globus
- Go
- Dotacje
- wspaniały
- Wzrost
- poprowadzi
- uchwyt
- Prowadzenie
- Ciężko
- Have
- he
- pomoc
- pomoc
- pomaga
- Atrakcja
- podświetlanie
- GODZINY
- W jaki sposób
- How To
- Jednak
- HTML
- http
- HTTPS
- zidentyfikować
- ilustruje
- Natychmiastowy
- Rezultat
- wdrożenia
- podnieść
- poprawa
- ulepszenia
- poprawia
- poprawy
- in
- zawierać
- włączony
- Włącznie z
- włączenie
- Zwiększać
- przemysł
- Informacja
- technologia informacyjna
- Innowacja
- Innowacyjny
- spostrzeżenia
- przykład
- natychmiastowy
- instytucje
- instrukcje
- integrować
- Inteligencja
- Zamierzam
- wzajemne oddziaływanie
- Interakcje
- interaktywne
- Interfejs
- inwestycja
- problem
- problemy
- IT
- szt
- JEGO
- Praca
- łączący
- podróż
- jpg
- konserwacja
- Klawisz
- słowa kluczowe
- wiedza
- etykietowanie
- język
- Języki
- duży
- większe
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Doprowadziło
- lewo
- mniej
- poziom
- Dźwignia
- lubić
- Linia
- mało
- miejscowy
- log
- poszukuje
- stracił
- miłość
- Luksemburg
- maszyna
- uczenie maszynowe
- robić
- i konserwacjami
- Zarządzający
- zarządzający
- Może..
- McKinsey
- Menu
- wiadomość
- Metodologia
- metody
- nic
- ML
- model
- modele
- jeszcze
- większość
- wielokrotność
- narracje
- Naturalny
- Nawigacja
- Potrzebować
- potrzeba
- wymagania
- Nowości
- Następny
- miło
- Nie
- noty
- Uwagi
- powieść
- uzyskać
- uzyskane
- październik
- of
- omnichannel
- on
- ONE
- koncepcja
- operacje
- Optymalizacja
- Opcje
- or
- organizacji
- Inne
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- Wynik
- wyniki
- zarys
- wydajność
- koniec
- przezwyciężaniu
- strona
- chleb
- część
- szczególny
- partnerem
- Tracker
- dla
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- uprawnienia
- Personalizowany
- krok po kroku
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- punkt
- polityka
- Post
- Wiadomości
- potencjał
- powered
- mocny
- Przewidywania
- naciśnij
- nacisk
- poprzedni
- Wcześniejszy
- problemy
- produkować
- Produkt
- zarządzanie produktem
- wydajność
- Produkty
- Profil
- monity
- zapewniać
- zapewnia
- że
- publiczny
- organizacje sektora publicznego
- cel
- jakość
- pytania
- Szybki
- szybko
- nośny
- szybki
- Czytający
- w czasie rzeczywistym
- zalecenia
- nagranie
- zmniejszyć
- zmniejsza
- odnosić się
- region
- zwolnić
- raport
- Raporty
- składnica
- Badania naukowe
- Rozkład
- rozwiązać
- Zasób
- Zasoby
- odpowiedź
- Efekt
- dochód
- wzrost przychodu
- recenzowanie
- prawo
- Ryzyko
- sagemaker
- klientów
- Zapisz
- powiedzieć
- scenariusz
- skrypty
- Szukaj
- poszukiwania
- Sekcja
- sektor
- wybierać
- wybrany
- wybór
- senior
- wrażliwy
- sentyment
- usługa
- Usługi
- Sesje
- zestaw
- dzielenie
- arkusz
- pokazać
- zamknąć
- zamknąć
- podobny
- Prosty
- jednocześnie
- ponieważ
- pojedynczy
- spory
- So
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- ROZWIĄZANIA
- Dźwięk
- Źródło
- specjalista
- specyficzny
- swoiście
- wydać
- rozpoczęty
- Startowy
- Stan
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- Stop
- przechowywanie
- silny
- taki
- sugerować
- streszczać
- PODSUMOWANIE
- wsparcie
- Utrzymany
- podpory
- pewnie
- niezrównany
- syntetyczny
- Brać
- Zadania
- Mówić
- Zadanie
- zadania
- zespół
- Technologies
- Technologia
- powiedzieć
- że
- Połączenia
- ich
- Im
- następnie
- Tam.
- a tym samym
- Te
- one
- to
- chociaż?
- trzy
- Przez
- czas
- tytan
- do
- narzędzia
- tradycyjny
- Trening
- Transkrypcja
- Przekształcać
- Trendy
- próbować
- uszczypnąć
- drugiej
- zazwyczaj
- dla
- zrozumieć
- Ujednolicony
- uniwersytet
- posługiwać się
- przypadek użycia
- przypadków użycia
- używany
- Użytkownik
- Użytkownicy
- zastosowania
- za pomocą
- wartość
- początku.
- wizualny
- Głos
- Tom
- chcieć
- była
- we
- sieć
- usługi internetowe
- DOBRZE
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- który
- Podczas
- będzie
- mądrość
- w
- bez
- Praca
- pracował
- przepływów pracy
- działa
- pisanie
- lat
- You
- młody
- Twój
- Zendesk
- zefirnet