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亚航利用 Ada 的自动化将等待时间减少 98% 并改善客户体验
亚航面临着客户联系代理的等待时间较长以及支持时间和语言有限的挑战。这使该品牌的声誉面临风险，并阻碍了向国际受众的销售机会。
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Digicel 如何利用 Ada 超越 CX 目标和客户期望
对于许多电信公司高管来说，客户体验显然是捍卫市场份额的关键。然而，随着组织规模的扩大，维持积极的客户体验成为一项代价高昂的挑战。采用自动化优先策略有助于解决这个问题——这里有案例研究来证明这一点。
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IPSY 使用 Ada 统一其美容订阅品牌的 CX
IPSY（原 BFA Industries）拥有全球最大的美容订阅品牌。他们专注于利用先进的产品创新和机器学习技术，为客户提供高度个性化的美容体验，将数据驱动的方法与真实的自我表达相结合。
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利用人工智能驱动的聊天机器人扩大客户参与度和销售：Shapermint 案例研究
为了跟上爆炸性增长的步伐，Shapermint 需要扩大其客户支持业务并在其网站上提供 24/7 实时聊天。他们担心同步消息传递中的容量和对优质服务的需求。
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通过自动化 Messenger 增强客户体验：Grab 案例研究
Grab 经历了大量的数字品牌互动，导致客户服务请求积压。
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Moka 如何利用 Ada 的聊天机器人扩大客户支持并改善客户体验
Moka 是一家直接面向消费者的金融科技公司，由于快速增长而经历了成长的阵痛，需要扩大其客户支持。他们缺乏强大的支持功能，无法大规模提供出色的客户体验。
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增强游戏行业的客户体验：Betsson Group 凭借 Ada 取得成功
Betsson Group 是一家全球游戏组织，希望通过引入自动化自助服务解决方案来增强其屡获殊荣的客户体验。他们的目标是将支持时间延长至 24/7，并提供多种语言的个性化支持。
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Wave Financial 借助 Ada 的自动化 CX 解决方案实现 5 倍的投资回报率
Wave Financial 面临着应对客户支持量季节性激增的挑战，这导致了更长的等待时间和负面的客户互动。他们需要一种解决方案来减少等待时间、改善客户体验并抓住错失的收入机会。
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Indigo 的数据驱动型客户交付体验方法
由于其规模和广泛的产品供应，Indigo 已经管理了一个用于订单履行的复杂信息网络。然而，当他们将交付网络扩展到多个运营商时，跟踪交付绩效并主动解决潜在问题变得充满挑战。
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使用 Ada 的对话式 AI 聊天机器人自动化员工支持
该客户在全球拥有 3,000 多名员工，难以满足不同时区和不同语言的 IT 和人力资源支持需求。他们需要一种解决方案来实现员工体验自动化并减轻 IT 和 HR 团队过度劳累的负担。
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LiteBit 如何使用 Ada 将票证处理时间减少 90% 以上
LiteBit 面临的挑战是其用户群的指数级增长，导致其实时支持代理的品牌互动量翻倍。他们担心当前的票务系统无法提供个性化的客户体验。
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Ada 如何利用对话式 AI 改变在线市场的客户支持
该在线市场品牌仅通过电话和电子邮件提供客户支持，周转时间很差，滞后于 12 至 24 小时。由于电子商务行业的空前增长，该品牌的支持团队变得不堪重负，导致士气低落、人员流动率高以及负面的客户体验。
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自动化品牌互动：Tango Card 与 Ada 的成功
Tango Card 的支持案例数量大幅增加，尤其是对于接收者而言。门票量比上一个假期季节增加了 54%。他们努力维护 SLA 并提供让每个利益相关者都感觉自己像 VIP 的数字体验。
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亚航利用人工智能聊天机器人提升客户体验
亚洲航空是旅游业客户体验领域的全球领导者，由于乘客人数迅速增加，其在维持高质量客户服务方面面临着挑战。尽管其应用程序拥有超过 330 万活跃用户，但缺乏自助服务解决方案意味着客户需要聘请现场代理来获取支持，导致平均等待时间为 45 分钟。对于时间敏感且紧急的查询来说，这尤其成问题。此外，对以当地时间和语言运营的语音呼叫中心团队的依赖使得亚航难以支持其国际客户群、建立新的联系并推动新的销售。
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AI驱动的客户服务转型：Qapital案例研究
Qapital 是一项仅限移动设备的银行服务，在管理客户服务查询方面面临着重大挑战。尽管 Qapital 在 2017 年被 Google 评为“年度最具创新应用程序”，但事实证明，Qapital 对 Zendesk 实时客服人员服务客户服务的依赖是一个瓶颈。该公司经历了漫长的等待时间和不断增加的票单，这不仅让客户感到沮丧，而且也让客服人员很难专注于更复杂的问题。作为一家致力于将保守的银行业数字化的公司，Qapital 热衷于为其客户支持带来同样水平的创新。
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自动化客户支持：Ada 与 Square 整合的案例研究
Square 是一家数字支付公司，在提供高效和个性化的客户支持方面面临着挑战。该公司需要一个可以作为全球客户成功的第一个联系点的解决方案，提供个性化的自助服务，对卖家问题和产品问题进行分类，并在必要时将卖家路由到理想的联系渠道。目标是减少客户的工作量和支持需求，同时提高客户成功的效率和影响力。该公司还希望通过利用卖家资料数据来显示最佳支持路径并减少客户挫败感，从而优化支持渠道。此外，Square 旨在通过提供更广泛的背景信息来提高处理常见问题时的辩护人效率，从而减少卖家的工作量并提高辩护人效率。
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AI 驱动的协助彻底改变了咖啡与百吉饼的客户支持
Coffee Meets Bagel (CMB) 是一款流行的约会应用程序，随着公司的发展，在管理客户服务方面面临着重大挑战。每个月都会收到数千封新电子邮件通知单，让支持团队不堪重负，导致第一次回复的平均等待时间为 12 小时。这对客户体验产生了负面影响，因为客服人员花时间解决本来可以在没有实时支持的情况下处理的简单问题。事实证明，客户服务对人际联系的依赖是一种障碍，而不是优势。
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利用 AI 彻底改变加密货币领域的客户支持：LiteBit.eu 案例研究
LiteBit.eu 是一家总部位于荷兰的加密货币经纪商，成立于 2013 年，提供购买、销售和存储 55 种不同类型加密货币的平台。该公司以提供高质量的客户体验而自豪，其 93% 的 NPS 得分令人印象深刻。然而，2017 年加密货币流行度的激增导致客户咨询量大幅增加，LiteBit.eu 现场支持代理的工作量增加了一倍多。这种突然的增长威胁到了客户支持的质量，而客户支持的质量是 LiteBit.eu 品牌价值的核心支柱。尽管该公司推出了 Zendesk 票务软件来简化客服人员的工作，但它无法提供实时响应，而这对于维持 LiteBit.eu 闻名的个性化体验至关重要。该公司需要一种解决方案，能够在不影响其行业领先的 NPS 的情况下扩展强大的自动化。
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Ada 如何在一年内为加拿大发展最快的电信公司实现超过 200 万次对话的自动化
在实施 Ada 的解决方案之前，该客户是一家快速发展的加拿大电信公司，每年难以管理来自 1,300 万多个客户的超过 3,000 万次查询。该公司的客户服务策略严重依赖实时支持，该支持仅在上午 9 点至下午 5 点提供，这导致客户等待时间增加，并产生大量重复的低价值票据，从而降低了客服人员的工作效率。即使是支付和升级等基本任务也需要人工支持，这进一步给系统带来了压力。为了继续提供卓越的客户体验并满足客户不断变化的期望，该公司需要一种企业级、可扩展的解决方案，以减少客户的工作量、提高座席工作效率并节省管理成本。
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通过 Ada 为全球教育应用程序提供扩展支持
该客户端是一款快速发展的教育应用程序，美国和其他 150 多个国家/地区一半以上的学校都在使用该应用程序，该应用程序在管理客户支持方面面临着挑战。小型客户支持团队正在努力跟上每月不断增加的电子邮件票数，尤其是在返校高峰期。对客服人员手动响应的依赖对用户体验产生了负面影响，客户在首次联系前等待长达 28 小时。此外，在北美工作的美国客户服务团队无法支持不断增长的国际客户群，从而限制了品牌建设和销售驱动对话的潜力。
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