Lumaktaw sa nilalaman
Solutions

AI para sa mga customer-support team

Gawing nakabatay at na-cite na mga sagot at pinamamahalaang aksyon ang mga papasok na tanong sa email, chat, at form — nang hindi nawawala ang accountability.

Solutions

Humaharap ang mga customer-support team sa mataas na dami ng hindi nakaayos na mga kahilingan sa maraming channel. Nino-normalize ng Threada ang pag-intake na iyon bilang mga typed na WorkItem, nagbabalangkas ng nakabatay na mga sagot na naka-cite sa iyong mga knowledge source, at niruruta ang mga sensitibong resulta sa pag-apruba bago isagawa ang anumang aksyon sa mga konektadong sistema.

REC Isang pinamamahalaang WorkItem
Pagtanggap Naka-type na WorkItem na may na-extract na mga field
Sagot Nakabatay sa iyong mga pinagmulan, may sipi
Pag-apruba Idinaan sa isang hakbang ng desisyon
Aksyon Isinagawa nang nababawi, nasa timeline
Inaudit nang buong proseso

Paano umaakma ang Threada

  • 01 Ang papasok mula sa email, in-app, Slack, Teams, at mga web channel ay nino-normalize sa iisang WorkItem queue na may status, assignment, at mga SLA timer.
  • 02 Nakabatay sa iyong mga knowledge asset ang mga sagot na may citation, at pinipigilan ng tahasang no-answer fallback ang mga tugong tiwala pero walang batayan.
  • 03 Nagta-triage ang mga operator gamit ang mga naka-save na view, bulk action, response template, internal note, relationship linking, at duplicate detection.
  • 04 Ang mga pinamamahalaang aksyon — paglikha, pag-update, tag, comment, abiso — ay tumatakbo sa likod ng mga approval gate na may reversible at na-audit na pagsasagawa.

Mga kakayahang magagamit mo ngayon

01

Mga typed na intake channel na may provider verification at per-channel policy override.

02

Mga WorkItem queue na may assignment strategy, routing rule, at mga SLA target para sa unang tugon, susunod na tugon, at resolution.

03

Mga mungkahi ng Copilot, response template na may variable, at nakabatay na mga draft na may citation.

04

Predictive operations: SLA risk prediction, volume forecast, anomaly detection, at mga churn-risk signal.

05

Feedback at mga scorecard na may deflection, fallback rate, at CSV/NDJSON evidence export.

Isang karaniwang daloy

  1. 01

    Dumarating ang isang customer email o chat at nagno-normalize sa isang WorkItem na may mga na-extract na field.

  2. 02

    Nagbabalangkas ang retrieval ng nakabatay na sagot na may citation, o nagbabalik ng paglilinaw na tanong kapag malabo ang intent.

  3. 03

    Sinusuri ito ng isang operator at ine-edit gamit ang isang response template, pagkatapos ay sumasagot o nagmumungkahi ng isang pinamamahalaang aksyon.

  4. 04

    Dumadaan sa isang approval gate ang mga sensitibong aksyon, reversible na isinasagawa, at nire-record sa timeline.

I-explore ang platform

WorkItemsEvidenceActionsPresyoPagbuong pinalalakas ng retrieval (RAG)

Mga karaniwang tanong

Mula sa aling mga channel ako makakapag-automate ng customer-support intake?
Kumukuha ang Threada ng typed intake mula sa web, in-app, Slack, Teams, email, API, at mga custom endpoint; kabilang sa mga inbound na provider channel ang Gmail, Twilio SMS, WhatsApp, social, Discord, at mga Teams webhook, na pawang ni-normalize sa mga WorkItem.
Paano ko mapipigilan ang mga sagot ng AI support na maging gawa-gawa?
Kapag naka-enable ang abstain mode, gumagamit ang Threada ng relevance threshold at nagbabalik ng tahasang no-answer fallback sa halip na gumawa-gawa ng sagot, at kasama sa anumang sagot na gagawin nito ang mga citation.
Paano gumagana ang mga pag-apruba para sa mga aksyon ng suporta?
Maaaring i-gate ng Threada ang mga aksyon ng suporta tulad ng pag-update ng isang ticket o pag-abiso sa isang customer sa likod ng mga hakbang sa desisyon; naitatala ang mga pag-apruba, nababaligtad ang mga aksyon gamit ang idempotency keys, at nakukuha ang pagpapatakbo bilang naaauditang kasaysayan.

Dalhin ang governed AI automation sa iyong team

I-explore ang platform o makipag-usap sa aming team tungkol sa iyong mga workflow.

Magsimula nang libre
Makipag-usap sa sales Ihambing ang mga approach