Phintraco Technology is recognized as a certified partner of global IT and communication leaders. These partnerships give it access to best-in-class solutions, which it has combined with its own in-depth industry experience to offer its many clients a complete suite of IT solutions and services.
Phintraco Technology is recognized as the certified partner of global IT and communication leaders such as Avaya, Dell Technologies, Verint, Thales (formerly Gemalto), OneSpan (formerly Vasco), and many more. These partnerships give it access to best in class solutions which it has combined with its own in depth industry experience to offer a complete suite of IT solutions and services to its many clients.
27 Jul 2026
Muhammad Iqbal Iskandar Agen customer service dituntut untuk mampu memberikan jawaban yang cepat, akurat, dan konsisten meskipun harus menangani berbagai jenis pertanyaan pelanggan setiap hari. Untuk mendukung kebutuhan tersebut, knowledge management system customer service menjadi solusi penting yang membantu perusahaan mengelola informasi secara terpusat sehingga mudah diakses oleh seluruh agen.
Seiring bertambahnya jumlah produk, variasi layanan, dan kebijakan perusahaan, jumlah informasi yang harus dikuasai agen juga semakin banyak. Knowledge management system adalah kunci utama untuk memastikan seluruh tim menggunakan sumber informasi yang sama, sehingga kualitas layanan tetap terjaga dan pelanggan memperoleh jawaban yang konsisten di setiap interaksi. Artikel ini akan membahas KMS dalam customer service mulai dari cara kerja, contoh, dan optimalisasinya.
Knowledge management system customer service adalah sistem yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, memperbarui, dan mendistribusikan informasi yang dibutuhkan oleh agen customer service dalam menjalankan tugasnya. Tujuan utamanya adalah memastikan informasi selalu tersedia, mudah ditemukan, dan tetap relevan seiring perkembangan bisnis.
Informasi yang disimpan dalam sistem dapat berupa FAQ, panduan produk, Standard Operating Procedure (SOP), prosedur penanganan keluhan, kebijakan perusahaan, hingga script komunikasi yang digunakan saat melayani pelanggan. Sistem ini tidak hanya digunakan oleh agen customer service, tetapi juga oleh supervisor, tim quality assurance, pelatih (trainer), dan manajemen. Seluruh pihak dapat mengakses sumber informasi yang sama sehingga proses pelayanan menjadi lebih terstruktur.
Dengan informasi yang tersusun rapi dalam satu platform, agen dapat memberikan jawaban yang lebih cepat dan lebih akurat. Hal ini juga membantu meningkatkan pengalaman pelanggan karena informasi yang diterima tetap konsisten di berbagai kanal layanan.
Penerapan KMS memberikan manfaat besar bagi operasional customer service maupun kualitas layanan secara keseluruhan. Salah satu manfaat utamanya adalah mempercepat pencarian informasi. Agen tidak perlu membuka banyak dokumen atau bertanya kepada rekan kerja saat menghadapi pertanyaan pelanggan karena seluruh informasi tersedia dalam satu sistem.
Selain itu, sistem ini membantu menjaga konsistensi jawaban. Ketika seluruh agen mengacu pada sumber informasi yang sama, risiko penyampaian informasi yang berbeda kepada pelanggan dapat diminimalkan. Knowledge management juga mempercepat proses onboarding agen baru. Materi pelatihan, SOP, serta panduan produk telah tersimpan dalam sistem sehingga proses pembelajaran menjadi lebih efisien.
Dari sisi operasional, sistem ini meningkatkan produktivitas agen karena waktu pencarian informasi menjadi lebih cepat. Agen dapat lebih fokus pada penyelesaian kebutuhan pelanggan daripada mencari dokumen pendukung. Ketika terdapat perubahan produk, kebijakan, atau prosedur, perusahaan cukup memperbarui satu sumber informasi sehingga seluruh agen langsung memperoleh versi terbaru.
Baca Juga: Agent Coaching: Meningkatkan Kinerja Agen Contact CenterKnowledge management support bekerja dengan menyediakan informasi yang relevan kepada agen pada saat dibutuhkan, sehingga proses pelayanan dapat berlangsung lebih cepat dan efisien. Berikut adalah penjelasan selengkapnya:
Seluruh informasi mengenai produk, layanan, SOP, FAQ, maupun kebijakan perusahaan dikumpulkan dari berbagai divisi untuk dijadikan sumber pengetahuan yang terpusat.
Konten kemudian disusun berdasarkan kategori, topik, maupun kata kunci agar agen lebih mudah menemukan informasi yang diperlukan.
Sistem menyediakan fitur pencarian yang memungkinkan agen menemukan artikel atau panduan hanya dengan memasukkan kata kunci tertentu. Proses ini membantu menghemat waktu saat melayani pelanggan.
Banyak platform modern memanfaatkan artificial intelligence (AI) untuk menampilkan artikel yang paling relevan berdasarkan topik percakapan pelanggan. Dengan demikian, agen dapat memperoleh referensi secara otomatis tanpa melakukan pencarian manual.
Konten dalam sistem ditinjau dan diperbarui secara berkala agar seluruh informasi tetap sesuai dengan produk, layanan, maupun kebijakan terbaru.
Sistem juga mampu menampilkan data mengenai artikel yang paling sering diakses, topik yang paling banyak dicari, serta informasi yang belum tersedia, sehingga perusahaan dapat terus menyempurnakan isi knowledge base.
Baca Juga: Agent Assist: Teknologi AI untuk Membantu Agen Contact CenterKnowledge base yang baik dapat memudahkan agen menemukan informasi dengan cepat sekaligus menjaga konsistensi dalam pelayanan kepada pelanggan. Berikut adalah beberapa contoh knowledge base:
Bagian FAQ berisi pertanyaan yang paling sering diajukan pelanggan beserta jawaban yang telah distandardisasi sehingga agen dapat memberikan respons secara konsisten.
Panduan ini memuat informasi mengenai fitur, cara penggunaan, spesifikasi, serta solusi terhadap kendala umum yang mungkin dialami pelanggan.
Dokumen SOP menjelaskan langkah-langkah penanganan berbagai jenis keluhan agar setiap agen mengikuti prosedur yang sama.
Script membantu menjaga standar komunikasi saat menyapa pelanggan, memberikan penjelasan, maupun menutup percakapan.
Panduan ini berisi langkah penyelesaian berbagai kendala teknis yang sering dialami pelanggan, sehingga proses penanganan menjadi lebih cepat.
Informasi mengenai garansi, pengembalian barang, pengiriman, maupun kebijakan layanan lainnya juga perlu tersedia dalam knowledge base agar mudah diakses oleh seluruh agen.
Baca Juga: AI Customer Service: Solusi Layanan yang Efisien dan EfektifAgar sistem memberikan manfaat secara maksimal, perusahaan perlu memperbarui seluruh informasi secara berkala sesuai dengan perkembangan produk dan layanan. Proses pembaruan sebaiknya melibatkan agen, supervisor, dan tim quality assurance agar konten tetap relevan dengan kebutuhan operasional.
Pemanfaatan AI juga membantu mempercepat pencarian informasi melalui fitur knowledge search dan rekomendasi artikel otomatis. Integrasi dengan CRM maupun platform contact center membuat informasi yang dibutuhkan agen dapat muncul secara langsung saat melayani pelanggan.
Selain itu, perusahaan perlu mengevaluasi artikel yang paling sering digunakan, mengidentifikasi topik yang belum tersedia, serta mengumpulkan masukan dari agen secara berkala. Pendekatan tersebut membantu memastikan sistem terus berkembang dan mampu mendukung kualitas layanan pelanggan secara berkelanjutan.
Knowledge management yang terstruktur membantu agen memberikan jawaban yang lebih cepat, konsisten, dan akurat, sehingga kualitas layanan pelanggan dapat terus meningkat. Dengan dukungan AI, proses pencarian informasi juga menjadi lebih efisien dan mendukung produktivitas operasional contact center.
Phintraco Technology menghadirkan solusi AI Contact Center dengan fitur Knowledge Automation yang memanfaatkan AI untuk menyediakan pencarian pengetahuan yang lebih cepat, rekomendasi artikel otomatis, integrasi dengan platform contact center, serta analitik penggunaan knowledge base. Solusi ini membantu perusahaan mempercepat penyelesaian kasus, meningkatkan produktivitas agen, dan menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!
Editor: Trie Ayu Feminin dan Irnadia Fardila
20 Jul 2026
Muhammad Iqbal Iskandar Contact center modern menghasilkan data dari ribuan interaksi pelanggan setiap hari melalui berbagai channel komunikasi. Agar data tersebut dapat memberikan nilai bagi perusahaan, diperlukan digital analytics contact center yang mampu mengolah informasi menjadi insight untuk meningkatkan kualitas layanan, produktivitas agen, dan pengalaman pelanggan.
Perusahaan saat ini juga membutuhkan pemantauan performa secara cepat agar dapat merespons perubahan operasional dengan lebih efektif. Dengan memanfaatkan digital analytic contact center, perusahaan dapat memantau berbagai indikator layanan secara real-time, mengidentifikasi kendala lebih awal, serta mengambil keputusan berdasarkan data yang akurat. Artikel ini akan membahas digital analytics contact center dari berbagai aspek.
Digital analytics contact center adalah proses mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data operasional contact center untuk mengevaluasi performa layanan pelanggan serta efektivitas operasional. Analisis dilakukan menggunakan data historis maupun data real-time sehingga perusahaan dapat memahami kondisi operasional secara menyeluruh.
Data yang dianalisis berasal dari berbagai sumber, seperti panggilan telepon, email, live chat, media sosial, sistem Customer Relationship Management (CRM), aplikasi layanan pelanggan, hingga platform berbasis AI. Seluruh data tersebut dikombinasikan untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap mengenai aktivitas contact center.
Penerapan digital analytics menjadi penting karena perusahaan dapat mengetahui berbagai indikator performa secara objektif. Hasil analisis membantu mengidentifikasi penyebab antrean panjang, tingginya waktu penanganan pelanggan, penurunan produktivitas agen, maupun perubahan pola kebutuhan pelanggan.
Selain itu, digital analytics mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data. Manajemen dapat menentukan strategi peningkatan layanan berdasarkan kondisi operasional yang sebenarnya, bukan hanya berdasarkan asumsi atau laporan manual.
Digital analytics juga berperan penting dalam pengelolaan layanan omnichannel. Dengan menggabungkan data dari seluruh channel komunikasi, perusahaan memperoleh visibilitas yang lebih baik terhadap perjalanan pelanggan sekaligus kualitas layanan yang diberikan.
Platform digital analytics memantau berbagai indikator yang membantu perusahaan mengevaluasi performa operasional contact center secara menyeluruh. Berikut adalah beberapa metriks yang umum dipantau:
Customer Satisfaction Score (CSAT) mengukur tingkat kepuasan pelanggan terhadap layanan yang diterima. Nilai ini menjadi salah satu indikator utama keberhasilan layanan customer service.
FCR menunjukkan persentase masalah pelanggan yang berhasil diselesaikan pada interaksi pertama. Nilai yang tinggi menunjukkan proses pelayanan yang lebih efektif.
AHT mengukur rata-rata waktu yang dibutuhkan agen untuk menyelesaikan satu interaksi dengan pelanggan. Metrik ini membantu perusahaan mengevaluasi efisiensi proses pelayanan.
Service level menunjukkan kemampuan contact center dalam menjawab interaksi pelanggan sesuai dengan target waktu yang telah ditentukan. Metrik ini membantu memastikan kualitas layanan tetap konsisten.
Produktivitas agen diukur melalui berbagai indikator, seperti jumlah interaksi yang ditangani, tingkat penyelesaian kasus, maupun utilisasi waktu kerja. Informasi ini membantu perusahaan mengoptimalkan pengelolaan tenaga kerja.
Deflection rate contact center mengukur jumlah interaksi pelanggan yang berhasil dialihkan ke channel self-service, chatbot, atau otomatisasi tanpa memerlukan bantuan agen. Metrik ini membantu perusahaan mengevaluasi efektivitas layanan digital dalam mengurangi beban operasional di contact center.
Baca Juga: Predictive Analytics: Algoritma Canggih untuk Pahami PelangganDigital analytics bekerja dengan mengumpulkan data operasional dari berbagai sistem yang digunakan oleh contact center. Informasi tersebut kemudian diproses dan diintegrasikan ke dalam satu platform sehingga perusahaan memperoleh data yang konsisten dan mudah dianalisis. Setelah data terkumpul, sistem melakukan analisis terhadap berbagai pola interaksi pelanggan, termasuk volume percakapan, waktu layanan, topik yang paling sering muncul, hingga tren kebutuhan pelanggan. Analisis ini membantu perusahaan memahami kondisi operasional secara lebih menyeluruh.
Platform digital analytics juga menyediakan dashboard real-time yang memungkinkan supervisor memantau performa contact center secara langsung. Ketika terjadi lonjakan antrean atau penurunan kualitas layanan, sistem dapat memberikan notifikasi agar tindakan korektif dapat segera dilakukan. Melalui omnichannel dashboard analytics, perusahaan dapat memantau seluruh performa layanan dari berbagai saluran komunikasi dalam satu tampilan yang terintegrasi. Dashboard ini membantu manajemen memperoleh informasi lebih cepat dan mempermudah proses evaluasi.
Banyak platform modern kini memanfaatkan artificial intelligence (AI) untuk mendukung proses analitik. AI mampu mengidentifikasi pola yang sulit ditemukan melalui analisis manual, memprediksi tren operasional, serta memberikan rekomendasi untuk meningkatkan kualitas layanan. Selain pemantauan harian, platform juga menghasilkan laporan berkala mengenai KPI, produktivitas agen, efektivitas operasional, serta berbagai indikator lainnya. Laporan tersebut menjadi dasar bagi perusahaan dalam menyusun strategi peningkatan layanan secara berkelanjutan.
Baca Juga: Contact Center AI adalah Revolusi Pelayanan Pelanggan ModernPemanfaatan software digital analytics memberikan berbagai manfaat bagi operasional customer service maupun pengambilan keputusan di tingkat manajemen. Software membantu meningkatkan kualitas layanan melalui identifikasi masalah secara lebih cepat sehingga perusahaan dapat segera melakukan perbaikan sebelum berdampak pada kepuasan pelanggan.
Dashboard berbasis data juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat. Manajemen memperoleh informasi mengenai performa contact center secara real-time sehingga penyesuaian operasional dapat dilakukan dengan lebih cepat. Dari sisi sumber daya manusia, analitik membantu mengevaluasi produktivitas agen dan mengidentifikasi kebutuhan pelatihan berdasarkan data performa yang objektif. Pendekatan ini membantu meningkatkan kompetensi agen secara berkelanjutan.
Software digital analytics juga mendukung peningkatan pengalaman pelanggan melalui analisis perjalanan pelanggan di berbagai saluran komunikasi. Informasi tersebut membantu perusahaan menyederhanakan proses layanan dan mengurangi hambatan yang sering dihadapi pelanggan. Selain itu, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi bottleneck, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, serta melakukan perbaikan proses berdasarkan hasil analisis yang tersedia.
Meningkatkan performa contact center membutuhkan visibilitas yang menyeluruh terhadap operasional, kualitas layanan, serta perilaku pelanggan. Dengan dukungan analitik berbasis AI, perusahaan dapat memperoleh insight secara lebih cepat untuk meningkatkan produktivitas agen sekaligus menghadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Phintraco Technology menghadirkan solusi AI Contact Center dengan analytics & insights yang membantu perusahaan Anda menganalisis performa contact center melalui speech analytics, interaction analytics, dashboard real-time, analisis omnichannel, serta berbagai fitur AI yang menghasilkan insight otomatis. Solusi ini membantu meningkatkan efisiensi operasional, kualitas layanan pelanggan, serta pengambilan keputusan berbasis data secara berkelanjutan.
Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!
Editor: Trie Ayu Feminin dan Irnadia Fardila
16 Jul 2026
Muhammad Iqbal Iskandar Setiap interaksi pelanggan dengan perusahaan menghasilkan data yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas layanan. Mulai dari panggilan telepon, live chat, email, hingga media sosial, seluruh aktivitas tersebut memberikan informasi berharga mengenai kebutuhan dan perilaku pelanggan. Karena itu, customer experience analytics menjadi salah satu teknologi penting yang membantu perusahaan memahami pengalaman pelanggan secara lebih menyeluruh.
Saat ini, bisnis tidak lagi hanya mengandalkan survei kepuasan pelanggan untuk mengevaluasi layanan. Analisis terhadap seluruh perjalanan pelanggan melalui customer journey analytics memungkinkan perusahaan mengidentifikasi hambatan, memahami pola interaksi, serta menemukan peluang untuk meningkatkan layanan. Dengan pendekatan berbasis data, keputusan yang diambil menjadi lebih akurat dan relevan dengan kebutuhan pelanggan. Artikel ini akan membahas CX analytics dan customer experience analytics software serta berbagai aspek di dalamnya.
Customer Experience Analytics (CX Analytics) adalah proses mengumpulkan, mengintegrasikan, dan menganalisis data dari berbagai interaksi pelanggan untuk memahami kualitas pengalaman yang mereka rasakan selama berinteraksi dengan perusahaan. Tujuan utamanya adalah memperoleh insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan layanan pelanggan, memperbaiki proses bisnis, serta mendukung pengambilan keputusan.
Data yang dianalisis berasal dari berbagai sumber, seperti panggilan telepon, email, live chat, media sosial, formulir survei, sistem Customer Relationship Management (CRM), aplikasi seluler, maupun situs web. Seluruh data tersebut dikombinasikan agar perusahaan memperoleh gambaran yang lebih lengkap tentang perilaku pelanggan.
Baca Juga: Customer Experience: Strategi Jitu Bangun Loyalitas KonsumenCX analytics membantu perusahaan memahami kebutuhan pelanggan secara lebih akurat sehingga layanan dapat terus disempurnakan berdasarkan data, bukan sekadar asumsi. Salah satu manfaat utamanya adalah meningkatkan kepuasan pelanggan. Analisis terhadap interaksi pelanggan membantu perusahaan mengetahui faktor yang paling sering menyebabkan keluhan maupun hambatan dalam proses pelayanan. Dengan memahami penyebabnya, perusahaan dapat melakukan perbaikan yang lebih tepat sasaran.
Selain itu, CX Analytics mendukung efisiensi operasional. Perusahaan dapat mengidentifikasi proses yang memperlambat penyelesaian layanan, menemukan pertanyaan yang paling sering diajukan pelanggan, serta mengevaluasi efektivitas prosedur yang telah diterapkan.
Berbagai manfaat customer experience analytics juga terlihat dalam proses pengambilan keputusan. Informasi mengenai perilaku pelanggan, tren layanan, dan performa contact center membantu manajemen menentukan prioritas pengembangan layanan berdasarkan kondisi aktual di lapangan.
Selain itu, beberapa contoh penerapan CX Analytics dalam operasional customer service antara lain sebagai berikut.
Perusahaan dapat mengetahui topik yang paling sering menjadi alasan pelanggan menghubungi customer service. Informasi ini membantu menyusun FAQ, memperbaiki proses bisnis, maupun meningkatkan kualitas informasi yang diberikan kepada pelanggan.
Analisis terhadap interaksi pelanggan membantu mengevaluasi kualitas komunikasi agen, tingkat penyelesaian masalah, serta peluang peningkatan kompetensi melalui program coaching.
Melalui analisis percakapan, perusahaan dapat mengetahui apakah pelanggan menunjukkan respons positif, netral, atau negatif terhadap layanan yang diberikan. Informasi ini membantu menentukan prioritas penanganan pelanggan.
Perusahaan dapat menemukan tahapan perjalanan pelanggan yang paling sering menyebabkan hambatan sehingga proses layanan dapat diperbaiki untuk menciptakan pengalaman yang lebih baik
Berbagai metrik digunakan untuk mengukur kualitas pengalaman pelanggan secara objektif dan menyeluruh. Berikut adalah beberapa contoh dan penjelasannya:
Customer Satisfaction Score (CSAT) mengukur tingkat kepuasan pelanggan setelah menerima layanan. Nilai ini biasanya diperoleh melalui survei singkat setelah interaksi selesai.
NPS menunjukkan tingkat loyalitas pelanggan berdasarkan kemungkinan mereka merekomendasikan perusahaan kepada orang lain.
Customer Effort Score (CES) mengukur seberapa mudah pelanggan memperoleh layanan atau memenuhi kebutuhannya. Nilai yang tinggi menunjukkan proses layanan yang lebih sederhana.
FCR menunjukkan persentase masalah pelanggan yang berhasil diselesaikan pada interaksi pertama. Metrik ini menjadi salah satu indikator efektivitas customer service.
Sentiment analysis customer service membantu menganalisis emosi pelanggan berdasarkan percakapan suara maupun teks. Analisis ini memberikan gambaran mengenai persepsi pelanggan terhadap kualitas layanan.
Metrik ini digunakan untuk menganalisis pola percakapan pelanggan, volume interaksi, topik yang sering muncul, serta berbagai tren yang dapat digunakan sebagai dasar peningkatan layanan.
Baca Juga: Digital Analytics Contact Center: Solusi Tingkatkan Performa Contact CenterPemilihan platform CX Analytics perlu disesuaikan dengan kebutuhan operasional perusahaan. Salah satu aspek utama yang perlu diperhatikan adalah kemampuan mengintegrasikan berbagai kanal komunikasi dalam satu platform agar seluruh data pelanggan dapat dianalisis secara terpadu. Platform juga sebaiknya memiliki dashboard analitik yang mudah dipahami dan mampu menampilkan KPI penting secara real-time. Dengan demikian, manajemen dapat memantau performa layanan dan mengambil keputusan secara lebih cepat.
Kemampuan AI menjadi faktor penting lainnya. Platform modern umumnya menyediakan fitur analitik otomatis, prediksi tren, serta rekomendasi berbasis data yang membantu perusahaan menemukan peluang untuk meningkatkan layanan tanpa harus melakukan analisis manual yang memakan waktu. Selain itu, pastikan platform mendukung integrasi dengan CRM, aplikasi contact center, maupun sistem bisnis lainnya agar seluruh data pelanggan dapat dikelola lebih efisien. Perusahaan juga perlu mempertimbangkan skalabilitas sistem agar platform tetap mampu mendukung pertumbuhan bisnis di masa mendatang.
AI membantu perusahaan menganalisis jutaan interaksi pelanggan secara otomatis sehingga proses evaluasi menjadi lebih cepat dan akurat. Berikut adalah beberapa peran AI dalam CX analytics:
Speech analytics menganalisis percakapan telepon untuk mengidentifikasi kata kunci, pola komunikasi, sentimen pelanggan, maupun potensi masalah yang sering muncul.
AI juga mampu menganalisis pesan teks seperti email, live chat, media sosial, maupun pesan digital lainnya untuk memahami kebutuhan pelanggan secara lebih mendalam.
Teknologi AI melakukan analisis sentimen secara otomatis sehingga perusahaan dapat mengetahui tingkat kepuasan pelanggan dan memprioritaskan penanganan terhadap interaksi yang memerlukan perhatian khusus.
AI mengidentifikasi pola percakapan, tren pertanyaan pelanggan, serta faktor yang memengaruhi kualitas layanan, sehingga perusahaan dapat melakukan perbaikan secara lebih terarah.
Sistem AI mampu mendeteksi perubahan tren secara otomatis, termasuk peningkatan jumlah keluhan pada produk atau layanan tertentu, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan lebih cepat.
Berdasarkan hasil analisis, AI memberikan rekomendasi untuk meningkatkan kualitas layanan, menyusun program coaching, maupun menyempurnakan proses operasional contact center.
Dashboard berbasis AI menyajikan berbagai insight secara real-time sehingga manajemen dapat memantau performa layanan, memahami kebutuhan pelanggan, dan mengambil keputusan berbasis data dengan lebih efektif.
Meningkatkan pengalaman pelanggan memerlukan pemahaman yang menyeluruh terhadap setiap interaksi yang terjadi di seluruh channel komunikasi. Dengan dukungan analitik berbasis AI, perusahaan dapat mengidentifikasi kebutuhan pelanggan lebih cepat, menemukan peluang perbaikan layanan, serta mengambil keputusan berdasarkan data yang akurat.
Phintraco Technology menghadirkan solusi AI contact center dengan fitur Analytics & Insights yang membantu perusahaan menganalisis pengalaman pelanggan melalui fitur speech analytics, interaction analytics, sentiment analysis, dashboard berbasis AI, dan berbagai insight otomatis. Solusi ini membantu meningkatkan kualitas layanan pelanggan, mendukung produktivitas agen, serta memperkuat strategi customer experience secara berkelanjutan.
Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!
Editor: Trie Ayu Feminin dan Irnadia Fardila
