Bumubuo kami ng AI voice agents, AI receptionists, at AI chatbots na humahawak ng inbound calls, nagbu-book ng appointment, nagruruta ng leads, at sumasagot ng tanong. Buong araw, nang walang dagdag na tao.
Karamihan ng problema sa customer care ay hindi problema sa staffing. Problema ito sa coverage. Mga tawag na pumapasok sa maling oras, tanong na paulit-ulit, leads na masyadong matagal maghintay ng sagot. Nagbabayad ang negosyo para sa lahat ng iyon.
Gabi, weekend, pista opisyal. Tumutunog ang telepono. Walang sumasagot. Napupunta ang lead sa kakumpetensyang sumagot.
Booking, routing, pagsagot sa parehong tanong sa ikasampung beses. Mahuhusay na tao na gumagawa ng trabahong hindi sila kailangan.
Ang response time ay conversion factor. Sa bawat oras na naghihintay ang lead, bumababa ang tsansang isara. Hindi kayang tumugon nang mabilis ng karamihan ng team nang walang dagdag na tao.
Presyo, availability, proseso, oras. Ang parehong sampung tanong, araw-araw, hinahawakan nang manu-mano sa bawat pagkakataon.
Isang form, isang paghihintay, isang follow-up na tawag. Bawat dagdag na hakbang ay nawawalan ng taong handa nang mag-book.
Hindi kami bumubuo ng hiwalay na chatbot. Bumubuo kami ng konektadong care layer, voice, receptionist, at chat na tumatakbo mula sa parehong knowledge base, naghahatid sa isa't isa at sa team mo nang walang friction.
Humahawak ng inbound calls. Sumasagot sa pinakakaraniwang tanong, nagbu-book ng appointment, kumukuha ng lead information, at nagruruta ng masalimuot na hiling sa tamang tao. Available sa lahat ng oras. Walang hold music, walang nawawalang tawag.
Humahawak sa unang contact layer. Nagku-qualify ng lead, kumukuha ng impormasyong kailangan ng team mo, bumubuod nang malinis, at ipinapasa sa tamang tao sa tamang oras. Pumapasok ang team mo sa bawat tawag na naka-brief na.
Text-based na suporta sa website mo o sa loob ng produkto mo. Sumasagot ng FAQs, nagbu-book ng appointment, humahawak ng overflow mula sa voice layer, at nag-e-escalate sa tao kapag kailangan ng usapan.
Lahat ng tatlong tool ay kumukuha mula sa parehong knowledge hub. Mga produkto mo, presyo, proseso, FAQs, tono. Isang update sa hub ang nag-u-update sa tatlo. Malinis ang handoff sa pagitan ng voice, chat, at team mo dahil sumasama ang konteksto sa usapan. Nakakakuha ang team mo ng summary, hindi transcript.
Ano ang ipinapasa sa team mo:
Hindi nasasagot ang tawag pagkatapos ng oras. Naghihintay ng sagot ang leads. Ginugugol ng team mo ang kalahati ng araw sa tanong na dapat sumasagot sa sarili. Nangangailangan ng paurong-sulong ang booking. Nakadepende ang customer experience sa kung sino ang nagkataong sumagot.
Bawat inbound call ay nahahawakan. Bawat karaniwang tanong ay agad nasasagot. Naku-qualify, nabubuod, at naruruta ang leads bago hawakan ng tao. Nangyayari ang booking sa parehong usapan. Nakatuon ang team mo sa mga customer na kailangan sila.
Ina-map namin ang inbound volume mo, ang pinakakaraniwang tanong mo, ang booking process mo, at ang hand-off points mo. Hinahanap namin kung saan unang nawawala ang pinakamaraming oras.
Binubuo namin ang source na kinukunan ng tools mo. Product information, presyo, FAQs, tono, escalation rules. Lahat sa isang lugar, ina-update minsan at nakikita sa lahat ng dako.
Binubuo namin ang voice agent, receptionist flow, at chatbot mula sa knowledge hub. Bawat tool ay naka-brief sa konteksto mo bago humawak ng kahit isang usapan.
Tinutukoy namin nang eksakto kung kailan at paano ipinapasa ng AI sa tao. Ano ang nagti-trigger ng escalation. Anong impormasyon ang sumasama. Anong format ang natatanggap ng team mo.
Pinapatakbo namin ang tools laban sa totoong senaryo bago mag-live. Edge cases, mahihirap na tanong, escalation paths. Tina-tune namin hangga't tumatagal ang output.
Sinusuri namin ang conversation logs sa nakatakdang schedule. Sinusubaybayan namin ang resolution rate, escalation rate, at customer satisfaction. Pinipino namin ang flows habang nagbabago ang negosyo mo.
Kinikilala nito ang tanong, sinasabi sa tumatawag na ipapasa ang hiling sa team member, kinukuha ang contact details, at gumagawa ng summary para sa team mo. Hindi ito nanghuhula. Hindi ito gumagawa ng kuwento.
Ang boses at pacing ay itinatakda sa panahon ng build. Nagte-test kami ng maraming tono, bilis, at phrase pattern bago mag-launch. Ginagamit din ng agent ang pangalan ng tumatawag at kinukumpirma ang detalye nang pakikipag-usap. Ang layunin ay hindi maging parang tao. Ang layunin ay tunog na malinaw at kumpiyado.
Iniintegrate namin sa booking tool na ginagamit niyo na. Tinitingnan ng receptionist ang availability nang real time at kinukumpirma ang booking sa loob ng parehong usapan. Walang redirect, walang follow-up na kailangan.
Sumasagot lang ang chatbot mula sa knowledge hub. Hindi ito kumukuha mula sa bukas na internet. Kung ang tanong ay labas sa hub, nag-e-escalate ito sa tao sa halip na manghula.
Ang escalation ay tinri-trigger ng tono at keyword patterns. Nafla-flag ang usapan at agad ipinapasa sa tao. Sumasama ang summary para may buong konteksto ang team mo bago magsalita.
Naka-log ang bawat usapan. Nagse-set up kami ng dashboard na nagpapakita ng resolution rate, escalation rate, karaniwang tanong, at naka-flag na usapan. May buong visibility ka sa lahat ng oras.
Ang mga ito ay tinutukoy bilang escalation triggers sa panahon ng build. Nakikilala ng AI ang kategorya, kinukumpirma na ikokonekta ang customer sa tamang tao, at ipinapasa nang hindi sinusubukang lutasin.
Humahawak ang voice agent ng inbound phone calls. Ang AI receptionist ay ang qualification at routing logic na tumatakbo sa loob ng mga tawag na iyon at sa iba pang contact point. Magkasama silang gumagana. Ang receptionist ang nagdedesisyon kung saan susunod ang usapan.
Ita-map namin ang inbound flow mo at ipakita kung ano ang hahawakan ng AI care layer para sa negosyo mo.
Simulan ang usapan