Ajoutez des résolutions autonomes à l’expérience Gladly
Yuma apporte des workflows autonomes aux conversations gérées dans Gladly, sur les canaux où vos clients vous contactent. Les demandes courantes peuvent avancer immédiatement dans une expérience continue. Votre équipe conserve toute sa place pour les situations qui nécessitent de l’empathie, une décision particulière ou une connaissance approfondie de la relation.
Gardez le client, pas le ticket, au centre
Gladly organise le service autour de l’histoire du client. Yuma s’appuie sur cette continuité et sur votre contexte e-commerce pour comprendre la demande avant de répondre. Chaque échange tient compte de ce qui s’est déjà passé, ce qui évite les répétitions et donne au client le sentiment d’être réellement reconnu.
Transmettez les situations sensibles avec toute leur histoire
Quand une conversation doit passer à un spécialiste, Yuma préserve l’intention, les informations utiles et les étapes déjà suivies. L’agent reprend au bon endroit et peut se concentrer sur la résolution. Le client ne subit ni rupture de ton ni nouvelle série de questions sur une situation déjà expliquée.
Réunissez relation client et e-commerce autour de Gladly
Associez Gladly à Shopify et à Yuma Support AI pour réunir relation, commande et conversation. Les demandes de livraison, retour, abonnement ou produit disposent du contexte nécessaire. Votre marque offre ainsi un service omnicanal qui connaît le client et peut agir avec cohérence.
Préservez la qualité sur tous les canaux
Yuma applique vos connaissances, vos politiques et votre ton dans les échanges automatisés. Les demandes simples reçoivent une aide rapide, tandis que les cas à fort enjeu sont identifiés pour l’équipe. Cette répartition protège la qualité de l’expérience Gladly même lorsque le volume progresse sur plusieurs canaux.
Lancez les parcours Gladly les plus utiles
Choisissez d’abord les conversations fréquentes dont la résolution suit des règles établies. Yuma apprend votre voix et vos critères de passage à l’humain, puis votre équipe vérifie le résultat sur des échanges représentatifs. Vous développez ensuite une automatisation qui reste centrée sur la relation, pas sur le volume.
