对于支持和成功团队

人工智能客户支持智能体清掉重复队列。

MoClaw是为客服代表和客户成功团队打造的智能支持助手,帮你处理堆积的工单。它会分流、打标签,并为常规问题起草回复,让团队把时间花在真正需要人工处理的客户和问题上。先由你审核,等你信任它后再交给它处理日常工作。


The problem

你的支持日消失的地方

整天都是同样的十个问题

密码重置、退款状态、我的订单在哪里、如何导出。你每天要回答几十次同样的问题,而需要认真思考的问题却在他们后面排队。

分诊在每个轮班的第一个小时进行

在你帮助任何人之前,你要先排序。阅读、打标签、猜测优先级、决定谁拥有什么。当队列整理完毕时,时钟上已经显示出十几张新票正在等待。

紧急票被埋没

流失的客户或失败的集成会出现在三页纸上,与常规询问混合在一起。直到回复时间 SLA被打破并且客户生气之前,没有人会看到它。

等待门票悄然失效

你回复后,顾客就安静下来,线索就从你的雷达上消失了。一周后,它再次出现,抱怨被忽视。没有任何东西是故意损坏的。它只是失败了。

没有人有时间阅读趋势

每张工单都是一个信号,但成交量淹没了模式。你知道同样的错误正在引发投诉,但提取周一报告的数据却从未真正发生过。

你不需要另一个客服台。你需要一个代理来清理日常事务并为你解决困难的问题。

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Why MoClaw

为什么客服团队选择 MoClaw 作为他们的 AI 客户支持智能体

一个代理,而不是另一个聊天机器人。

罐装机器人会偏转并进入死胡同。MoClaw完成这项工作:它读取工单,从文档中提取正确的答案,起草回复,打标签线程,然后路由它。它承载要完成的任务,而不是将客户交回队列。

处理复杂的现实世界门票。

客户不会写干净的支持请求。他们胡言乱语、拼写错误,在一封邮件中隐藏三个问题,并跳过细节。MoClaw从不完美的消息中读取意图并对其进行正确排序,而不仅仅是匹配关键字规则的消息。

客户数据归你所有。

支持工单包含姓名、邮件、订单历史记录和客户详细信息。MoClaw在隔离的工作区中运行。你的客户数据永远不会与其他用户共享或用于训练第三方模型。你拥有它所触及的每一​​张记录。

定价根据你的队列而定。

扁平$20/month适用于带有1,000 credits的托管云端智能体,或自带API密钥以零加价无限使用人工智能。你的门票数量可能会激增,而你的账单却不会随之增加。


By the numbers

60%
为你起草的常规门票
8min
分流而不是一个小时
30秒
设置时间
$0.67
每天,全部在
"

在我的团队登录之前,MoClaw对每张工单进行打标签和优先级排序。我们过去常常在第一个小时内进行排序。现在队列由8 AM生成分类,我的代表从真正需要他们的人开始。

支持领导
支持领导
SaaS,每月 40k 工单,MoClaw上的5 months
"

约55%我们的工单都是同样的6个问题。MoClaw从我们的帮助中心起草这些回复,我的团队只是批准它们。我们的首次响应中位数从4 hours降至30 minutes以下。

客户服务经理
客户服务经理
电子商务,8人团队,MoClaw上的6 months
"

我是 2,000 名客户的唯一支持人员。MoClaw会捕获常规内容,并在Slack中向我发送提醒,以查找任何有流失风险的情况。这就是溺水和跟上的区别。

单独支持代表
单独支持代表
B2B初创公司,MoClaw上的4 months
"

仅后续自动化就恢复了我们悄悄丢失的门票。我们每周大约有 30 个线程在等待客户回复时失效。现在,MoClaw推动了它们,队列中没有任何内容腐烂。

客户体验主管
客户体验主管
金融科技,25 人支持组织,MoClaw上的7 months

比偏转机器人和严格的宏更适合

我们清除队列,
不偏转它。

宏和关键字规则打破了客户以自己的方式表达事物的那一刻。偏转机器人只是将人们弹回搜索框。MoClaw读取实际消息,确定意图,从文档中起草真正的答案,并将无法解决的问题路由给正确的人员。它处理不同的工单,而不仅仅是适合模板的工单。

人类保留着硬票。

MoClaw并不是来取代你的团队的。它可以捕获重复的数量,以便你的销售有空间处理愤怒的客户、棘手的退款、账单纠纷和客户流失。从审核优先模式开始,未经你的批准,任何内容都不会发送,然后在准备好后将你信任的工作流转移到自动驾驶。

Real examples

Real prompts. Real results.

以下是支持团队每天使用MoClaw运行的实用工作流。请在我们的用例页面上浏览更多信息。

分诊

工单分类和标签

"告诉MoClaw:“阅读我们支持收件箱中的每封新工单和邮件。按意图(计费、错误、操作方法、退款、销售)打标签每封工单并设置优先级。将任何看起来像取消或中断的内容打标签为紧急。”"

每一张收到的工单都已经按意图和优先级打标签,取消和中断语言被推到顶部。你的团队会打开一个已排序的队列,而不是一堵未读消息的墙,而且紧急客户永远不会坐满三页。

工单分类和标签 output preview
回复

从你的帮助文档中起草回复

"告诉MoClaw:“对于常规问题,请使用我们的帮助中心和过去的答案起草回复。与我们的语气保持一致。在发送之前保存每份草稿供我批准,并跳过任何你不确定的内容。”"

MoClaw从你的知识库中提取正确的答案,用你的声音编写草稿,并将其排队等待一键批准。自信的常规问题可在几秒钟内得到处理。任何模棱两可的事情都会留给人类,所以没有任何问题会以你的名义出现。

从你的帮助文档中起草回复 output preview
升级

升级并总结硬票

"告诉MoClaw:“当工单需要工程师或经理时,请总结问题、客户已经尝试过的操作以及客户详细信息,然后将其发布到正确的Slack频道并打标签所有者。”"

困难工单会以清晰摘要进入正确的Slack频道:问题、已经采取的步骤、客户的方案和历史,以及返回原线程的链接。接手的人可以直接开始解决问题,而不用重读一周的来回沟通。

升级并总结硬票 output preview
跟进

大通等待和陈旧的门票

"告诉MoClaw:“查看等待客户回复的工单。如果3 days没有回复,请发送友好的签到信息。如果 7 点后仍然开放,请将其标记给我,以便我决定是否关闭或升级。”"

MoClaw跟踪每个等待线程,在第三天发送礼貌的提示,并显示在第七天仍然卡住的线程以供你致电。门票不再在队列中腐烂,几周后顾客也不再重新出现,抱怨他们被忽视了。

大通等待和陈旧的门票 output preview
报告

每周支持摘要

"告诉MoClaw:“每周一在9 AM向我发送支持摘要:总票数、前 5 个问题类别、每周变化、平均首次响应时间以及客户情绪的任何变化。”"

每周一都会发布可供阅读的摘要:交易量及其变化方式、五个最大的问题驱动因素、响应时间趋势以及情绪下滑的位置。当你参加团队会议时,你知道出了什么问题以及需要修复什么,而无需手动提取数字。

每周支持摘要 output preview

Integrations

Best AI agent integrations for 客户支持

These integrations connect MoClaw to the tools this audience already uses for daily work.


FAQ

Common questions

这与Zendesk或Intercom人工智能,或者直接使用ChatGPT有什么不同?

Zendesk和Intercom的内置人工智能主要负责分流:把客户指向文章、回答狭窄的FAQ,然后再把他们交回队列。ChatGPT可以起草答案,但不能读取你的收件箱、处理工单或路由任何内容。MoClaw是智能体。它读取真实工单、打标签并排序优先级,根据你的文档起草回复,升级困难工单,并跟进过期工单。它与你的客服台协同工作,而不是取代你的团队。

我们的客户数据安全吗?

是的。支持工单中充满了客户姓名、邮件、订单和客户详细信息,因此这一点很重要。MoClaw在你控制下的隔离工作区中运行每项任务。客户数据绝不会与其他用户合并,也绝不会用于训练第三方模型。你对其所涉及的每条记录拥有完全的所有权。

我需要任何编码或技术设置吗?

不需要。如果你可以写支持回复,则可以使用MoClaw。无需构建流程图,也无需编写脚本。你用简单的语言描述你想要的内容,连接你的收件箱和帮助中心,然后它就可以发挥作用。

我可以在回复到达客户之前对其进行审核吗?

是的,而且这是默认设置。在审核优先模式下,MoClaw会在发送任何内容之前保存每份起草的回复供你批准,因此,如果没有人工签字,客户将无法收到任何内容。一旦你信任它处理某种类型问题的方式,你就可以将该工作流切换为自动驾驶,并审查其余的工作流。

MoClaw与哪些工具连接?

MoClaw连接到Google Workspace(Gmail、表格、日历、云端硬盘)、SlackTelegramNotion,它可以请阅读你的帮助中心和过去的工单以起草答案。我们根据用户需求每隔几周发布一次新的集成。有关实例,请查看我们的用例

它要多少钱?

MoClaw从$20/month开始,用于包含1,000 credits的托管云端智能体。你还可以携带自己的API密钥(BYOK),以零加价无限次使用人工智能,这在高票量下快速获得回报。请查看我们的定价页面了解完整明细。

减少重复的排队,有更多的时间为需要你的客户服务。

加入支持团队,不再被常规门票淹没。无需编码,无需流程设计,无需按票付费。你的员工负责解决难题,MoClaw负责解决其余问题。

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