I Fondamentali sono la Knowledge Library completa su Customer Experience, Customer Service e tutto quello che riguarda la Relazione con il Cliente.
Una Knowledge Library è una piattaforma che contiene informazioni complesse, nozioni e conoscenze, su processi, prodotti, servizi e tecnologie.
Caratteristica delle Knowledge Library è quella di raccogliere e approfondire tutto ciò che è indispensabilie per realizzare progetti di innovazione all'interno della propria azienda.
I Fondamentali della Customer Experience sono composti da oltre 3.000 voci raccolte per tematica, funzionalità o industry di riferimento.
I Fondamentali sono scritti dalla Redazione di CMI Customer Management Insights, che dal 2012 osserva, studia e racconta l'innovazione nelle esperienze e nelle relazioni con il cliente. Per chiarire le priorità e proporre le migliori soluzioni tecnologiche e di processo, la Redazione seleziona i contenuti e realizza le voci dei Fondamentali confrontandosi costantemente con la propria community di Manager, C-level e Head delle aree Customer Experience, Customer Service, Operation, Marketing, Sales, IT.
Che differenza c'è tra knowledge base e i sistemi di archiviazione dati?
Cosa sono le data-driven company?
Cos’è la feature request board e quando si utilizza?
Che differenza c’è tra gestione della conoscenza e gestione dei contenuti?
Cosa si intende per organizzazione a silos?
Quali sono i passaggi da seguire per disegnare l'approccio omnicanale?
Quali ostacoli dovrò superare per adottare un approccio omnicanale?
Quali sono i passaggi da seguire per impostare la gestione della conoscenza?
Cosa devo fare per ottenere risultati dai progetti di analytics?
Trasformare i feedback in azioni
Osservare l'esperienza reale dei clienti
Come si utilizza lo speech & text analytics per la voice of the customer?
Un'intranet aziendale può essere utilizzata per gestire la conoscenza?
Quali benefici ottengo utilizzando un knowledge management system?
Quali benefici ottengono i miei clienti se utilizzo una piattaforma omnicanale?
In che modo funziona il machine learning applicato agli analytics?