Apps365
Apps365 提供一套專為 Microsoft 365 生態系統設計的 AI 驅動的業務和人力資源應用程式。它為 SharePoint 和 MS Teams 提供安全、可客製化的解決方案，以簡化 IT 支援、人力資源管理、專案追蹤和合約管理等領域的工作流程，深受全球超過 11,700 家企業的信賴。
Apps365 提供一套專為 Microsoft 365 生態系統設計的 AI 驅動的業務和人力資源應用程式。它為 SharePoint 和 MS Teams 提供安全、可客製化的解決方案，以簡化 IT 支援、人力資源管理、專案追蹤和合約管理等領域的工作流程，深受全球超過 11,700 家企業的信賴。
DeskDay
DeskDay 是一款由人工智慧驅動的專業服務自動化 (PSA) 和服務台平台，專為現代 MSP 和 IT 團隊設計。它透過多渠道工單系統（Teams、電子郵件、行動端）、對話式服務台、無代碼工作流自動化以及整合式 AI 助理 Helena，簡化 IT 支援流程，從而提高技術人員的生產力和使用者滿意度。
DeskDay 是一款由人工智慧驅動的專業服務自動化 (PSA) 和服務台平台，專為現代 MSP 和 IT 團隊設計。它透過多渠道工單系統（Teams、電子郵件、行動端）、對話式服務台、無代碼工作流自動化以及整合式 AI 助理 Helena，簡化 IT 支援流程，從而提高技術人員的生產力和使用者滿意度。
關於 幫助台
AI幫助台是利用人工智能實現客戶支援和IT服務管理自動化的專業平台。它借助自然語言處理（NLP）和機器學習技術，理解、分類並分發來自不同渠道的請求。這使得支援團隊能更快解決問題，提供全天候自助服務，並從用戶互動中獲得深刻洞見。其核心價值在於透過智慧自動化同時提升客服代理的生產力和客戶滿意度。
核心功能
- AI工單系統：根據內容和緊急程度自動分類、排序和分配支援工單。
- 智慧知識庫：向用戶和客服代理推薦相關幫助文章，並幫助發現知識空白。
- 自動化工作流程：建立規則以自動執行重複性任務，如發送後續追蹤或上報緊急問題。
- 情緒分析：分析客戶訊息的情緒語調，優先處理沮喪或有流失風險的用戶。
- 聊天機器人整合：在網站和即時通訊應用中為常見問題提供即時、自動的回覆。
適用場景
這類工具對各種規模的企業都至關重要，尤其適用於電子商務、SaaS和企業IT部門。它們被用於管理大量客戶諮詢、為員工提供內部IT支援，以及為軟體用戶提供主動協助。
選擇要點
選擇AI幫助台時，應考慮其與現有CRM和通訊工具的整合能力。評估其AI功能的深度，如情緒分析和預測性建議。此外，還需考察其擴展性以支援未來增長，以及其工作流程自動化引擎的靈活性。
幫助台應用場景
自動化電子商務客戶服務
一家線上服飾店的電商經理每天需要處理數百個關於訂單狀態、退貨和產品庫存的諮詢。透過部署AI幫助台，網站上的聊天機器人可以利用即時數據，即時回答「我的訂單在哪裡？」等常見問題。更複雜的問題，如商品損壞報告，會被自動轉化為工單，分類為「緊急」，並分配給退貨部門。這為簡單查詢減少了超過90%的回應時間，讓真人客服能專注於解決複雜的客戶問題。
簡化員工內部IT支援流程
一家500人公司的IT部門正被大量重複性的密碼重設、軟體存取權限和硬體故障排除請求所淹沒。透過使用AI幫助台，員工可以透過一個中央入口網站或Slack整合提交請求。AI會首先從知識庫中推薦相關文章，使員工能夠自行解決許多問題。如果自助服務失敗，系統將建立一個工單，並根據問題類別自動分配給相應的IT專家，從而確保更快的解決方案並減輕IT團隊的人工工作負擔。
為SaaS用戶提供主動式支援
一家SaaS公司希望透過改善用戶支援來降低客戶流失率。他們的AI幫助台分析支援工單和應用程式內聊天記錄，以識別軟體中常見的用戶困惑點。系統偵測到許多新用戶都在詢問關於某個特定功能的問題。這一洞察促使支援團隊創建了一個新的教學影片和知識庫文章，然後幫助台的聊天機器人會主動向導覽至該功能的用戶推薦這些內容。這種主動的方法使與該功能相關的支援工單減少了40%。
整合多通路支援溝通
一家數位行銷機構透過電子郵件、網站聯絡表單和社交媒體私訊為客戶提供支援。AI幫助台將所有這些對話集中到一個統一的收件匣中。AI能透過客戶的電子郵件或社交媒體帳號識別其身份，合併對話，並向客服代理展示完整的支援歷史記錄。這為客服代理提供了完整的上下文資訊，避免了客戶需要重複自己的問題，並確保在所有通路上提供一致、高品質的支援體驗。
衡量並提升客服代理績效
一位客戶支援經理需要客觀地評估團隊績效並找出改進領域。AI幫助台提供一個儀表板，其中包含首次回應時間、解決時間和客戶滿意度（CSAT）分數等關鍵指標。AI還能進一步分析工單內容以識別趨勢，例如哪些客服代理擅長解決技術問題，哪些擅長處理帳單問題。這些洞察讓經理能夠提供有針對性的指導，並根據個人優勢優化團隊任務分配。
管理服務等級協定 (SLA)
一家B2B服務提供商必須遵守與企業客戶簽訂的嚴格服務等級協定（SLA），保證特定的回應和解決時間。他們的AI幫助台配置了這些SLA策略。系統會自動優先處理來自高價值客戶的工單，並監控每個工單的已用時間。如果一個工單即將達到其SLA截止日期，系統會自動將其上報給資深客服代理或經理，並發送通知，從而確保履行合約義務並避免經濟處罰。