Svenska Brilliant Future är en etablerad aktör på området för kund- och medarbetarundersökningar. Nu tar man nästa steg i sitt erbjudande inom kundinsikter genom att introducera Konversationsanalys, en lösning som fångar upp hela bredden av kundservicekontakter: samtal, e-post, chatt och andra interaktioner. I stället för att förlita sig på stickprov eller enskilda ärenden skapas en helhetsbild av vad kunderna faktiskt pratar om, hur ärenden hanteras och vilka faktorer som påverkar upplevelsen. Ambitionen är tydlig: att förvandla stora mängder ostrukturerad dialog till praktiska beslutsunderlag.
De lanserar AI-driven konversationsanalys: ”Kraftfulla möjligheter att förstå rotorsaker”
kontaktcenter Svenska SaaS-bolaget Brilliant Future lanserar en AI-driven tjänst som transkriberar, kategoriserar och summerar alla kundinteraktioner, vilket innebär att man nu kombinerar kundundersökningar och konversationsanalys i en och samma plattform.

Någonting är fel
Du är inloggad som prenumerant hos förlaget Pauser Media, men nånting är fel. På din profilsida ser du vilka av våra produkter som du har tillgång till. Skulle uppgifterna inte stämma på din profilsida – vänligen kontakta vår kundtjänst.
Techtidningen premium
Läs vidare – starta din prenumeration
Redan prenumerant? Logga in och läs vidare.
I plattformen möts två komponenter som ofta hålls separat: återkoppling via kundundersökningar och löpande analys av verkliga samtal. Det gör att ledning, chefer och medarbetare kan arbeta utifrån samma källa till information. När undersökningsresultat vägs samman med vad som uttrycks i konversationerna blir det enklare att se mönster, prioritera insatser och följa effekten av förändringar över tid.
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
