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Vorgeschlagene Antworten von Twitter machen das Engagement noch einfacher

HASHTAGS freut sich, Vorschläge für Antworten für Twitter vorstellen zu können - die neueste Ergänzung zu unserem Engagement-Toolset, das auf fortschrittlicher Technologie für maschinelles Lernen basiert. Im erweiterten Plan verfügbar. Vorgeschlagene Antworten aktivieren sozialer Kundenservice Agenten, um schnell und effizient auf wiederkehrende Anfragen zu reagieren. Diese neue Funktion, geboren aus einem #SproutHackWeek Das Projekt unterstützt Teams bei der Aufrechterhaltung einer konsistenten Markenstimme und bietet gleichzeitig die Authentizität, die das Publikum erwartet.
Was sind von Twitter empfohlene Antworten?
Der Algorithmus für maschinelles Lernen von Sprout analysiert Ihre eingehenden Nachrichten und stellt fest, ob Sie in der Vergangenheit ähnliche Nachrichten erhalten haben. So funktioniert das:
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- Ein Kunde sendet Ihrer Marke eine Nachricht auf Twitter.
- Sprout analysiert die Nachricht und findet wiederkehrenden Inhalt.
- Sprout analysiert die Antworten auf diese Nachricht und findet wiederkehrenden Inhalt.
- Sprout schlägt Antworten vor, die Sie zuvor verwendet haben.

Wenn Sie eine Nachricht beantworten, die eine vorgeschlagene Antwort hervorruft, gehen Sie wie folgt vor:
- Wählen Sie eine Antwort, die am besten zu Ihrer beabsichtigten Antwort passt, und sie wird vorab in das Antwortfeld eingefügt.
- Bearbeiten Sie die Nachricht, um sie an den Absender anzupassen, fügen Sie zusätzliche Details hinzu oder machen Sie sie einfach authentischer, damit Sie nicht automatisch klingen.

Vorgeschlagene Antworten im Vergleich zu vordefinierten Antworten
Die von Sprout vorgeschlagenen Antworten sind viel intelligenter als die Funktionen für vordefinierte Antworten, die Sie möglicherweise zuvor auf einer anderen Plattform verwendet haben. Das Aggregieren, Suchen und Einfügen dauert einige Zeit. Eingemachte Antworten sind eine Bibliothek von Makros oder gespeichertem Text, die vom Benutzer erstellt und verwaltet werden und standardisiert und unpersönlich sind. Eingemachte Antworten sollen eine Einheitlichkeit der Antworten schaffen, die - aus Zeitgründen oder aufgrund des Genehmigungsprozesses - keine Personalisierung der Antworten ermöglichen.
Vorgeschlagene Antworten von Twitter werden nur angeboten, wenn der Algorithmus eine Übereinstimmung zwischen Nachrichten und Antworten erkennt. Die Benutzer wählen dann eine relevante Antwort basierend auf den Anforderungen jeder einzelnen Nachricht und bearbeiten den Inhalt für eine personalisierte Erfahrung. Der Sprout-Algorithmus lernt immer basierend auf Ihren letzten Antworten. Je häufiger Sie Sprout verwenden, um sich auf Twitter zu engagieren, desto besser werden die vorgeschlagenen Antworten.
Wie soll ich vorgeschlagene Antworten verwenden?
Wenn Sie eine haben soziales Kundenservice-Team , Rücklaufquoten und Zeiten sind wichtig. Kundendienstteams verwenden vorgeschlagene Antworten, um häufig gestellte Fragen effizient zu beantworten. Agenten können die beste vorgeschlagene Antwort auswählen und die Nachricht bearbeiten, um sie authentischer zu gestalten oder zusätzliche Details hinzuzufügen. Vorgeschlagene Antworten von Twitter verkürzen die Antwortzeit und verbessern die allgemeinen Antwortraten. Dies ist besonders nützlich für Teams mit einem hohen Volumen an eingehenden Nachrichten oder Skeleton-Crews.
Wenn Sie eine große haben Social Media Management Team ist eine einheitliche Markenstimme der Schlüssel. Social Media Teams Verwenden Sie empfohlene Antworten, um die Konsistenz aufrechtzuerhalten und Wissen auszutauschen. Teammitglieder können eine vorgeschlagene Antwort auswählen und die Nachricht bearbeiten, um die Antwort zu personalisieren. Vorgeschlagene Antworten werden basierend auf den gesendeten Antworten kontinuierlich aktualisiert, sodass Teammitglieder frühere Antworten auswählen können, die die genauesten Informationen enthalten, ohne automatisch zu klingen. Dies ist besonders nützlich für große Teams mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen.
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Wie verwendet Ihr Team die von Twitter vorgeschlagenen Antworten? Hinterlassen Sie Ihren Anwendungsfall im Kommentarbereich oder lassen Sie uns wissen, wenn Sie Fragen haben.
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