กติกาของ AI Support เปลี่ยนไปแล้ว แล้ว Decagon เปลี่ยนตามหรือยัง?
Decagon ยังคงทำให้ทีมของคุณต้องรื้อเครื่องมือเดิม รอการติดตั้งแบบ managed หลายเดือน และเปิดทิกเก็ตถึงทีมวิศวกรทุกครั้งที่ต้องการเปลี่ยนแปลง Maven AGI ติดตั้งใช้งานควบคู่กับระบบปัจจุบันของคุณได้ภายในไม่กี่วัน และคืนการควบคุมให้ทีม CX ของคุณ

ปัญหาที่แท้จริง
แนวทาง Managed AI ไม่ได้ออกแบบมาให้สอดคล้องกับการทำงานจริงของ CX ระดับองค์กร
ตอนที่ Decagon เปิดตัว แนวคิดการใช้งาน AI แบบ Fully Managed ฟังดูน่าสนใจ ส่งงานให้ผู้ให้บริการ เขาสร้างเอเจนต์ให้ คุณได้ผลลัพธ์ แต่ทีมซัพพอร์ตระดับองค์กรก็พบข้อจำกัดอย่างรวดเร็ว - คุณไม่เคยเป็นเจ้าของมันจริงๆ
4 ต้นทุนแฝงที่ทีม CX ระดับองค์กรค้นพบ
ต้องพึ่งพาทีมวิศวกรรม
ทุกการเปลี่ยนแปลงต้องผ่าน Decagon ทีม CX ต้องเปิดทิกเก็ตแล้วรอ ไม่มีใครควบคุมได้
ถูกบังคับให้ย้ายระบบ
ต้องรื้อ Zendesk, Salesforce หรือ Intercom ทิ้ง เสียเวลาหลายเดือนกว่าจะเห็นคุณค่า
ราคาไม่โปร่งใส
สัญญาแบบกำหนดเอง ไม่มีเกณฑ์เปรียบเทียบสาธารณะ ไม่สามารถคาดการณ์หรือเปรียบเทียบได้
ผูกมัดทางสัญญา
ต้นทุนการเปลี่ยนระบบเพิ่มขึ้นตามการปรับแต่ง คุณถูกผูกมัดทั้งด้านเทคนิคและสัญญา
นี่คือเหตุผลที่ทีม CX ระดับองค์กรกำลังเปลี่ยนมาใช้
แพลตฟอร์มของทีม CX
วันในการติดตั้ง ไม่ใช่หลายเดือน
90%+อัตราการแก้ไขปัญหาอัตโนมัติในระบบใช้งานจริง
ไม่มีเลยทิกเก็ตถึงทีมวิศวกร ทีม CX ของคุณดูแลเองได้ทั้งหมด
การเปรียบเทียบ
โมเดล managed serviceเทียบกับแพลตฟอร์ม Maven AGI
ต้องพึ่งพาทีมวิศวกร
ทีม CX ต้องเปิดทิกเก็ตทุกครั้งที่ต้องการเปลี่ยนแปลง
ทีม CX เป็นเจ้าของ
ทีมที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคตั้งค่าและปรับปรุงได้เอง
ต้องย้ายระบบ
ต้องย้ายออกจากเฮลป์เดสก์เดิมของคุณ
การเชื่อมต่อแบบเนทีฟมากกว่า 100 รายการ
Zendesk, Salesforce, Intercom และอื่นๆ โดยไม่ต้องรื้อระบบเดิม
การควบคุมขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ
ทุกการอัปเดตต้องผ่านทีมของ Decagon
จัดการได้เองเต็มรูปแบบ
ทีมของคุณเป็นเจ้าของเอเจนต์ตั้งแต่วันแรก
ต้นทุนการเปลี่ยนระบบสูง
การเก็บข้อมูลพฤติกรรมเชิงลึกทำให้การย้ายระบบมีต้นทุนสูง
สถาปัตยกรรมที่ย้าย LLM ได้อิสระ
เปลี่ยนโมเดล AI ได้ทุกเมื่อ ข้อมูลของคุณ แผนงานของคุณ
โมเดลซัพพอร์ตแบบเสียค่าบริการ
CSM เฉพาะหมายถึงค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
ซัพพอร์ตแบบ White-glove ฟรี
ซัพพอร์ตเฉพาะโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
พร้อมเปลี่ยนแล้วหรือยัง
มอบแพลตฟอร์ม AI ที่ทีม CX ของคุณเป็นเจ้าของได้จริง
เลิกเปิดทิกเก็ตถึงทีมวิศวกร เลิกต้องประสานกับผู้ให้บริการทุกครั้งที่ปรับ AI มาดูว่า Maven AGI ทำงานอย่างไร ในสภาพแวดล้อมของคุณ ด้วยเครื่องมือของคุณ
เปรียบเทียบฟีเจอร์
Maven AGI เทียบกับ Decagonเทียบกันชัดๆ
| ความสามารถ | ||
|---|---|---|
| อัตราการแก้ไขปัญหาอัตโนมัติ | ||
| Agentic AI | ||
| ช่องทางที่รองรับ | ||
| การเชื่อมต่อสำเร็จรูป | ||
| ระยะเวลาเริ่มใช้งานจริง | ||
| ใบรับรองด้าน Compliance | ||
| ความยืดหยุ่นในการเลือก LLM |
คะแนนอ้างอิงจากรีวิวบน G2 และเอกสารผลิตภัณฑ์ที่เผยแพร่สู่สาธารณะ ดูบน G2 →
ไม่ต้องเชื่อแค่คำพูดของเรา
ได้รับความเชื่อมั่นจากนักวิเคราะห์
ได้รับการจัดอันดับ
ระบบอัตโนมัติสำหรับงานบริการลูกค้า
เอเจนต์ AI สำหรับงานซัพพอร์ตลูกค้า
เอเจนต์ AI
เอเจนต์ CXAgentic AI
AI ซัพพอร์ตลูกค้าสำหรับองค์กรขนาดกลาง
AI ซัพพอร์ตลูกค้าสำหรับองค์กรขนาดกลาง
องค์กรชั้นนำไว้วางใจ
พร้อมมาตรฐาน Compliance ที่เข้มงวด
ใบรับรองมากกว่าผู้ให้บริการเอเจนต์ AI รายใด
เริ่มต้นใช้งาน
ให้ทิกเก็ตของทีมคุณกว่า 90% ได้รับการแก้ไขโดยอัตโนมัติ
เล่าให้เราฟังเกี่ยวกับระบบซัพพอร์ตปัจจุบันของคุณ แล้วเราจะแสดงให้เห็นว่า Maven AGI จะทำงานอย่างไรในสภาพแวดล้อมของคุณ ด้วยทิกเก็ต เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ของคุณเอง
คำถามที่พบบ่อย
ย้ายจาก Decagon มาใช้ Maven AGI
Maven AGI และ Decagon แตกต่างกันอย่างไร
Maven AGI เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบ self-service ที่ทีม CX ของคุณตั้งค่าและเป็นเจ้าของได้โดยตรง ส่วน Decagon เป็นการติดตั้งแบบ fully managed ที่ผู้ให้บริการสร้างและดูแลเอเจนต์ให้ ซึ่งหมายความว่าทีมของคุณต้องเปิดทิกเก็ตถึงทีมวิศวกรและรอทุกครั้งที่ต้องการเปลี่ยนแปลง Maven AGI ติดตั้งบนเฮลป์เดสก์ที่คุณใช้อยู่ได้ภายในไม่กี่วัน ขณะที่ Decagon ต้องผ่านกระบวนการ onboarding ที่นำโดยผู้ให้บริการประมาณ 6 สัปดาห์ก่อนเริ่มใช้งานจริง
ทีม CX ของฉันจัดการ Maven AGI ได้เองโดยไม่ต้องพึ่งทีมวิศวกรหรือไม่
ได้ นี่คือหลักการออกแบบสำคัญของ Maven AGI ทีม CX และทีมปฏิบัติการสามารถตั้งค่าเวิร์กโฟลว์ อัปเดตความรู้ และปรับปรุงเอเจนต์ AI ได้ทั้งหมดภายในแพลตฟอร์มของ Maven ไม่ต้องเปิดทิกเก็ตถึงทีมวิศวกร ไม่ต้องโทรหาผู้ให้บริการ ไม่มีความล่าช้าในการ deploy ขณะที่ Agent Operating Procedures ของ Decagon ต้องอาศัยทีมวิศวกรทั้งในการตั้งค่า การดูแลรักษา และการอัปเดตที่สำคัญทุกครั้ง Maven ให้ทีมของคุณเป็นผู้กุมบังเหียนเอง
อัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติของ Maven AGI เทียบกับ Decagon เป็นอย่างไร
ผลลัพธ์จากการใช้งานจริงของ Maven AGI สูงกว่า โดย Mastermind มีอัตราการแก้ปัญหาอัตโนมัติ 93% Clio อยู่ที่ 80% และ Papaya Pay ทำได้ถึง 90% ภายใน 3 สัปดาห์หลังเริ่มใช้งานจริง ส่วนผลลัพธ์ที่มีการบันทึกไว้ดีที่สุดของ Decagon คือ Chime ที่ 70% และ Hertz ที่มากกว่า 70% Decagon รายงานเองว่ามีอัตรา deflection เฉลี่ย 80% ในฐานลูกค้าทั้งหมด แต่ deflection กับการแก้ปัญหาได้จริงนั้นไม่ใช่ตัวชี้วัดเดียวกัน
Maven AGI หรือ Decagon แบบไหนเหมาะกับทีม CX ระดับองค์กรมากกว่า
Maven AGI สร้างมาเพื่อทีม CX ที่ต้องการเป็นเจ้าของและปรับปรุงเอเจนต์ AI ของตนเองได้โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้ให้บริการ ผู้ใช้ Decagon บางรายมองว่าเป็น "กล่องดำ" ที่ปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของเอเจนต์ได้ยากเมื่อตั้งค่าไปแล้ว และด้วยความซับซ้อนทางเทคนิค จึงต้องอาศัยทีมวิศวกรในการติดตั้งและดูแลรักษา Maven AGI ให้ทีม CX ที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคนิคควบคุมได้เต็มที่ ทั้งการตั้งค่า การทดสอบ และการอัปเดต โดยไม่ต้องเปิดทิกเก็ตถึงทีมวิศวกรเลย พร้อมสภาพแวดล้อมจำลองในตัว และบริการซัพพอร์ตแบบ white-glove โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
