Izboljšanje globalne podpore strankam: Moč Pythona v sistemih za upravljanje zahtevkov

V današnjem medsebojno povezanem svetu izjemna podpora strankam ni le konkurenčna prednost; je temeljni steber poslovnega uspeha. Organizacije, ki delujejo na globalni ravni, se soočajo z edinstvenim nizom izzivov, od upravljanja različnih jezikovnih zahtev in časovnih pasov do obvladovanja ogromnih količin povpraševanj. Učinkovito reševanje teh zahtev ne potrebuje le predanih ekip; nujna je sofisticirana tehnologija. Tu pridejo v poštev sistemi za upravljanje zahtevkov (TMS), in vedno bolj se Python uveljavlja kot izbrani jezik za izgradnjo, prilagoditev in pospeševanje teh kritičnih platform.

Ta izčrpen vodnik raziskuje, kako Pythonova vsestranskost, obsežen ekosistem in zmogljive zmožnosti spreminjajo pokrajino podpore strankam, kar podjetjem po vsem svetu omogoča poenostavitev delovanja, izboljšanje produktivnosti agentov in zagotavljanje neprimerljivih storitvenih izkušenj.

Nujnost učinkovite podpore strankam v globaliziranem svetu

Digitalna doba je zabrisala geografske meje in podjetjem omogočila doseganje strank v praktično katerem koli kotičku sveta. Čeprav to prinaša ogromne priložnosti, povečuje tudi kompleksnost storitev za stranke. Stranka v Tokiu lahko komunicira z izdelkom, razvitim v Berlinu, ki ga podpira ekipa, ki deluje iz New Yorka. Pričakovanja, ne glede na lokacijo, so brezhibna, hitra in učinkovita rešitev njihovih težav.

Razmislite o neštetih izzivih:

• Obseg in hitrost: Samo število poizvedb je lahko preobsežno, pogosto prispejo prek več kanalov hkrati.
• Različne demografske skupine: Stranke govorijo različne jezike, imajo različna kulturna pričakovanja in uporabljajo široko paleto komunikacijskih preferenc.
• Razlike v časovnih pasovih: Zagotavljanje 24/7 podpore po celinah zahteva skrbno dodeljevanje virov in postopke predaje.
• Podatkovni silosi: Informacije o strankah se pogosto nahajajo v različnih sistemih, kar vodi do fragmentiranih pogledov in zapoznelih rešitev.
• Poti eskalacije: Kompleksne težave potrebujejo jasne, učinkovite poti, da dosežejo pravega strokovnjaka, ne glede na njegovo fizično lokacijo.

Brez robustnega sistema za upravljanje teh interakcij podjetjem grozijo razočarane stranke, izgoreli agenti in navsezadnje, pomembna škoda ugledu in finančna škoda. Dobro implementiran TMS ni več luksuz, ampak strateška nujnost, vloga Pythona pri zagotavljanju visoko učinkovitih rešitev pa postaja nepogrešljiva.

Razumevanje sistemov za upravljanje zahtevkov (TMS)

Kaj je TMS?

Sistem za upravljanje zahtevkov (znan tudi kot sistem za pomoč uporabnikom ali sistem za podporo strankam) je v svojem bistvu programska aplikacija, zasnovana za pomoč organizacijam pri upravljanju in sledenju poizvedbam, težavam in zahtevam strank. Centralizira vso komunikacijo, poenostavi delovne tokove in zagotavlja, da je vsaka interakcija s stranko zabeležena, prednostno obravnavana in učinkovito rešena.

Ključne funkcionalnosti TMS

Sodoben TMS ponuja nabor funkcionalnosti, ki so ključne za globalno delovanje:

• Ustvarjanje in kategorizacija zahtevkov: Stranke lahko težave oddajo prek različnih kanalov (e-pošta, spletni obrazec, klepet, telefon), ki se nato samodejno pretvorijo v zahtevke. Ti zahtevki so kategorizirani po vrsti (npr. tehnična težava, poizvedba o zaračunavanju, zahteva za funkcijo), nujnosti in vplivu.
• Usmerjanje in dodeljevanje: Zahtevki se samodejno usmerijo k najustreznejšemu agentu ali ekipi na podlagi vnaprej določenih pravil, veščin agenta, jezikovnega znanja ali obremenitve.
• Sledenje in posodobitve statusa: Agenti in stranke lahko spremljajo napredek zahtevka od oddaje do rešitve. Statusi (npr. "Novo", "Odprto", "V čakanju", "Rešeno", "Zaprto") zagotavljajo transparentnost.
• Upravljanje komunikacije: Omogoča vso komunikacijo, povezano z zahtevkom, tako interno (zapiski med agenti, eskalacije) kot zunanje (e-pošta agenta stranki, odgovori).
• Poročanje in analitika: Zagotavlja vpogled v uspešnost podpore, vključno s časi odziva, časi rešitve, produktivnostjo agentov, pogostimi vrstami težav in metrikami zadovoljstva strank (CSAT, NPS).
• Integracija z bazo znanja: Neposredno povezovanje s samopostrežnimi portali in bazami znanja, kar agentom omogoča hitro iskanje odgovorov, strankam pa neodvisno reševanje manjših težav.
• Zmogljivosti avtomatizacije: Avtomatizira ponavljajoča se opravila, kot so pošiljanje potrdil, usmerjanje zahtevkov, zapiranje starih zahtevkov in eskalacija zapoznelih.

Zakaj je Python idealen jezik za razvoj in prilagoditev TMS

Pythonov meteorski vzpon v različnih panogah, od spletnega razvoja in podatkovne znanosti do umetne inteligence, ni naključen. Njegove inherentne prednosti ga izjemno dobro usposabljajo za izgradnjo fleksibilnih, zmogljivih in razširljivih rešitev TMS.

Prednosti Pythona v poslovnem kontekstu

• Berljivost in preprostost: Čista sintaksa Pythona zmanjšuje čas razvoja in olajša vzdrževanje kode, kar je ključen dejavnik za velike, razvijajoče se poslovne sisteme. To pomeni hitrejše iteracijske cikle in nižje dolgoročne stroške vzdrževanja, kar je koristno za globalne ekipe, ki sodelujejo pri kodni bazi.
• Obsežen ekosistem in knjižnice: Python se ponaša z neprimerljivo zbirko knjižnic in ogrodij, ki pospešujejo razvoj in širijo funkcionalnost:
  • Spletna ogrodja: Django in Flask zagotavljata robustne temelje za izgradnjo razširljivih spletnih aplikacij, ki tvorijo hrbtenico večine TMS.
  • Obdelava podatkov: Knjižnice, kot sta Pandas in NumPy, so bistvene za obdelavo ogromnih podatkovnih nizov, ustvarjenih z interakcijami strank, kar omogoča zmogljivo analitiko.
  • Strojno učenje (ML) in UI: Scikit-learn, TensorFlow in PyTorch omogočajo inteligentno usmerjanje, analizo sentimenta in prediktivno podporo, kar neposredno vpliva na učinkovitost in personalizacijo.
  • Integracija API-ja: Knjižnica 'requests' in druge omogočajo enostavno integracijo z obstoječimi CRM, ERP, komunikacijskimi platformami in zunanjimi storitvami, kar je ključno za celosten pogled na stranko.
• Razširljivost: Aplikacije v Pythonu so lahko zasnovane tako, da se razširijo tako vertikalno kot horizontalno, in obvladujejo naraščajoče obremenitve, ko organizacija raste globalno. Okvirji, kot je Django, so zasnovani za aplikacije z visokim prometom.
• Združljivost med platformami: Koda v Pythonu se brezhibno izvaja na različnih operacijskih sistemih (Windows, macOS, Linux), kar zagotavlja prilagodljivost pri uvajanju in dostopnost za različna tehnična okolja v globalnem podjetju.
• Zmožnosti integracije: Prilagodljivost Pythona mu omogoča enostavno povezavo s praktično katerim koli drugim sistemom ali storitvijo, od baz podatkov in platform v oblaku do starejših sistemov in najsodobnejših API-jev. To je najpomembnejše za ustvarjanje enotnega pogleda na stranko z vlečenjem podatkov iz orodij CRM, prodaje in uporabe izdelkov.
• Podpora skupnosti: Ogromna, aktivna globalna skupnost pomeni obilico virov, dokumentacije in prispevkov odprtokodne skupnosti. To pomeni hitrejše reševanje problemov in dostop do bogastva vnaprej zgrajenih rešitev.

Ključne funkcije sodobnih TMS, ki jih poganja Python

Z izkoriščanjem zmogljivosti Pythona lahko organizacije svoje TMS obogatijo z inteligentnimi funkcijami, ki presegajo osnovno sledenje zahtevkov, s čimer dramatično izboljšajo izkušnje tako agentov kot strank.

Inteligentno usmerjanje in prioritizacija zahtevkov

Tradicionalno usmerjanje na podlagi pravil je lahko togo. Python s svojimi zmožnostmi strojnega učenja (ML) omogoča dinamično, inteligentno usmerjanje:

• Kategorizacija, ki jo poganja ML: Modeli obdelave naravnega jezika (NLP) lahko analizirajo opise zahtevkov, zadeve in celo priložene datoteke, da natančno kategorizirajo zahtevke in prepoznajo njihov pravi namen, kar vodi do manj napačno usmerjenih zahtevkov.
• Analiza sentimenta: Knjižnice Pythona lahko ocenijo sentiment komunikacij strank, samodejno označijo zahtevke z negativnim sentimentom za višjo prioriteto ali takojšnjo pozornost, kar je ključno za preprečevanje odhoda strank.
• Usmerjanje na podlagi veščin: Poleg osnovnih kategorizacij se lahko modeli ML naučijo, kateri agenti ali ekipe so najučinkovitejši pri reševanju določenih vrst težav, in usmerjajo zahtevke na podlagi strokovnega znanja agentov in zgodovinskih uspešnosti. To je še posebej koristno za globalne ekipe s specializiranim regionalnim ali produktnim znanjem.

Avtomatizacija ponavljajočih se nalog

Avtomatizacija je ključna za sprostitev agentov, da se osredotočijo na kompleksne interakcije z visoko dodano vrednostjo. Python je odličen pri skriptiranju in orkestriranju teh avtomatizacij:

• Avtomatizirani odgovori: Inteligentni sistemi lahko predlagajo ali celo pošljejo začetne odgovore na pogoste poizvedbe, strankam zagotavljajo takojšnje povratne informacije in zmanjšujejo delovno obremenitev agentov.
• Posodobitve statusa in opomniki: Samodejno posodobite statuse zahtevkov, pošljite opomnike agentom za čakajoča dejanja ali obvestite stranke o napredku.
• Delovni tokovi eskalacije: Python skripte lahko spremljajo sporazume o ravni storitev (SLA) in samodejno eskalirajo zahtevke, ki se približujejo roku ali so predolgo ostali nerešeni, kar zagotavlja pravočasno posredovanje.
• Sinhronizacija podatkov: Avtomatizirajte sinhronizacijo podatkov o strankah med TMS in drugimi sistemi, kot so CRM ali platforme za zaračunavanje, kar zagotavlja doslednost vseh podatkovnih virov.

Napredna analitika in poročanje

Pythonov podatkovni znanstveni sklad pretvori surove podatke o zahtevkih v uporabne poslovne informacije:

• Sledenje SLA in spremljanje uspešnosti: Podrobne nadzorne plošče lahko spremljajo kritične metrike, kot so čas prvega odziva, čas rešitve in skladnost s SLA po različnih regijah ali skupinah agentov.
• Analiza uspešnosti agentov: Na podlagi celovitih podatkov prepoznajte najboljše izvajalce, področja za usposabljanje agentov in potrebe po dodeljevanju virov.
• Analiza trendov in prediktivni vpogledi: Analizirajte zgodovinske podatke o zahtevkih, da prepoznate ponavljajoče se težave, predvidite prihodnje količine podpore in celo napoveste potencialne težave z izdelki, preden postanejo razširjene.
• Vpogledi v zadovoljstvo strank: Povežite podatke o zahtevkih z rezultati CSAT/NPS, da razumete dejavnike zadovoljstva ali nezadovoljstva strank, kar omogoča ciljane izboljšave.

Brezhibne integracije API-ja

Noben TMS ne deluje v vakuumu. Pythonova odlična podpora za interakcije API omogoča povezan ekosistem:

• Integracija CRM: Povežite se s priljubljenimi CRM-ji (npr. Salesforce, HubSpot), da zagotovite agentom popoln 360-stopinjski pogled na stranko, vključno z zgodovino nakupov, interakcijami in preferencami.
• ERP in sistemi za zaračunavanje: Povežite se s sistemi za načrtovanje virov podjetja ali sistemi za zaračunavanje, da hitro rešite težave s plačili ali zagotovite informacije, povezane z izdelki.
• Komunikacijske platforme: Integrirajte se z e-poštnimi storitvami, prehodi SMS in priljubljenimi klepetalnimi aplikacijami (npr. Slack, Microsoft Teams) za konsolidirano komunikacijo znotraj TMS.
• Baza znanja in dokumentacija: Samodejno iščite in pridobivajte ustrezne članke iz notranjih ali zunanjih baz znanja, kar pomaga tako agentom kot strankam pri samopostrežbi.

Večjezična podpora in obdelava naravnega jezika (NLP)

Za globalno občinstvo je jezikovna podpora najpomembnejša. Python je v ospredju NLP in strojnega prevajanja:

• Avtomatizirano prevajanje: Integrirajte se s prevajalskimi API-ji (npr. Google Translate, DeepL), da samodejno prevedete dohodne zahtevke v želen jezik agenta in prevedete odgovore nazaj v materni jezik stranke.
• Zaznavanje jezika: Samodejno zaznajte jezik dohodnega zahtevka, kar pomaga pri usmerjanju do jezikovno specifičnih ekip za podporo ali omogoča ustrezne prevajalske storitve.
• Večjezična analiza sentimenta: Uporabite tehnike analize sentimenta v različnih jezikih za dosledno ocenjevanje čustev strank globalno.

Klepetalni roboti in virtualni pomočniki

Python je izbrani jezik za razvoj sofisticiranih klepetalnih robotov in virtualnih pomočnikov:

• Prva linija podpore: Klepetalni roboti lahko obravnavajo pomemben del pogostih poizvedb, zagotavljajo takojšnje odgovore in zmanjšujejo obremenitev človeških agentov.
• Obravnava pogostih vprašanj: Stranke usmerijo na ustrezne članke v bazi znanja na podlagi njihovih vprašanj, kar izboljšuje stopnjo samopostrežbe.
• Kvalifikacija zahtevka: Zberite bistvene informacije od strank, preden jih predate človeškemu agentu, s čimer zagotovite, da ima agent ves potreben kontekst.
• Proaktivno sodelovanje: Roboti lahko sprožijo pogovore na podlagi vedenja strank na spletnem mestu ali v aplikaciji in ponudijo pomoč, preden je težava formalno prijavljena.

Izgradnja TMS na osnovi Pythona: Ključne razmisleki

Razvoj ali prilagoditev TMS s Pythonom vključuje več strateških odločitev in najboljših praks.

Izbira pravega ogrodja

Izbira med Python spletnimi ogrodji je v veliki meri odvisna od obsega projekta in specifičnih zahtev:

• Django: Pogosto imenovan "z vključenimi baterijami", je Django odličen za kompleksne aplikacije, bogate s funkcijami, ki zahtevajo robusten ORM, avtentikacijo in skrbniške vmesnike takoj po namestitvi. Dobro je primeren za celovite poslovne TMS.
• Flask: Lahkoten mikro-okvir, Flask ponuja večjo prilagodljivost in manj predpripravljene kode. Idealen je za manjše aplikacije, API-je ali ko razvijalci raje izbirajo in kombinirajo komponente. Lahko poganja tudi robustne TMS, če so komponente skrbno integrirane.

Izbira baze podatkov

Izbira baze podatkov je ključna za uspešnost in celovitost podatkov:

• PostgreSQL: Zmogljiva, odprtokodna relacijska baza podatkov, znana po svoji robustnosti, razširljivosti in naprednih funkcijah, zaradi česar je močna izbira za TMS na podjetniški ravni, ki se ukvarja s kompleksnimi podatkovnimi odnosi.
• MySQL: Še ena priljubljena odprtokodna relacijska baza podatkov, široko uporabljena in dobro podprta, primerna za številne implementacije TMS.
• MongoDB: NoSQL dokumentna baza podatkov, MongoDB ponuja prilagodljivost za nestrukturirane ali polstrukturirane podatke, kar je lahko koristno za shranjevanje raznolikih dnevnikov interakcij strank ali dinamičnih metapodatkov zahtevkov.

Strategija načrtovanja in integracije API-ja

Dobro definirana strategija API-ja je bistvena za brezhibno integracijo z drugimi poslovnimi sistemi. Pythonova moč v ogrodjih za spletni razvoj olajšuje ustvarjanje RESTful API-jev, kar omogoča TMS, da deluje kot centralno vozlišče za podatke strank.

Najboljše varnostne prakse

Obdelava občutljivih podatkov strank zahteva stroge varnostne ukrepe:

• Implementirajte robustne mehanizme avtentikacije in avtorizacije.
• Uporabite šifriranje podatkov med prenosom in v mirovanju.
• Redne varnostne revizije in ocene ranljivosti.
• Spoštovanje globalnih predpisov o zasebnosti podatkov (npr. GDPR, CCPA).

Načrtovanje razširljivosti in zmogljivosti

TMS načrtujte z mislijo na prihodnjo rast. To vključuje:

• Arhitektura za horizontalno skaliranje (npr. z uporabo mikroservisov, razbremenilcev obremenitve).
• Optimiziranje poizvedb v bazi podatkov in izkoriščanje mehanizmov predpomnjenja.
• Uporaba asinhronizirane obdelave za računalniško intenzivne naloge.

Uporabniški vmesnik/Uporabniška izkušnja (UI/UX)

Medtem ko Python blesti na zaledju, odličen TMS zahteva intuitiven in učinkovit sprednji del. Sodobna Python spletna ogrodja se dobro integrirajo s sprednjimi tehnologijami, kot so React, Vue.js ali Angular, kar razvijalcem omogoča izgradnjo zelo odzivnih in uporabniku prijaznih vmesnikov tako za agente kot za stranke.

Aplikacije v realnem svetu in globalni vpliv

Rešitve TMS, ki jih poganja Python, ustvarjajo otipljivo razliko v različnih panogah in globalnih podjetjih:

E-trgovina

Za globalne platforme e-trgovine lahko TMS na osnovi Pythona učinkovito obravnava poplavo mednarodnih poizvedb o naročilih, težave pri pošiljanju, obdelavo vračil in podporo izdelkov v več jezikih in valutah. Kategorizacija, ki jo poganja strojno učenje (ML), zagotavlja, da so nujne zamude pri pošiljanju prednostne pred preprostimi preverjanji statusa naročila, kar ohranja zaupanje strank.

Podjetja SaaS

Ponudniki programskega orodja kot storitve (SaaS) z globalno bazo uporabnikov se zanašajo na sofisticirane TMS za tehnično podporo, poročanje o napakah, zahteve za funkcije in pomoč pri uvajanju. Sposobnost Pythona za integracijo z analitiko uporabe izdelkov pomeni, da imajo agenti za podporo kontekst o uporabnikovi poti, kar vodi do bolj personaliziranih in učinkovitih rešitev za uporabnike po vsem svetu.

Finančne storitve

V visoko reguliranem finančnem sektorju sta varnost in skladnost najpomembnejši. Pythonova robustna ogrodja in zmožnosti integracije omogočajo izgradnjo varnih TMS, ki obravnavajo občutljive poizvedbe strank v zvezi z računi, transakcijami in naložbami, hkrati pa upoštevajo različne mednarodne predpise o varovanju podatkov. Vključeni so lahko avtomatizirani opozorila o goljufijah in varni komunikacijski kanali.

Zdravstvo

Ponudniki zdravstvenih storitev, zlasti tisti, ki ponujajo telezdravstvo ali upravljajo portale za paciente globalno, lahko izkoristijo Python TMS za upravljanje poizvedb pacientov, razporejanje terminov, ponovna naročanja receptov in splošne administrativne naloge, vse to ob ohranjanju stroge zasebnosti in skladnosti z zdravstvenimi predpisi o podatkih, kot sta HIPAA ali GDPR.

Logistika in dobavna veriga

Globalna logistična podjetja se soočajo s kompleksnimi izzivi, povezanimi s sledenjem mednarodnih pošiljk, carinjenjem in reševanjem težav z dostavo čez meje. TMS, ki ga poganja Python, se lahko integrira z različnimi logističnimi API-ji za zagotavljanje posodobitev v realnem času, avtomatizacijo reševanja težav in upravljanje obsežne mreže deležnikov, od prevoznikov do končnih strank.

Premagovanje izzivov s prilagodljivostjo Pythona

Čeprav izgradnja TMS prinaša inherentne izzive, Pythonova prilagodljivost ponuja močne rešitve:

Obseg in kompleksnost podatkov

Podpora strankam ustvarja ogromne količine podatkov. Pythonove knjižnice za podatkovno znanost (Pandas, NumPy) in njegova zmožnost povezovanja z različnimi sistemi baz podatkov omogočajo učinkovito obdelavo, analizo in shranjevanje velikih, kompleksnih podatkovnih nizov, kar zagotavlja, da se zmogljivost ne zmanjša z razširitvijo.

Kompleksnost integracije

Sodobna podjetja imajo pogosto mešanico starejših sistemov poleg novejših storitev v oblaku. Pythonov bogat ekosistem knjižnic HTTP odjemalcev in njegova prilagodljivost pri obravnavi različnih formatov podatkov (JSON, XML) ga delajo izjemno spretnega pri integraciji različnih sistemov, kar ustvarja poenoten pogled na stranko.

Različne potrebe uporabnikov in prilagoditev

Nobeni dve organizaciji ne delujeta enako, še posebej ne v različnih državah ali poslovnih enotah. Pythonova razširljivost omogoča globoko prilagoditev, kar omogoča, da se TMS natančno prilagodi specifičnim delovnim tokovom, regionalnim zahtevam in smernicam blagovne znamke, kar zagotavlja resnično globalno, a personalizirano izkušnjo.

Razvijajoče se tehnologije in odpornost na prihodnost

Pokrajina podpore strankam se nenehno razvija z novimi tehnologijami, kot je generativna UI. Pythonov položaj v ospredju raziskav UI in strojnega učenja pomeni, da so TMS na osnovi Pythona po svoji naravi odporni na prihodnost. Organizacije lahko zlahka integrirajo najsodobnejše modele in funkcionalnosti, ko se pojavijo, in tako ohranjajo svoje podporne sisteme na vodilnem robu.

Prihodnost Pythona v podpori strankam

Pot Pythona v podpori strankam še zdaleč ni končana. Ker se UI in strojno učenje še naprej razvijata, bo vloga Pythona postala le še bolj osrednja.

Izboljšana integracija UI/ML

Pričakujte še bolj sofisticirane modele NLP za razumevanje kompleksnih, niansiranih poizvedb strank, proaktivno identifikacijo potencialnih težav in hiper-personalizirane odgovore. Generativna UI bo igrala večjo vlogo pri oblikovanju odgovorov agentov in celo pri neposrednemu asistiranju strankam.

Prediktivna podpora

Sposobnost predvidevanja potreb strank, preden se te pojavijo, bo postala resničnost. Sistemi, ki jih poganja Python, bodo analizirali podatke o uporabi izdelkov, zgodovinske interakcije in zunanje dejavnike, da bi napovedali, kdaj se bo stranka lahko srečala s težavo, kar bo omogočilo proaktiven pristop in podporo.

Proaktivno reševanje težav

Namesto da bi čakali, da stranke prijavijo težave, bodo TMS izkoriščali podatke senzorjev, vnose IoT in sistemske dnevnike za samostojno prepoznavanje in reševanje težav ali opozarjanje ekip za podporo, še preden se stranke zavedajo težav.

Hiper-personalizacija

UI bo omogočila TMS, da ponudi visoko personalizirane izkušnje podpore, razumevajoč ne le trenutno težavo, temveč tudi zgodovino, preference in celo čustveno stanje stranke, kar bo vodilo do bolj empatičnih in učinkovitih interakcij.

Razširjena resničnost/navidezna resničnost (AR/VR) za podporo

Medtem ko se še razvija, bi lahko bil Python ključen pri zaledni obdelavi za orodja za podporo, izboljšana z AR/VR, kar agentom omogoča vizualizacijo okolja strank ali njihovo vodenje skozi kompleksne postopke odpravljanja težav na bolj poglobljen način, kar je še posebej dragoceno za fizične izdelke in tehnično podporo.

Zaključek

V svetu, kjer so pričakovanja strank višja kot kdaj koli prej in je konkurenca ostra, je učinkovita podpora strankam strateška nujnost za globalna podjetja. Python s svojo neprimerljivo vsestranskostjo, robustnim ekosistemom in vodilnim položajem na področju UI/ML ponuja močan temelj za izgradnjo in izboljšanje sistemov za upravljanje zahtevkov, ki niso le učinkoviti in razširljivi, temveč tudi inteligentni in prilagodljivi.

Z izkoriščanjem Pythona lahko organizacije presežejo zgolj reagiranje na težave strank. Lahko se proaktivno vključijo, inteligentno usmerjajo, poglobljeno analizirajo in nazadnje zagotovijo dosledno izjemne izkušnje, ki spodbujajo zvestobo in poganjajo trajnostno rast na vseh kontinentih. Odločitev za naložbo v Python za vaš TMS je naložba v prihodnost vaših odnosov s strankami, ki zagotavlja, da so vaše podporne operacije dinamične in globalne, kot je vaše poslovanje samo.