Problem: Många har tillgång till svaren men fattar beslut utan dem
Fakta
Varje dag berättar tusentals kunder direkt vad de tycker, känner och upplever genom kunddialoger, ärenden, mejl, chattar, feedback och klagomål.
Hos många företag finns svaren redan i kunddialogerna men når aldrig fram till beslutsrummet i tid, i rätt form eller med tillräcklig tyngd.
Informationen är ofta
– ostrukturerad
– utspridd över flera system
– filtrerad genom subjektiva tolkningar
– sammanfattad först när det redan är för sent
Resultatet blir
Företag tar beslut på data som
– bygger på ett urval istället för hela kundverkligheten
– reagerar istället för att förebygga
– känns rätt men saknar förankring i verkligheten
TellMeNow är byggt för organisationer som vill förstå varför problem uppstår innan de blir operativa eller kostsamma.
När svaren finns men inte når fram
Så här kan det låta när kundservice sitter på svaren, men besluten fattas någon annanstans:
Innan TellMeNow ägnade vi minst en till två dagar varje månad till att sätta ihop månadsrapporter som ändå ingen tog på allvar.
En gång i månaden sammanställer jag en rapport från kundservice till ledningen.
Tidigare var jag tvungen att hämta lite data från ett system, lite information från ett annat för att därefter försöka pussla ihop det till något som såg ut som ett beslutsunderlag.
Det tog timmar. Ibland dagar.
Och när rapporten väl var klar och presenterad fick jag nästan alltid samma frågor:
“Okej… men vad händer framöver?”Det spelade ingen roll hur mycket arbete som låg bakom.
Det kändes aldrig som att rapporten bar tillräcklig tyngd för att påverka beslut.När jag försökte förklara vad kunderna faktiskt upplevde – och varför vissa problem återkom – blev det ofta nedprioriterat.
Inte för att någon inte brydde sig, utan för att underlaget inte upplevdes som tillräckligt tydligt, samlat eller konkret.I över tio år hade jag påpekat att vår leveransinformation behövde bli bättre. Kunderna sa det hela tiden. Kundservice hörde och såg det varje dag.
Men det var som att det aldrig riktigt nådde fram.
Istället lades fokus på andra initiativ. Ibland till och med på en ny logga.Som om det skulle lösa problemen som kunderna faktiskt kontaktade oss om.”
TellMeNow: Från manuella månadsrapporter → automatiserade beslutsunderlag
Vad TellMeNow visar
TellMeNow analyserar 100% av dina kunddialoger och hittar trender, mönster och friktioner.
TellMeNow gör kunddialogerna användbara som beslutsunderlag inte bara som statistik.
Vad skiljer TellMeNow från andra?
Många verktyg visar vad som har hänt. TellMeNow används när man behöver avgöra vad som bör göras härnäst och varför.
Vi visar varför det händer, vad som förändras och vilka beslut som ger bäst förväntad effekt.
De flesta verktyg nöjer sig med att konstatera
”Era kunder är frustrerade över informationen på era fakturor.”
TellMeNow ger en detaljerad analys och rörelse framåt
”Era kunder är frustrerade över informationen på era fakturor.”
Vilken är orsaken?
- Det saknas samband mellan faktura och orderstatus
- Påminnelser skickas ut på redan betalda fakturor.
- Kundservice måste tolka istället för att förklara
Rekommendation
Lägg in valideringsfunktioner i faktureringssystemet och utveckla fakturatexter.
Förväntad effekt
- CSAT: 7.7 → 9.5
- AHT: −11 seconds
Effekten av TellMeNow
Case: Ett e-handelsföretag hade växande kundärendevolymer, låg kundnöjdhet utan att förstå varför.
Kanaler: samtal, epost, chatt
Volym: ~15% ärenden av total ordervolym
Marknad: UK
Efter att TellMeNow hade analyserat och rekommenderat:
Ärendekostnad
−47%
av total servicekostnad
Ärenden
−30%
av total volym
AHT
-25%
Genomsnittlig ärendehanteringstid
CSAT
+12%
Kundnöjdhet
Försäljning
+7%
Ökad merförsäljning
ROI
≤ 6 months
efter att rekommenderade åtgärder genomförts
Vad hade förändrats?
-
TellMeNow hade identifierat de topp-10 grundorsakerna bakom återkommande orsaker.
-
Företaget hade genomfört fyra av sju rekommendationer
-
Bland annat: Ökat proaktiv kommunikation, förenklat information, standardiserat budskap i alla kanaler.
Så fungerar TellMeNow i drift
För dig som vill förstå varför TellMeNow fungerar i drift och varför generisk AI inte gör det när volymer, krav och uppföljning ökar.
TellMeNow är byggt för stabil drift – inte för att prompta
Många använder generisk AI för att sammanfatta material eller få snabba svar. Det kan fungera när volymerna är små och kraven låga.
TellMeNow är byggt för löpande verksamhetsstyrning där tusentals kunddialoger analyseras, jämförs och följs upp över tid ihopkopplad med annan affärsdata utan att någon behöver göra manuellt arbete varje gång.
TellMeNow fungerar som en maskin: Data matas in automatiskt i ena änden och ut kommer i andra analyser, rekommendationer och beslutsunderlag.
Löpande datainhämtning
TellMeNow hämtar in data automatiskt och kontinuerligt. Det sker inte som engångs-“batcher” där någon manuellt laddar upp filer.
Inhämtning sker minst dagligen och ofta flera gånger per timme, vilket gör att analysen alltid speglar den faktiska situationen i verksamheten.
Onboarding som är designad för att vara enkel
Att sätta upp TellMeNow kräver liten teknisk insats.
I normalfallet tar det cirka en arbetsdag att koppla på dataflödet innan analysen är i gång.
Generisk AI
- Kräver manuell insamling och uppladdning av information
- Resultatet påverkas av hur man promptar
- Output varierar mellan körningar och versioner
- Saknar fast struktur för uppföljning över tid
- Kräver allt mer mänsklig handpåläggning när volymen ökar
TellMeNow
- Automatisk och löpande datainhämtning
- Deterministiskt output (samma data in ger samma analys ut)
- Samma struktur i beslutsunderlaget varje gång
- Skalar utan att behovet av manuell analys ökar
Rekommendationer i formatet A → B → C
Det som särskiljer TellMeNow är inte att vi bara identifierar problem. TellMeNow kopplar problemen till konkreta åtgärder och beräknar vilken effekt de rimligen kan få.
Rekommendationerna är formulerade som:
Gör A för att åtgärda B med förväntad effekt C.
Effekten beräknas genom att kombinera:
-
hur mycket tid ärenden tar att hantera (AHT och metadata)
-
hur ofta problemet uppstår (volym)
-
hur liknande problem historiskt påverkat kundnöjdhet och belastning
Beräkningarna bygger på rimlig påverkan, inte optimistiska antaganden.
Vad som skiljer detta från vanliga “AI-råd”
Att leverera bra formuleringar kan alla göra. Att leverera en prioriterad åtgärd som går att följa upp vecka efter vecka, med samma struktur och innebörd, är desto svårare med det är vad TellMeNow gör.
Hur effekten beräknas
TellMeNow använder en hybrid av AI- och beräknings-modeller:
- AI identifierar vad ärenden handlar om, vilka problem som uppstår och vilka segment de drabbar. Med mera.
- Effekter och analyser sker med beräkningar som ger deterministisk output.
Rimlig påverkan – inte maxantaganden
TellMeNow antar aldrig att ett problem försvinner helt utan arbetar med rimlig påverkan. Effekten ackumuleras och kan följas över tid med före/efter-jämförelser när åtgärder genomförs.
Deterministisk output och fast struktur
En av hörnstenarna i TellMeNow är determinism.
Matar du in samma data får du alltid samma analys och samma innebörd i resultatet.
Detta skiljer sig från generisk AI där utfallet kan variera beroende på prompt, modellversion eller tolkning.
TellMeNow använder dessutom alltid samma outputstruktur, vilket gör att beslutsunderlagen kan jämföras vecka efter vecka utan att någon behöver tolka eller normalisera resultatet manuellt.
Determinism är en grundförutsättning för att beslutsunderlag ska gå att lita på över tid.
Kausalitet när data finns
När tillräcklig historisk data finns kan TellMeNow även arbeta med kausallogik, till exempel:
När något påverkas i kundresan påverkas ärendevolym, kostnad eller kundnöjdhet på ett förutsägbart sätt.
Detta gör det möjligt att validera effekten av genomförda åtgärder över tid.
Det kräver att data för sådan analys finns i TellMeNow, exempelvis genom att historisk data förs in bakåt i tiden.
Rekommendationerna är alltid indikativa – inte garanterade löften – som är spårbara och validerbara när åtgärder genomförs.
Kostnad över tid
I generisk AI blir kostnaden snabbt mänsklig när volymen ökar: Någon måste samla material, prompta, kvalitetskontrollera och sammanställa om och om igen.
I TellMeNow ökar inte den manuella analyskostnaden på samma sätt när volymen ökar – inga promprundor, ingen manuell normalisering. All bearbetning körs maskinellt, alltid i samma ordning.
Varför ”budget-AI” är ett dåligt alternativ
Det kan fungera i liten skala men blir dyrt och instabilt när det ska fungera löpande.
TellMeNow är en motor som följer verksamhetens utveckling
TellMeNow kopplar ihop kunddialoger med övrig affärsdata och ger förbättrat beslutsunderlag över tid.
Det unika ligger i kombinationen av:
-
erfarenhet av hur försäljning, leverans, service, och drift hänger ihop
-
egen analyslogik ovanpå språkmodeller
-
ett deterministiskt och repeterbart arbetssätt
-
100% av kunddialogerna analyseras, inte ett urval
-
historik som ackumuleras och förbättrar precisionen över tid
Ovanstående är svårt att skapa själv utan betydande utvecklingsarbete och verksamhetsförståelse.
TellMeNow är en motor som följer med när din verksamhet utvecklas.
Vi bygger framtidens verktyg för kundförståelse
De flesta har redan svaren de behöver.
Utmaningen är att förvandla ostrukturerad data till ett delat beslutsunderlag. Vi gör det åt dig:
-
Vi analyserar 100% av dina kunddialoger i alla kanaler.
-
Vi identifierar bakomliggande orsaker som driver volym, kundnöjdhet och servicekostnader.
-
Vi översätter insikterna till prioriterade rekommendationer för beslutsfattare på alla nivåer.
Vad du får varje dag:
Beslutsunderlag
En precis sammanfattning av vad som trendar, vad som påverkas och var åtgärder bör sättas in.
Grundorsaker
De orsaker, frågor och funderingar som dina kunder kontaktar dig om, rankande utifrån vad som påverkar dig mest.
Rekommendationer
Tydliga, prioriterade åtgärder som kopplas till indikativa förändringar av ärendevolymer, servicekostnader och kundnöjdhetsbetyg.
Är TellMeNow relevant för er?
En första kontakt handlar inte om att köpa ett system utan om att avgöra om TellMeNow är rätt för er.
Alla förfrågningar granskas manuellt. Om det finns en tydlig match föreslår vi nästa steg.
