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COALA - Cloud-based AI-driven and Language-agnostic Customer Support Assistant

Descrizione del progetto

Un’assistenza clienti efficiente con un tocco umano

In un mondo in cui i clienti si aspettano un’assistenza 24 ore su 24 e 7 giorni su 7, la qualità e la disponibilità dei servizi di assistenza al cliente sono un fattore decisivo per il successo di qualsiasi impresa, soprattutto nel settore dei servizi. Fornire un’assistenza eccellente non è un compito semplice e le organizzazioni di assistenza clienti sono estremamente inefficienti. Gli agenti di supporto trascorrono fino al 20 % del proprio tempo cercando informazioni per assistere i clienti o scrivendo la stessa cosa più e più volte. Il progetto COALA, finanziato dall’UE, sta sviluppando un assistente di supporto al cliente basato sull’IA concepito per sollevare gli agenti dai loro incarichi manuali. Questa tecnologia è in grado di comprendere le conversazioni e automatizzare i compiti ripetitivi e si configura non solo come un assistente per gli agenti, ma anche come un modo di trovare facilmente le informazioni per i clienti. La soluzione di COALA incrementa la produttività degli agenti fino al 20 % e ne riduce la rotazione del 22 %.

Obiettivo

Customer support industry is suffering from huge inefficiencies, as agents spend 20% of their time looking for information manually, in order to answer to customers. That translates into a cost of €10,400 per support agent annually. For a small company with a support team of 5 people, this adds up to €52,000 annually. In addition to manual search, there are some AI-powered technologies available, but they have several disadvantages. E.g. ticket deflection-based solutions redirect consumers to “help articles” where they can read about possible solution. The drawback of this technology is that it can handle only very simple questions and is not suitable for complex inquiries, therefore often resulting in decreasing customer satisfaction. Template-based solutions require manual creation and regular update of the templates which makes this technology less effective and time-consuming, taking at least 10% of the agents’ time. To solve these problems, Cleverly is developing a language-agnostic AI-based customer support assistant – Coala. This software is based on proprietary Knowledge Powered and General Understanding Technology that can understand conversations, automating repetitive tasks and personalizing user interactions. The main differentiator between us and the competitors is that we are building a generic recommendation model that is scalable across wide range of industries, small and big customer support teams. This has never been done by any other company. Coala provides 20-30% of cost savings annually, at the same time lowering agent turnover by 22%. The global customer experience management market size is expected to reach €29B by 2025 progressing at a CAGR of 22.9%, providing lucrative growth opportunities for Cleverly. Cleverly team is run by a team of serial entrepreneurs with previous startup building and scaling experience globally. The impact of the proposed project is profound: by 2025 we expect to employ 94 people and achieve a project ROI of 26.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

SME-2 - SME instrument phase 2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

CLEVERLY, LDA
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 518 927,38
Indirizzo
CALCADA DO LAVRA, 22, 2
1150-208 Lisboa
Portogallo

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PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Continente Área Metropolitana de Lisboa Área Metropolitana de Lisboa
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 2 169 896,25
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