O caso de uso: como NG.CASH implanta Decagon
NG.CASH, a Brazilian digital bank for Gen Z, uses Decagon AI agents on chat and email to handle customer support inquiries, replacing a decision-tree support platform. The agents let it absorb growth in inquiry volume without expanding the support team.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Decagon. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
Improved deflection rate - Increased to 70% with Decagon’s AI Agents, significantly reducing manual escalations.
Following NG.CASH’s acquisition of Z1’s customer base, the company reached six million accounts, without increasing its customer support team or requiring excessive preparation time.
Low Resolution Rate: Only 13% of inquiries were autonomously resolved, leading to friction in customer interactions, high operational costs, and elevated account closures.
Nas palavras do cliente
Decagon has been incredibly impactful for us. Through our recent acquisition, we scaled our customer base dramatically without having to add to our support team or waste time on complex preparation. Their AI agents have made our transition seamless and efficient while increasing customer satisfaction.Usuários de Decagon no setor Fintech e pagamentos
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Com base no estudo de caso publicado por Decagon. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
decagon.ai- Fonte publicada em
- 28 de jul. de 2026
- Última verificação
- 7 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: 35 additional agentsVerificado
Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de NG.CASH.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de NG.CASH.
- A data de publicaçãoVerificado
Lida nos próprios metadados da página, nunca adivinhada.
- NG.CASH usa DecagonVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
Optimized staffing – Avoided the need to hire over 35 additional agents while managing growing inquiry volumes, leading to substantial cost savings.