O caso de uso: como Rippling implanta Decagon
Rippling uses Decagon's AI agents in chat and email to answer customer questions about its HR, IT and finance products. The agents pull account data through internal APIs, route and tag conversations to the right specialist teams, and escalate when needed.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Decagon. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
This led to an immediate 7% improvement in customer conversation routing.
With over 400,000 users to support, Rippling needed a robust AI agent solution to accurately and quickly address their users’ complex questions and situations.
Rippling collaborated closely with Decagon's engineering team to identify 75+ tags, apply the appropriate routing, and identify scenarios where escalation was required.
Nas palavras do cliente
A Rippling tem uma superfície muito ampla, com produtos distintos que exigem tratamentos específicos. Levamos esse problema à Decagon e eles entregaram.Tradução automática do inglêsVer o original
Rippling has a very broad surface area with distinct products that require unique treatments — we brought this problem statement to Decagon and they delivered.Outras ferramentas de IA usadas por Rippling
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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
- 13 de nov. de 2026
- Última verificação
- 15 de nov. 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: 32%Verificado
O número está na página; o rótulo é redação nossa.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de Rippling.
- A data de publicaçãoVerificado
Lida nos próprios metadados da página, nunca adivinhada.
- Rippling usa DecagonVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
Decagon also connects to Rippling's internal APIs to generate human-like responses that take into account the user's specific situation. For example, if an admin is asking about an employee's healthcare enrollment status, Decagon can pull in that information from Rippling