Um estudo da CCW Digital revela que até 62% dos contact centers pretendem investir em automação e IA. Ao mesmo tempo, muitos consumidores estão dispostos a usar opções de autoatendimento ou conversar com chatbots, especialmente se isso os ajudar a evitar longos tempos de espera. Isto representa uma oportunidade ideal para os líderes de contact centers explorarem diversas tecnologias para encontrar a que melhor se alinha aos seus objetivos e atende às necessidades dos seus clientes.

A indústria de call e contact center, cujas raízes remontam aos dias anteriores à Internet, enfrenta desafios únicos ao adotar inovações baseadas em IA .

Neste artigo vou apresentar um caso de uso, muito comum em call centers.

Imaginemos que para resolver um ticket seja necessário consultar dados dispersos em diferentes aplicações e bases de dados próprias.

Já apresentei esse caso no artigo “Customer Experience: transformando sua Base de dados de Conhecimento” em um Ativo Extratégico”. Novamente, vamos imaginar por um momento que conseguimos reunir os dados e disponibilizá-los ao agente de atendimento ao cliente.

Um novo desafio

Demos um salto tremendo na coleta de dados. Mas, para resolver o ticket precisamos:

• a) analisar esses dados muito rapidamente e,
• b) identificar uma resposta satisfatória para o cliente.

E, tudo isso, num intervalo de tempo que não comprometa o tempo de resolução (TTR).

Conseguir que um agente analise os dados e identifique uma resposta satisfatória leva tempo e requer treinamento e experiência.

Assistência em tempo real para agentes

Durante as interações ao vivo com os clientes, os sistemas de IA podem analisar a conversa em tempo real e fornecer aos agentes sugestões, informações e soluções instantâneas relevantes para a consulta do cliente. Por exemplo, se um cliente estiver discutindo um problema específico de produto, o sistema de IA poderá obter imediatamente as diretrizes de solução de problemas mais relevantes para o agente, permitindo uma resposta rápida e informada.

Além disso, se um agente encontrar uma consulta particularmente complexa, o sistema de IA pode orientá-lo através da linha de questionamento mais eficaz ou até mesmo sugerir a transferência da chamada para um departamento ou especialista mais especializado.

O caso de uso da Make

Um exemplo concreto é o da empresa Make, onde, toda vez que um novo tíquete era criado no aplicativo Freshworks, o agente conta com um assistente virtual com IA que analisa os dados coletados e sugere uma possível resposta. 

O agente pode considerar a resposta apropriada, modificá-la ou descartá-la.

Por fim, o agente qualifica a resposta sugerida pelo Assistente Virtual, o que permite seu retreinamento.

Descubra esta aplicação prática do uso da IA no próximo evento “Como Turbinar seu Atendimento com Automação Avançada”.

Jorge Aldrovandi, Diretor de Babel-Team é o autor desse artigo com base no case de sucesso da Make , preparatório do evento “CX: como Turbinar seu Atendimento com Automação Avançada” produzido entre Babel-Team, Red Soluções, Freshworks e Make.

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