Usos da Inteligência Artificial no Call Center
A inteligência artificial não é mais apenas um conceito de ficção científica. Você pode encontrá-la em todos os lugares, desde ajudar as equipes médicas a analisar os resultados e definir diagnósticos até anúncios personalizados nas mídias sociais. Ela também tem muitos benefícios para seus agentes de call center, e aqui estão algumas boas maneiras de usá-la.
1. Chatbots para perguntas comuns (simples mas complexo)
Quando a maioria das pessoas pensam em IA e atendimento ao cliente, pensa em chatbots. Muitas pessoas usarão um chatbot antes de ligar para um call center. Isso significa que, para fornecer um atendimento ao cliente bem-sucedido, os chatbots precisam ser capazes de lidar com perguntas comuns.
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Felizmente, a IA suave avançou o suficiente para que as consultas mais comuns possam ser resolvidas automaticamente. Isso inclui perguntas como:
• Quanto tempo levará para ser entregue?
• Quando o [produto] deve voltar ao estoque?
• Como posso redefinir minha senha?
• Qual é a sua política de devoluções?
• Posso pagar minha conta?
No mínimo, se você colocar isso em seu FAQ, seu chatbot deve ser capaz de respondê-lo. Bons chatbots também respondem a perguntas de conversa fiada sem mentir sobre ser humano. Muitos clientes perguntam 'você é um robô', então ter uma resposta preparada como 'sim, mas eu sou muito inteligente - como posso ajudar?' Você também pode vincular chatbots às suas soluções de call center, permitindo que clientes em potencial agendem um retorno de chamada com um agente ao vivo.
Ao usar a IA para responder a perguntas rotineiras, você libera sua equipe de call center para lidar com casos mais complexos. Isso os deixa com mais tempo para fornecer um serviço melhor.
2. Automatizando tarefas rotineiras
Idealmente, você deseja que seus agentes de contato façam o que são melhores – é uma prática recomendada de atendimento ao cliente focar no cliente atual em vez de uma infinidade de outras tarefas. No entanto, muitas vezes há muito trabalho adicional que eles precisam fazer além de atender chamadas e responder nas mídias sociais.
Ao automatizar o maior número possível de tarefas de rotina, você mais uma vez libera o tempo de seus agentes para se concentrar no cliente – e você também pode economizar tempo dos clientes. Um exemplo particularmente bom disso é a biometria de voz. Em vez de percorrer um longo processo de confirmação de identidade, a IA pode identificar a voz do usuário e usá-la para validar a conta. Isso significa que o cliente pode ter sua identidade confirmada quando entrar em contato com um agente, o que significa que ele pode ir direto ao problema.
Não são apenas as chamadas que podem se beneficiar da automação – a automação do fluxo de trabalho é igualmente útil. Atualmente, muita automação de fluxo de trabalho requer configuração manual pelo agente. Isso pode ser feito sem habilidades de codificação – muitos programas são configurados para permitir que pessoas menos inclinadas tecnicamente lidem com isso. Certos eventos de gatilho podem solicitar determinado comportamento. Por exemplo, desligar o telefone pode abrir uma entrada de registro em branco.
No entanto, é possível que a IA assuma parte disso. Imagine mencionar em uma ligação que você enviará um e-mail para eles, apenas para descobrir que seu e-mail já está aberto para você ou o arquivo deles será aberto assim que eles disserem o nome. É importante observar que o objetivo da IA no call center não é substituir seus agentes – eles têm habilidades vitais como empatia, inteligência emocional e a capacidade de se conectar aos chamadores. Em vez disso, é para permitir que eles se concentrem em fornecer um excelente atendimento ao cliente.
3. Melhorando o roteamento de interações
Ninguém gosta quando são enviados para o lugar errado. Os clientes muitas vezes ficam frustrados ao serem ignorados em diferentes departamentos, enquanto os agentes ficam lidando com algo fora de sua especialidade. A IA pode ajudar a melhorar o roteamento de interações. Isso está direcionando os contatos com os clientes de forma mais eficiente, tanto por meio da tradicional distribuição automática de chamadas (ACD) quanto por um sistema semelhante para canais digitais.
Um dos principais atores da revolução da IA é o Processamento de Linguagem Natural (PNL). Ao usar isso em seu IVR ou para analisar mensagens escritas, ele permite que os clientes digam exatamente qual é o problema, em vez de confiar em frases ou sugestões de estoque. A partir daqui os clientes podem receber uma resposta automática (por exemplo, se estiverem fazendo uma pergunta de rotina, como redefinir uma senha), direcionada ao departamento correto ou escalada para um agente de nível superior se for muito complexo para a IA avaliar com precisão.
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Isso é especialmente útil para empresas com vários call centers. Isso pode garantir que sua equipe de vendas de entrada não fique presa às consultas do seu departamento de suporte técnico ou que as perguntas sobre recrutamento não sejam desviadas para o atendimento ao cliente.
4. Analisando grandes conjuntos de dados
Uma coisa que a IA pode fazer com a qual os humanos lutam é analisar grandes conjuntos de dados. O que pode parecer um empreendimento ridículo pode ser fácil para um computador.
Digamos que você ofereça cursos de aprendizado on-line e esteja tentando planejar a programação de sua força de trabalho para o próximo ano. Anteriormente, você se encontrava com excesso ou falta de pessoal ao tentar encontrar o melhor equilíbrio para o seu call center.
Mesmo permitindo as estimativas usuais – um aumento nas ligações quando os resultados dos exames saem e, novamente, antes do início do período letivo, o rastreamento de tendências pode ser difícil. A IA pode ser usada para monitorar os conjuntos de dados dos últimos cinco anos de chamadas, analisando a duração das chamadas, as taxas de resolução de primeiro nível e outras métricas. Ele poderia então fornecer um mapa de tendências preciso. Isso permitiria que você agendasse sua equipe de forma eficaz.
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Outros grandes conjuntos de dados podem incluir o conteúdo das próprias chamadas. Com a PNL, a IA escolhe certas frases e sua frequência. Usando isso, você pode notar que uma alta porcentagem de chamadas de reclamação são sobre um produto específico. Isso permitiria que você resolvesse esse problema de forma mais permanente.
Você também pode acompanhar o desempenho de seus agentes com as metas definidas. Por exemplo, se você deseja que eles promovam seu site, você pode ver com que frequência eles o fazem.
5. Acompanhamento de consultas em tempo real
Obviamente, não é apenas o monitoramento pós-chamada que a IA pode fazer – ela também pode monitorar as interações em tempo real. O monitoramento ao vivo é particularmente útil para treinamento, permitindo que ações corretivas ocorram no momento, em vez de em uma
reunião geral no final do dia. Esse feedback permite que novos agentes se desenvolvam rapidamente, sem permitir que maus hábitos se instalem. Esse monitoramento ao vivo pode beneficiar o call center como um todo, permitindo que você monitore o desempenho dos agentes e corrija rapidamente quaisquer erros.
Em vez de depender da revisão regular dos registros de chamadas (mesmo que a IA torne isso mais rápido!) ou comunicações por meio de outros canais para identificar problemas, eles podem ser percebidos imediatamente e tratados como tal.
Isso não apenas ajuda a manter a qualidade, mas também significa que as ações corretivas são mais suaves – você pode informar alguém na primeira vez que fizer isso, em vez de se transformar em um grande problema do qual eles podem não estar cientes. Também pode beneficiar os indivíduos, fornecendo-lhes insights úteis ou informações pertinentes, conforme necessário.
Ao não depender apenas de um script definido ou de diretrizes rígidas de interação, o monitoramento em tempo real permite mais liberdade aos seus agentes. Então, porém, eles podem obter feedback instantâneo sobre respostas sugeridas ou dicas com base em dados anteriores. Isso significa que as conversas podem ser mais fluidas, sem perder a natureza testada e comprovada dos scripts.
E isso é só o começo!
Todos os usos acima são os que podem ser feitos atualmente - mas o campo ainda é jovem e há muito mais potencial. Você não deve esperar que a IA substitua seus agentes de atendimento ao cliente, mas sim que aja como um assistente.
Desde a IA que pode prever com precisão a intenção do cliente (o que significa que seus agentes podem estar um passo à frente de seus chamadores) a agentes de pré-aviso sobre possíveis problemas (imagine atender uma chamada e uma IA avisando que eles parecem irritados!), há muito de inovações ainda por vir.
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