IA além dos chatbots – Cinco maneiras de ampliar o uso da IA em seu Contact Center

Implementação de abordagens comprovadas para beneficiar clientes, agentes e a empresa como um todo

Muitas vezes, as organizações iniciam sua jornada de automação por IA em centrais de atendimento com chatbots online voltados para o cliente. No entanto, os chatbots são apenas um dos casos de uso da IA nas operações de centrais de atendimento e representam apenas a ponta do iceberg quando se trata do potencial dessa tecnologia. Ao explorar as cinco aplicações abordadas neste artigo, os líderes de centrais de atendimento podem escolher o melhor próximo passo para expandir com sucesso o uso da IA.

Para obter mais orientações práticas sobre casos de uso de IA além dos chatbots, leia nosso guia sobre como aplicar a inteligência artificial no atendimento ao cliente.

Compreendendo as limitações dos chatbots básicos

Metade dos centros de atendimento em todo o mundo já implementou chatbots básicos com inteligência artificial, segundo a empresa de análise Valoir ^[1]. No entanto, embora isso possa trazer alguns benefícios, eles mal arranham a superfície do que é possível com a IA. Todos nós já nos deparamos com chatbots que só conseguem responder a perguntas básicas, não se integram com agentes humanos ou simplesmente fornecem respostas pouco claras ou até mesmo incorretas.

À medida que os centros de atendimento amadurecem em sua jornada de IA, eles precisam adotar casos de uso de IA que vão além dos chatbots, com aplicações práticas que envolvam os clientes, ofereçam melhor suporte aos agentes, aumentem a eficiência e melhorem a experiência do cliente.

Depois de concluir um avaliação de maturidade para entender em que ponto você se encontra atualmente e elaborar uma lista de oportunidades de automação por IA para centrais de atendimento com base nas necessidades da empresa e dos clientes, o próximo passo é investigar as tecnologias de IA capazes de agregar valor real à organização.

Neste artigo, abordarei essas aplicações, incluindo como planejar implantações bem-sucedidas e integrá-las à infraestrutura mais ampla do seu contact center.

Autoatendimento por meio de agentes virtuais

Agentes virtuais baseados em IA mantêm conversas naturais por meio de canais de voz e digitais, utilizando conhecimento e sistemas interconectados para compreender as solicitações e apoiar o autoatendimento ao cliente.

Principais benefícios dos agentes virtuais:

• Melhorar o acesso dos clientes oferecendo suporte inteligente imediato, 24 horas por dia, 7 dias por semana, por meio de canais de voz e digitais.
• Reduzir os tempos de espera ao responder imediatamente e absorver os picos no volume de contatos.
• Aumentar a conclusão por meio do autoatendimento ao compreender a intenção, manter o contexto e atender a solicitações rotineiras do início ao fim.
• Oferecer um serviço mais consistente ao extrair respostas da mesma fonte de conhecimento precisa e atualizada em todos os canais.
• Aproveitar melhor a experiência dos agentes encaminhando consultas delicadas ou especialmente complexas para atendentes humanos, juntamente com todo o contexto da conversa.

Melhores práticas para alcançar o sucesso com agentes virtuais:

• Priorizar um conjunto inicial de casos de uso; o processo e a classificação descritos em meu blog anterior ajudá-lo a trabalhar com as equipes internas adequadas para identificar casos de uso que apresentem a melhor combinação de baixo risco e alto valor. Comece com solicitações bem compreendidas, nas quais o agente virtual possa oferecer um resultado claro, e só então expanda a iniciativa, depois que o desempenho atingir as metas acordadas.
• Estabelecer uma governança clara do conhecimento em vez de depender de uma única pessoa. Designe um responsável, colaboradores especializados no assunto, regras de aprovação e cronogramas de revisão para que as informações permaneçam precisas, em conformidade e disponíveis à medida que os produtos, as políticas e as necessidades dos clientes mudam.
• Conecte com segurança os agentes virtuais aos sistemas necessários para concluir cada solicitação aprovada do cliente. Aplique o princípio do acesso com o mínimo de privilégios, verificação de identidade, limites de transação, trilhas de auditoria e aprovação humana para ações de maior risco, além de testar os caminhos de falha e recuperação antes do lançamento.
• Envolver os agentes desde a seleção de casos de uso até os testes e a otimização. Utilize essas informações para identificar pontos comuns de falha, definir regras de escalonamento e respostas de teste, ao mesmo tempo em que explica como os agentes virtuais mudarão as funções, as cargas de trabalho e as oportunidades de desenvolvimento, em vez de simplesmente apresentar a tecnologia como uma forma de eliminar tarefas repetitivas.
• Definir regras de escalonamento com foco na intenção do cliente, no risco, no sentimento e nas falhas recorrentes. Encaminhe todo o histórico da conversa, os dados verificados do cliente e as ações já tentadas ao atendente humano e, em seguida, teste as transferências entre canais para que os clientes não precisem repetir o que já disseram.
• Gerenciar agentes virtuais como um serviço em constante aprimoramento. Analise jornadas malsucedidas, escalamentos, feedback dos clientes, precisão das respostas e transações concluídas; compare o desempenho entre grupos de clientes e canais; e designe responsáveis claros e ciclos de revisão para corrigir problemas e ampliar o escopo.
• Aplique os mesmos critérios de avaliação em todas as interações, sejam eles atendidos por agentes virtuais ou humanos. Monitore ambos em relação a resultados comuns para os clientes, como resolução, precisão e satisfação.
• Defina os indicadores de sucesso antes do lançamento, abrangendo resultados para o cliente, desempenho operacional e risco. Acompanhe indicadores como conclusão bem-sucedida de tarefas, contenção, contato repetido, motivos de escalonamento, satisfação do cliente, precisão das respostas e custo por consulta resolvida, com valores de referência e metas para cada caso de uso.
• Não planeje apenas o cenário ideal: Planeje como o serviço reagirá quando o nível de confiança estiver baixo, um sistema conectado estiver indisponível ou uma solicitação estiver fora do escopo aprovado. Defina um plano alternativo claro, evite respostas ou ações não permitidas e facilite para que as equipes operacionais possam interromper temporariamente as jornadas afetadas sem prejudicar o funcionamento geral do serviço.

Apoiando os agentes por meio do conhecimento

O suporte por meio de um agente de IA auxilia os funcionários durante as interações com os clientes, interpretando a conversa e apresentando orientações relevantes a partir de bases de conhecimento e sistemas conectados.

Principais benefícios do suporte ao agente:

• Reduzir o tempo de atendimento e as interrupções ao disponibilizar informações relevantes e verificadas aos atendentes em tempo real durante as interações, sem a necessidade de colocar o cliente em espera ou de consultar outras fontes.
• Melhorar a precisão e a consistência das respostas ao proporcionar aos agentes acesso ao mesmo conhecimento padronizado, em todos os canais.
• Aumentar a resolução no primeiro contato ajudando os atendentes a resolver consultas complexas ou com as quais não estão familiarizados, sem a necessidade de transferências ou retornos de ligação.
• Aumentar a confiança dos agentes e reduzir a carga cognitiva orientando os agentes quanto às políticas, aos processos e às melhores ações a serem tomadas.
• Reduzir o tempo de integração e o tempo necessário para atingir a proficiência apoiando os novos agentes à medida que eles adquirem conhecimento e experiência.
• Melhorar a conformidade fornecendo aos agentes as orientações necessárias quanto ao texto, às divulgações e às etapas do processo.
• Ofereça respostas mais personalizadas em grande escala adaptando o conteúdo sugerido ao contexto e à consulta do cliente.

Melhores práticas para obter sucesso com o suporte de agentes:

• Priorize os casos de uso de acordo com o valor, a complexidade e o risco, conforme descrito em meu blog anterior. Comece pelo que agrega mais valor, por exemplo, interações de alto volume nas quais os atendentes gastam um tempo significativo buscando informações, ou filas que lidam com questões importantes que costumam ser respondidas de forma imprecisa ou inconsistente. Em seguida, amplie a iniciativa depois que o desempenho atingir as metas acordadas.
• Utilize fontes de conhecimento regulamentadas e confiáveis. Defina claramente quem é o responsável, os processos de aprovação e os cronogramas de revisão para que as recomendações permaneçam precisas, atualizadas e em conformidade.
• Mantenha os agentes no controle. Apresente sugestões para revisão; no caso de interações por texto, em vez de enviar respostas automaticamente em nome dos agentes ou realizar ações de maior risco, permita que eles revisem o conteúdo antes do envio.
• Sugestões de design relacionadas ao fluxo de trabalho do agente. Apresentar informações no momento certo, com base no contexto da conversa, sem atrapalhar a interação com o cliente nem sobrecarregar os atendentes com sugestões desnecessárias.
• Forneça referências e explique o processo. Mostre de onde vêm as recomendações para que os agentes possam verificar as informações antes de compartilhá-las.
• Envolva os agentes em todas as etapas da implantação do sistema de assistência aos agentes. Use as contribuições deles para selecionar casos de uso, testar sugestões, identificar lacunas e aprimorar a experiência.
• Integre-se com segurança aos sistemas relevantes. Aplique controles de identidade, acesso com privilégios mínimos, trilhas de auditoria e medidas de proteção em relação às informações confidenciais dos clientes.
• Avalie os resultados dos clientes e dos atendentes. Acompanhe o tempo de atendimento, a resolução no primeiro contato, a precisão das respostas, a conformidade, a adesão dos atendentes, a satisfação do cliente e a frequência de novos contatos, comparando-os com referências claras.
• Fique atento a sugestões fracas ou inadequadas. Analise as recomendações rejeitadas, as respostas incorretas, as lacunas de conhecimento e as diferenças de desempenho entre canais ou grupos de clientes.
• Planeje uma otimização contínua. Designe responsáveis e defina ciclos de revisão para aprimorar o conhecimento, as orientações, os fluxos de trabalho e as integrações à medida que as necessidades mudam.

Gestão da qualidade em IA

A gestão da qualidade por IA avalia as interações com os clientes em todos os canais com base em critérios personalizados e consistentes, proporcionando aos supervisores uma base de dados mais abrangente para a garantia de qualidade, o treinamento e a conformidade.

Principais benefícios da gestão da qualidade com IA:

• Ampliar a cobertura de qualidade ao avaliar potencialmente até 100% de interações em todos os canais de voz e digitais, em vez de depender de uma amostragem manual limitada.
• Melhorar a consistência e a equidade aplicando os mesmos critérios transparentes em todas as equipes, filas e canais.
• Concentre o treinamento onde é mais importante identificando comportamentos específicos, lacunas de conhecimento e problemas recorrentes nos processos.
• Fortalecer a supervisão da conformidade detectando informações ausentes, desvios no processo e interações de maior risco para análise.
• Liberar os supervisores para que se dediquem a tarefas de maior valor ao reduzir a revisão manual e concentrar a atenção nas exceções e nas oportunidades de reconhecimento ou melhoria.
• Acompanhar as melhorias na qualidade ao longo do tempo ao associar os resultados das avaliações ao coaching, ao treinamento e às mudanças operacionais.
• Capacitar os agentes para que assumam a responsabilidade por seu próprio desenvolvimento ao permitir que avaliem suas próprias interações, reconheçam seus pontos fortes e identifiquem áreas que precisam ser aprimoradas.

Melhores práticas para alcançar o sucesso na gestão da qualidade da IA:

• Defina o objetivo de cada avaliação. Estabeleça critérios distintos para conformidade, resultados para os clientes, adesão aos processos e orientação, de modo que uma única pontuação não oculte diferenças importantes.
• Crie uma estrutura clara e representativa. Avalie as etapas relevantes da interação e adapte os modelos prontos para uso dos fornecedores aos seus canais, políticas, necessidades dos clientes e perfil de risco.
• Valide os resultados da IA antes de colocá-los em uso operacional. Compare avaliações automatizadas com análises realizadas por avaliadores experientes em diferentes tipos de interação, equipes, idiomas e resultados.
• Mantenha a supervisão humana para decisões de grande impacto. Utilize a IA para identificar possíveis problemas, mas exija que os supervisores analisem as interações contestadas, incomuns ou de maior risco antes de encaminhá-las para instâncias superiores.
• Torne as avaliações transparentes para os agentes. Divulgue os critérios, as evidências e o raciocínio por trás dos resultados e forneça um procedimento claro para questionar ou recorrer de uma avaliação.
• Utilize as conclusões para aprimorar os sistemas e também o engajamento. Distinguir as necessidades individuais de coaching dos problemas decorrentes de conhecimento, fluxos de trabalho, políticas ou tecnologia.
• Acompanhe o desempenho do modelo ao longo do tempo. Recalibre os critérios quando houver mudanças nos produtos, nas políticas, nos canais ou no comportamento dos clientes, e investigue variações inesperadas nas pontuações.
• Proteja os dados dos clientes e dos funcionários. Limitar o acesso, a retenção e o uso de dados de interação, com controles adequados para informações confidenciais e requisitos regulatórios.

Análise do cliente (Voz do Cliente, VoC)

A análise de clientes baseada em IA transforma as conversas em todos os canais em insights estruturados sobre as necessidades dos clientes, os fatores que motivam o contato e as questões emergentes, e, em seguida, recomenda ações internas para resolvê-las.

Principais benefícios da análise de clientes:

• Resolver as causas-raiz de forma mais eficaz identificando os motivos pelos quais os clientes entram em contato e revelando as necessidades subjacentes, os eventos e as falhas nos processos.
• Evite que problemas emergentes se agravem detectando mudanças nos temas, no tom, no nível de esforço e nos volumes de contato com antecedência suficiente para que as equipes possam intervir.
• Menor volume de contatos evitáveis (demanda por falhas) e menores custos ao revelar problemas recorrentes em produtos, políticas, jornadas digitais e serviços de terceiros.
• Melhore as jornadas dos clientes com mais rapidez ao associar os temas dos clientes ao impacto operacional, ao valor e à urgência.
• Aumentar o impacto das melhorias na experiência do cliente comparando as conversas com os clientes e os resultados antes e depois das intervenções.
• Tomar melhores decisões sobre produtos, serviços e processos ao incorporar evidências diretas dos clientes no planejamento empresarial.
• Fortalecer o apoio da diretoria às decisões importantes utilizando evidências provenientes das interações com os clientes para demonstrar a magnitude, a urgência e o impacto nos negócios das questões.

Melhores práticas para alcançar o sucesso com a análise de clientes:

• Comece com perguntas claras relacionadas aos negócios. Defina as decisões que a análise deve apoiar, como reduzir o número de contatos repetidos, identificar a demanda por falhas ou melhorar uma jornada específica.
• Desenvolva uma taxonomia significativa. Vá além de categorias genéricas, como “faturamento”, para identificar o problema, a causa, a etapa da jornada, o resultado e o esforço do cliente com um nível de detalhamento útil.
• Reúna os canais e dados relevantes. Combine as informações sobre interações com dados operacionais, de jornada e de resultados, quando for o caso, evitando, ao mesmo tempo, conclusões sem fundamento sobre causalidade.
• Verifique se há correspondência com eventos conhecidos. Verifique se a análise detecta incidentes, campanhas ou alterações nos serviços reconhecidos e analise manualmente conversas representativas antes de confiar nos resultados.
• Acompanhe as tendências, não apenas instantâneos isolados. Acompanhe temas, volumes, percepção e resultados ao longo do tempo, utilizando linhas de base e limites adequados para distinguir mudanças significativas das variações normais.
• Criar responsabilidade multifuncional. Encaminhe as conclusões às equipes capazes de resolver as causas-raíz, definir ações e prazos e avaliar se as mudanças reduzem o esforço do cliente e a demanda por atendimento.
• Inclua diversas jornadas do cliente. Verifique o desempenho em todos os canais, produtos, idiomas e grupos de clientes para que os tipos de interação mais comuns não ocultem questões importantes.
• Aplique controles rigorosos de privacidade e segurança. Minimizar os dados pessoais, restringir o acesso e a retenção e tornar as informações anônimas ou pseudônimas, quando for o caso.

Análise da experiência do funcionário (Voz do Funcionário, VoE)

As análises de satisfação dos funcionários, baseadas em inteligência artificial, analisam feedback estruturado e comentários em texto livre — como dados de pesquisas — para identificar temas recorrentes na forma como os funcionários do centro de atendimento vivenciam seu trabalho. Para uma análise mais abrangente dos funcionários, esses dados podem ser combinados com informações operacionais adicionais.

Principais benefícios da análise da experiência dos funcionários:

• Compreender as necessidades dos funcionários com maior profundidade identificando preocupações recorrentes, obstáculos e sugestões de melhorias que vão além dos resultados gerais da pesquisa.
• Identificar as causas operacionais da frustração ao relacionar o feedback com a carga de trabalho, os cronogramas, os processos, as lacunas de conhecimento e as questões tecnológicas.
• Buscar melhorias de forma mais eficaz mostrando quais temas afetam determinadas funções, equipes ou etapas da trajetória do funcionário.
• Fortalecer o engajamento e a retenção ao dar resposta às preocupações relevantes e demonstrar como as sugestões dos funcionários influenciam as decisões.
• Melhorar os resultados para os clientes abordando as questões relacionadas a ferramentas, processos e apoio que dificultam o atendimento aos clientes por parte dos funcionários.
• Avaliar o impacto da mudança por meio do acompanhamento do feedback dos funcionários e dos indicadores operacionais antes e depois das iniciativas de melhoria.

Melhores práticas para alcançar o sucesso com a análise da experiência dos funcionários:

• Defina uma finalidade clara e proporcional. Explique quais dados serão analisados, por que são necessários e quais decisões eles ajudarão a orientar; evite coletar informações simplesmente porque elas estão disponíveis.
• Seja transparente com os funcionários. Informe, em linguagem simples, as fontes, os métodos, as medidas de segurança e os limites da análise antes do início da coleta.
• Proteger a confidencialidade e a segurança psicológica. Agregar resultados, restringir o acesso, aplicar limites mínimos de divulgação e evitar resultados que possam expor funcionários individualmente.
• Não utilize o sentimento como um indicador de desempenho individual. Considere a interpretação automatizada como um indicador para a compreensão da organização, e não como um julgamento definitivo sobre a atitude, o bem-estar ou a capacidade de uma pessoa.
• Envolva os funcionários no processo de concepção. Envolva representantes e grupos de funcionários na seleção das perguntas, na interpretação dos temas e na verificação se as conclusões refletem a experiência deles.
• Combine as informações com cuidado. Utilize dados de funcionários, clientes e operacionais para explorar padrões, sempre levando em conta o contexto e evitando suposições de que a correlação comprove a causalidade.
• Transforme as conclusões em ações responsáveis. Designe responsáveis, prazos e indicadores de sucesso; em seguida, informe sobre as alterações feitas e o que ainda está pendente.
• Acompanhar a participação e a qualidade dos dados. Verifique se o feedback reflete a força de trabalho e se baixas taxas de resposta, a língua ou o acesso aos canais poderiam distorcer as conclusões.

A importância de integrar a IA em todo o contact center

Para alcançar os melhores resultados, utilize os cinco casos de uso detalhados neste artigo como partes de uma estratégia integrada de IA, em vez de ferramentas isoladas. O compartilhamento de conhecimento, dados e integrações permite que as informações circulem entre o autoatendimento, o suporte por agentes, a gestão da qualidade e a análise de dados, criando uma experiência mais consistente e reduzindo a duplicação de esforços.

Isso requer bases comuns: responsabilidade clara pelo programa, conhecimento e dados bem gerenciados, integração segura, comunicação transparente, supervisão humana e indicadores de sucesso compartilhados. Um roteiro em fases pode, então, priorizar oportunidades de menor risco e maior valor, garantindo ao mesmo tempo que cada implantação fortaleça as capacidades que se seguirão.

Ao integrar a IA em todo o centro de atendimento, as organizações podem melhorar a qualidade do atendimento, a eficiência operacional, a tomada de decisões e o apoio aos funcionários, ao mesmo tempo em que ampliam a automação de forma responsável.

Enghouse Interactive: Apoiando centrais de atendimento em sua jornada rumo à IA

A Enghouse Interactive ajuda os centros de atendimento a transformar a IA em melhorias mensuráveis na experiência do cliente, no suporte aos agentes, na qualidade e na tomada de decisões. Com base em profunda experiência em centros de atendimento, a IA da Enghouse Interactive concentra-se em desafios práticos de negócios e ajuda as organizações a priorizar os casos de uso com maior potencial de agregar valor.

Pronto para identificar o próximo passo mais valioso para a IA no seu contact center?

Seja qual for o estágio em que você se encontre nessa jornada, a Enghouse pode ajudá-lo a avaliar e priorizar os casos de uso de IA com maior potencial para melhorar os resultados para os clientes, os atendentes e a empresa.

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Sobre o autor

Steve Nattress Vice-presidente de gerenciamento de produtos
Enghouse Interactive
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A trajetória profissional única de Steve nas áreas de Atendimento ao Cliente e desenvolvimento de IA o torna a pessoa ideal para impulsionar a inovação em produtos e IA na Enghouse. Steve é um líder criativo e estratégico, apaixonado pelo potencial da IA para transformar a experiência do cliente, mantendo-se, ao mesmo tempo, extremamente atento à necessidade fundamental de práticas seguras e transparentes no setor.

Referências

1. Valoir: A situação atual da IA na experiência do cliente