Agente feminina de call center + nós conectados

Prioritizing the right AI use cases in contact centers to deliver customer benefits and ROI

Given the range of AI use cases in the contact center, choosing those that will provide the most value can be difficult. Some may deliver limited impact or even lead to higher costs in other areas. All of this means that contact centers need to take a measured approach to their AI journey, starting by assessing their own AI maturity and then prioritizing use cases based on customer and business metrics.

Para obter mais orientações práticas sobre como planejar a adoção da IA com base em resultados claros, incluindo ROI, implantação e riscos, consulte Nosso guia sobre como aplicar a inteligência artificial no atendimento ao cliente.

 

Taking a planned approach to maximize benefits

AI is not a single application or use case. As a transformative technology it can be used across a wide range of areas within the contact center, each of which can promise value. However, thanks to this range, picking the right applications that maximize ROI can be difficult. The result? Organizations and their customers implement AI and see some improvements, but not all that were expected.

Backing this up, in research from COPC just 44% of contact centers met their expected ROI from AI implementations [1]. Gartner analysis found that while AI is increasing contact center productivity, it isn’t necessarily reducing costs [2].

All of this has led many people to see AI in customer service as a poor investment. However, the reality is that to deliver real positive impact, organizations need to take a strategic, mature approach to the technology. In meu blog anterior I explored the stages of AI maturity, and why organizations need to focus on the outcomes they want AI to deliver, not the technology alone.

Once you’ve assessed your AI maturity, you know where to start. You can then take the next steps to implement AI use cases in your contact center, guided by business need, customer impact and ease of adoption.

Tomando as decisões certas para o ROI da IA

Too often, organizations start an AI implementation by choosing a technology first, then looking for a contact center problem it might solve. This may work in some cases, but it does not always deliver meaningful results or ROI. For example, a virtual agent may improve First Contact Resolution (FCR), but strengthening agent knowledge may achieve the same outcome at lower cost and with higher customer satisfaction.

Em vez de uma abordagem que priorize a tecnologia, as estratégias bem-sucedidas de adoção de IA exigem que as organizações elaborem um plano de ação baseado em necessidade comercial, impacto no clientee facilidade de adoção. This ensures contact center AI use cases are focused in the right areas to deliver lasting benefits.

To decide which AI use cases to prioritize in your roadmap, score each opportunity across these three areas:

Compreender a necessidade do negócio

Start by identifying where the contact center could be falling short. Look at operational data first, focusing on targets or metrics that are being missed. Then build out the picture by speaking with agents and supervisors, and by reviewing customer feedback. Once you have a list of possible improvement areas, score each one by its impact on the business. This gives you a clear starting point for practical problem-solving and AI adoption.

Perguntas a fazer:

  • Em quais áreas não estamos atingindo nossas metas no que diz respeito a métricas-chave, como a resolução no primeiro contato?
  • Como essas questões estão afetando os negócios, em termos de produtividade, experiência dos atendentes ou eficiência?
  • Quais são as questões mais urgentes em termos de negócios e satisfação dos funcionários?

Avaliação do impacto no cliente

The objective of the contact center is to deliver the best possible customer experience, as efficiently as possible. So, review your ranked list of business needs and score each one by the impact it would have on your customers. Ensure you cover all your channels and customer demographics; what is acceptable to some groups may be viewed negatively by others. For example, customers with 9-5 jobs may be angry that your contact center closes at 6pm and does not operate at weekends, unlike older, retired demographics. This process may show that a pressing internal business need has limited impact on customer experience, even if AI could help solve it. That doesn’t make it unimportant, but it may place it later in your AI implementation roadmap.

Perguntas a fazer:

  • Quais são as áreas apontadas pelos comentários dos clientes como problemas?
  • Como a satisfação varia entre os canais e os grupos demográficos?
  • Em que aspectos a experiência do seu cliente fica aquém da dos seus concorrentes?
  • Quais áreas os agentes e os clientes identificam como causadoras de rotatividade ou baixos índices de satisfação?

Com foco na facilidade de adoção

Finally, examine how easy it would be to solve the problems you have identified using available AI or other technology. This includes whether you will need to change processes and ways of working within the contact center itself, retrain agents and deploy new systems. If an issue spans other parts of the business (such as finance or logistics), how easy will it be to collaborate with them to solve it? Keep in mind that people have varying concerns about AI, and this can impact engagement and adoption rates. Evaluating this metric enables you to complete your scorecard; the highest scores go to the easiest projects.

Perguntas a fazer:

  • Quanto tempo levará para implementar a tecnologia?
  • Até que ponto isso causará perturbações em nossos processos e formas de trabalho atuais?
  • Precisamos trabalhar em conjunto com outros departamentos para resolver o problema?
  • É necessário implementar outras soluções ou mudanças para possibilitar a adoção?

Analisando todos os fatores para escolher as soluções de IA certas

A soma das pontuações das três áreas resulta em um total, permitindo que você classifique os projetos por urgência e impacto. Isso gera uma lista de prioridades que indica em quais projetos se concentrar primeiro e quais devem ser abordados posteriormente em sua jornada de IA.

O segredo não é começar pela IA, mas sim pela necessidade real do negócio e do cliente que precisa ser resolvida. Só então você deve analisar quais ferramentas e soluções de IA podem atender a esses requisitos específicos. Pode até ser que os problemas possam ser resolvidos por meio de soluções que não envolvam IA, como tecnologia tradicional ou mudanças nos processos. Depois de identificar as soluções, elabore um caso de negócios completo com base em métricas financeiras ou de satisfação, respaldado por cronogramas de implantação realistas, a fim de obter apoio e aprovação.

Exemplo de sintomaQuestão principal subjacenteNecessidade comercialImpacto no clienteFacilidade de adoçãoPontuação totalClassificação
Tempos de manuseio prolongadosO trabalho pós-atendimento está demorando demais88925/301
Baixas taxas de resolução no primeiro contatoAcesso limitado às PMEs ou ao conhecimento78621/305
Os clientes que trabalham das 9h às 17h ficam frustrados ao tentar entrar em contato com vocêsContact center closed at weekends310720/306
Os clientes estão frustrados com o acompanhamento inadequadoOs agentes não estão registrando as próximas ações de maneira adequada77923/303
Grande variação no desempenho entre agentes experientes e novatosAcesso insuficiente dos agentes ao conhecimento88622/304
Supervisores incapazes de oferecer orientação bem fundamentadaMonitoramento de controle de qualidade restrito à amostragem aleatória (ou ausência de monitoramento)78924/302

For a broader view of where AI pays off, what it can return, and how to go live while minimizing risk, Confira nosso guia prático sobre como aplicar a inteligência artificial no atendimento ao cliente.

Equilibrando as necessidades imediatas e de longo prazo

Many organizations suffer from implementing too many AI point solutions across multiple areas, without them connecting or improving performance outside a single team, as detailed in Stage 3 of our Modelo de maturidade em IA. Isso pode acontecer mesmo quando se segue uma abordagem planejada com base nas necessidades do negócio, no impacto sobre o cliente e na facilidade de adoção.

To ensure your AI journey is seamless, understanding where you are in terms of AI maturity will help you work out how to get to the next stage. Asking the right questions, you can move forward strategically and in a single direction, rather than in a disparate or disconnected way. Involve representatives from across the contact center, and the overall business, in your AI discussions to give a holistic view. This will also help identify any obstacles that must be overcome to deliver success. Examples of these could be fixing data quality issues or ensuring AI solutions fit with corporate guidelines.

Avançando com confiança com a IA

Applying AI can transform the customer experience, but only when it is focused on the right problems. Start by understanding your current level of AI maturity, then build a roadmap of ranked use cases based on business need, customer impact and ease of adoption. This gives you a clearer way to prioritize your next steps, invest where AI can deliver measurable value, and create lasting benefits for customers, staff and the wider business.

Enghouse Interactive: Supporting contact centers on their AI journey

A Enghouse Interactive ajuda os centros de atendimento a utilizar IA para melhorar a experiência do cliente, apoiar os agentes, otimizar os processos de qualidade e identificar insights que orientem melhores decisões. Com base em ampla experiência em centros de atendimento e no entendimento da realidade do mercado, a IA da Enghouse Interactive se concentra em resolver desafios práticos de negócios e em gerar valor mensurável.

Pronto para direcionar seu plano de ação de IA para suas principais necessidades de experiência do cliente?

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

 

Agende uma sessão sobre o roteiro de IA

 

Sobre o autor

Steve Nattress - vice-presidente de gerenciamento de produtos Steve Nattress Vice-presidente de gerenciamento de produtos
Enghouse Interactive
LinkedIn
Steve’s unique background in Customer Support and AI development positions him perfectly to drive product and AI innovation at Enghouse. Steve is a creative and strategic leader, passionate about the potential of AI to transform customer experience, while staying sharply attuned to the critical need for secure and transparent industry practices.

 

Referências

  1. COPC: Como diminuir a lacuna de ROI da IA: por que 56% de Contact Centers não estão gerando valor
  2. Gartner: O atendimento ao cliente lidera a adoção da IA, mas o retorno sobre o investimento continua difícil de ser alcançado
Publicado em
IA Central de contatos

Entre em contato!

Basta fornecer alguns detalhes e um de nossos especialistas entrará em contato com você em breve.

mulher no celular - membro da equipe no fone de ouvido
Pular para o conteúdo