Os superagentes são reais (Blog #3)

A IA torna isso possível (série de blogs)

O aprendizado constante aprimora as recomendações de IA

Acesse a reprodução do webinar sob demandade "How AI-Enabled Super-Agents Improve CX" com Kate Leggett, vice-presidente e analista principal de desenvolvimento e fornecimento de aplicativos de serviços, Forrester Research, com Steve Nattress, diretor de insights de IA de P&D - Vecko e Jacki Tessmer, vice-presidente de marketing de produtos, Enghouse Interactive.
Blog #3 of 4 Com o contexto, a IA procura melhorar mais rapidamente do que nunca.

Conforme discutido no último blog, observamos que uma das principais áreas de foco deve ser o Processamento de Linguagem Natural (NLP), em que a "Análise de Conversação" pode se tornar o fator de diferenciação, ajudando a IA a fornecer a melhor solução possível hoje e soluções ainda melhores amanhã.

Por quê?

Tudo depende da abordagem e de como os dados são analisados. Isso é fundamental para entender a causalidade.

Leitura interessante: Artigo da revista Wired:

Um pioneiro da IA quer que seus algoritmos entendam o "porquê

Com o passar do tempo, um foco mais amplo pode e ajudará a correlacionar melhor a interação de diversas variáveis para entender - a partir de uma perspectiva situacional - o que pode ser feito para agregar mais valor e propor rapidamente soluções relevantes para os problemas dos clientes.

Reunir. Agregação. Avaliação. Análise de todo o feedback por meio de IA

O feedback do cliente assume muitas formas e a maioria é relativamente estática e facilmente processada - pesquisas, formulários de feedback, perguntas de enquete, correlacionadas à continuidade das compras do cliente. Mas confiar nisso só fornece uma dimensão (camada) de uma resposta. Os dados reais estão ocultos nos comentários de cada conversa que ocorre. Seja como parte de uma consulta, em uma chamada, enterrada no sistema CRM ou publicada na mídia social ou em grupos/fóruns on-line. Esses são exemplos de fontes de informações cada vez mais diversas e discretas que fornecem informações potencialmente mais valiosas, especialmente quando consideradas como um todo para cada cliente específico e quando todos os comentários dos clientes são agrupados. Ao registrar, avaliar, analisar e, em seguida, agregar todos os dados de cada envolvimento do cliente e, depois, fazer o mesmo com os dados de todos os seus envolvimentos com o cliente, você terá uma linha de base robusta de informações para trabalhar.

Registro - As comunicações digitais e de voz devem ser capturadas em tempo real para o suporte do agente. A análise e a indexação de palavras-chave usadas para acionar pesquisas de documentos da base de dados, juntamente com a apresentação aos agentes e a disseminação ao cliente (no formato que ele preferir), ajudam a garantir um suporte mais abrangente e, ao mesmo tempo, melhoram a resolução na primeira chamada (FCR) e reduzem o tempo de suporte.

Avaliação - O uso de um léxico específico do setor, com expressões e fraseologia relevantes e combinações de palavras, mapeadas em relação a quando e como são usadas, fornece uma linha de base sólida. Ser sensível à entonação, ao fraseado, à franqueza, à repetição e a vários indicadores de estresse também fornece uma camada substancial de contexto para as informações coletadas. Ignore isso por sua conta e risco. Como muitos agentes não são generalistas e sim especialistas do setor, isso garante que os erros sejam minimizados ou, na melhor das hipóteses, eliminados.

Analisando - é melhor realizado por meio de Análise linguística. Usando algoritmos especializados, juntamente com as terminologias e expressões específicas do setor mencionadas anteriormente, além de conjuntos de dados de base padronizados adicionais, as plataformas habilitadas para IA podem "ouvir" as conversas para entender especificamente o que está sendo dito, como e por quê.

Com algoritmos adicionais, reconhecimento de padrões de fala e análise de tons, a IA também pode ajudar a identificar o sentimento geral do cliente em relação à situação atual. Ao aproveitar a inteligência situacional coletada e combiná-la com as escolhas anteriores do cliente (feitas na mesma situação ou em situações semelhantes), a IA pode então recomendar soluções - para os agentes ou para o cliente diretamente - que tenham a maior probabilidade de resolver o problema.

Com um foco dedicado a garantir que esse ciclo de feedback seja continuamente otimizado, a IA será cada vez mais capaz de propor combinações de ações, na melhor sequência possível para cada situação, a partir de uma gama cada vez maior de opções, resolvendo situações com menos agravamento para o cliente e menos tempo gasto.

Opcional: é interessante notar que esse recurso - um elemento da biometria de voz - também pode ser usado como um nível adicional de segurança da conta do cliente, ajudando a identificar se um cliente está sendo forçado a fazer algum tipo de transação sensível ou se realmente é quem diz ser.

Por extensão, o Al também é uma excelente ferramenta para determinar se um cliente está sob algum tipo de estresse ou não, fornecendo uma indicação adicional de que ele está pronto ou pensando em sair (churn).

Novos dados. Refinamento dos modelos.

Em última análise, o objetivo é garantir que não haja mais nenhum potencial "Pomponete" situações (revisão "La Femme du Boulanger (A Mulher do Padeiro)" (vídeo do blog#2) em qualquer interação com o cliente, de modo que o que está sendo dito seja completamente compreendido, não importa como esteja sendo dito. Seja de forma direta, sarcástica, satírica ou usando transferência com inferência para transmitir a mensagem real.

Lembre-se de que, para contextualizar adequadamente a experiência do cliente, ela deve ser vista como uma experiência singular em relação ao conjunto de todas as interações com o cliente e, em seguida, como parte de uma experiência coletiva do grupo, a fim de melhorar a jornada de todos. Os agentes não podem fazer isso sozinhos.

O insight vem da Aprendizagem Reforçada e do Controle. Usando dados totalmente agregados. 

Em resumo, visualizar a jornada do cliente de forma holística garante que a organização possa entender melhor o que atende às expectativas do cliente e, mais importante, o que não atende, permitindo que a organização alinhe melhor toda a empresa para agregar valor aos clientes e à empresa. 

Fique atento ao nosso próximo blog em 22 de outubro:

Principais aprendizados de nosso webinar com Kate Legget, da Forrester

Ajude a garantir que sua organização ofereça uma experiência ao cliente que supere suas expectativas. Isso transformará o seu contact center de um centro de custos em um gerador de receita.

Acesse a reprodução do webinar sob demanda de "Como os superagentes habilitados por IA melhoram a experiência do cliente" com Kate Leggett, Vice-presidente e analista principal de desenvolvimento e fornecimento de aplicativos de serviço da Forrester Research, com Steve NattressDiretor, P&D Insights de IA - Vecko e Jacki Tessmer, vice-presidente de marketing de produtos da Enghouse Interactive.

  Veja como sua organização pode se beneficiar dos superagentes habilitados para IA

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