Os superagentes são reais (Blog #3)

A IA torna isso possível (Série de blogs)

A aprendizagem constante melhora as recomendações da IA

Acesse a reprodução do webinar sob demandade “Como os superagentes habilitados por IA melhoram a experiência do cliente” com Kate Leggett, vice-presidente e analista principal de desenvolvimento e entrega de aplicações de serviço da Forrester Research, com Steve Nattress, diretor de P&D da AI Insights – Vecko, e Jacki Tessmer, vice-presidente de marketing de produto da Enghouse Interactive.
Blog #3 de 4 Com contexto, a IA tenta melhorar mais rápido do que nunca.

Como falamos no último blog, vimos que uma área importante pra gente focar é o Processamento de Linguagem Natural (NLP), onde a “Análise Conversacional” pode ser o diferencial, ajudando a IA a oferecer a melhor solução possível hoje e soluções ainda melhores amanhã.

Porquê?

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 os seus algoritmos entendam o ‘porquê’

Com o tempo, um foco mais amplo pode e vai ajudar a entender melhor como várias variáveis se misturam para ver, de um ponto de vista situacional, o que pode ser feito para trazer mais valor e propor rapidamente soluções relevantes para os problemas que os clientes têm.

Recolher. Agregar. Avaliar. Analisar todo o feedback através da IA.

O feedback dos clientes pode vir de várias formas e a maioria é relativamente estática e fácil de processar – pesquisas, formulários de feedback, perguntas de sondagem, relacionadas com a continuidade das compras do cliente. Mas, confiar só nisso dá uma resposta de uma dimensão (camada). Os dados reais estão escondidos nos comentários de cada conversa que rola. Seja como parte de uma consulta, numa chamada, escondidos no sistema CRM ou postados nas redes sociais ou grupos/fóruns online. Estes são exemplos de fontes de informação cada vez mais diversificadas e discretas que fornecem informações potencialmente mais valiosas – especialmente quando consideradas como um todo para cada cliente individual e quando todos os comentários dos clientes são agrupados. Ao registar, avaliar, analisar e, em seguida, agregar todos os dados de cada interação com o cliente e, depois, fazer o mesmo com os dados de todas as suas interações com os clientes, obterá uma base sólida de informações a partir da qual poderá trabalhar.

Gravação – tanto as comunicações de voz como as digitais devem ser capturadas em tempo real para apoio aos agentes. Com a análise e indexação de palavras-chave usadas para acionar pesquisas de documentos na base de conhecimento, juntamente com a apresentação aos agentes e a divulgação ao cliente (no formato que preferirem), ajudando a garantir um apoio mais abrangente, melhorando a resolução na primeira chamada (FCR) e reduzindo o tempo de apoio.

Avaliar – usar um léxico específico do setor, com expressões e fraseologia relevantes, além de combinações de palavras, mapeadas de acordo com quando são usadas e como, fornece uma base sólida. Estar atento à entoação, fraseologia, franqueza, repetição e vários indicadores de ênfase também fornece uma camada substantiva de contexto às informações recolhidas. Ignore isso por sua conta e risco. Com muitos agentes não sendo generalistas, mas sim especialistas do setor, isso garante que os erros sejam minimizados ou, idealmente, eliminados.

Analisando – é melhor feito por meio de Análise linguística. Usando algoritmos especializados junto com as terminologias e fraseologias específicas do setor que já falamos, além de conjuntos de dados de referência padronizados adicionais, as plataformas com IA podem ‘ouvir’ as conversas para entender exatamente o que está a ser dito, como e porquê.

Com algoritmos adicionais, reconhecimento de padrões de fala e análise de tom, a IA também pode ajudar a identificar o sentimento geral do cliente em relação à situação atual. Ao aproveitar as informações situacionais coletadas e combiná-las com as escolhas anteriores do cliente (feitas em situações iguais ou semelhantes), a IA pode então recomendar soluções — diretamente aos agentes ou ao cliente — que têm a maior probabilidade de resolver o problema.

Com um foco dedicado em 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 aborrecimento para o cliente e menos tempo gasto.

Opcional: Curiosamente, essa funcionalidade – um elemento da biometria de voz – também pode ser usada como um nível extra de segurança para a conta do cliente, ajudando a perceber se alguém está a forçar o cliente a fazer algum tipo de transação sensível ou se ele realmente é quem diz ser.

Por extensão, a IA também é uma ferramenta excelente para ver se um cliente está estressado ou não, dando uma indicação extra sobre se ele está pronto para sair ou pensando em sair (churn).

Novos dados. Aperfeiçoando os modelos.

No fim das contas, o objetivo é garantir que não haja mais nenhum potencial ”Pomponette”situações (revisão “A Mulher do Padeiro” Clipe de filme do blog#2) com qualquer interação com o cliente, para que o que está a ser dito seja totalmente compreendido, não importa como seja dito. Seja de forma direta, sarcástica, satírica ou usando transferência com inferência para passar a mensagem real.

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

A percepção vem da aprendizagem reforçada e do controlo. Usando dados totalmente agregados. 

Resumindo, ver 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 sua empresa para entregar valor tanto aos clientes quanto ao negócio. 

Fica ligado no nosso próximo blog no dia 22 de outubro:

Principais lições aprendidas com o nosso webinar com Kate Legget, da Forrester

Ajude a garantir que a sua organização ofereça uma experiência ao cliente que supere as suas expectativas. Ao fazer isso, o seu centro de contacto deixará de ser um centro de custos e passará a ser uma fonte de receitas.

Acesse a reprodução do webinar sob demanda de “Como os superagentes com IA melhoram a experiência do cliente” com Kate Leggett, Vice-presidente e analista principal de desenvolvimento e entrega de aplicações de serviço, Forrester Research, com Steve Nattress, Diretor, R&D AI Insights – Vecko e Jacki Tessmer, Vice-presidente – Marketing de Produtos, Enghouse Interactive.

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

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