O que é IA de central de contato?

As organizações estão cada vez mais utilizando IA como uma solução de gerenciamento da força de trabalho para impulsionar a experiência do cliente. As centrais de contato impulsionadas por IA automatizam a capacidade de uma empresa resolver problemas básicos dos clientes e liberar os profissionais de atenção ao cliente para gerenciar interações mais avançadas com os clientes.

Uma experiência moderna de atendimento ao cliente significa oferecer aos clientes a capacidade de utilizar opções de autoatendimento para receber respostas rápidas. Por exemplo, os clientes podem não querer esperar para falar com um agente em tempo real se puderem receber uma boa resposta mais rápido por meio de um chatbot. A tecnologia de IA pode ajudar a otimizar todos os pontos de contato de suporte ao cliente na jornada do cliente.

Além disso, o gerenciamento das chamadas de atendimento ao cliente é caro. As estimativas variam, mas cada chamada de cliente pode custar muitos dólares¹ em mão de obra e recursos.

As soluções de central de contato impulsionadas por IA envolvem duas funções separadas. Uma delas envolve a eliminação de tarefas que consomem tempo dos agentes humanos para poderem se dedicar a questões mais importantes que precisam de sua atenção. A outra envolve agentes humanos que utilizam IA generativa na central de atendimento para procurar respostas e receber sugestões de respostas. Isso melhora o desempenho do agente e provavelmente leva a uma maior satisfação dos funcionários.

O atendimento ao cliente superou outras funções de negócios como a principal prioridade de IA gerativa dos CEOs. À medida que mais organizações priorizam suas operações de central de contato orientadas por IA, surgem vantagens competitivas para as organizações que melhor combinam agentes humanos com tecnologias de IA generativas.

Vários motivos para os central de contatos adotarem uma plataforma e uma tecnologia de IA são:

Substitui tarefas manuais e repetitivas: as organizações vêm usando chatbots e agentes virtuais para atendimento ao cliente há algum tempo, mas as novas organizações agora podem implementar tecnologias baseadas em IA generativa que utilizam IA conversacional. A IA conversacional utiliza dados do cliente, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN) para reconhecer voz humana e entradas de texto que podem ser utilizadas para responder no mesmo idioma.

Permite a remediação em tempo real: os agentes da central de contato não precisam mais se ater a scripts estáticos que não consideram as necessidades específicas de um indivíduo. Oferecer aos funcionários da central de contato o acesso a painéis impulsionados por IA pode aumentar a eficiência dos agentes e diminuir as respostas incorretas. Isso cria uma oportunidade para os representantes conversarem com os clientes com mais confiança, sabendo que têm o máximo possível de informações em tempo real.

Explora outros aspectos do negócio: a business intelligence pode utilizar APIs para extrair dados de atendimento ao cliente e tomar decisões mais embasadas sobre produtos e marketing. A IA, especialmente a PLN, pode receber transcrições de chamadas e identificar insights práticos capazes de ajudar as equipes de produto e marketing. Os dados podem ser adicionados a bancos de dados relacionamento com o cliente (CRM) ou de business intelligence. Por exemplo, muitas pessoas com problemas com a configuração do dispositivo podem sugerir que as instruções do produto não são claras. As pessoas que continuam pressionando o botão errado em um produto podem sugerir à equipe de produto que devem considerar a possibilidade de rever o design.

Cria transições omnicanal perfeitas: muitos clientes que começam com uma ferramenta de autoatendimento acabam precisando falar com um representante ao vivo. Equipar esse funcionário com as informações corretas para os clientes não precisarem se repetir pode ser a diferença entre um cliente satisfeito ou decepcionado. Um estudo da Gartner² revelou que quase dois em cada três clientes que tiveram uma transição perfeita do autoatendimento para um agente em tempo real retornarão ao autoatendimento na próxima vez.

Cria jornadas do cliente personalizadas: A IA de central de contato pode criar fluxos de trabalho que descobrem facilmente conversas anteriores e necessidades de um cliente específico. Esses dados permitem que a IA e os agentes humanos apresentem respostas mais específicas e úteis ao cliente.

Potencializa a análise preditiva de dados: as organizações podem utilizar IA para analisar dados históricos e prever as probabilidades futuras de aumento do volume de chamadas. Pode também prever quais problemas podem exigir mais atenção com base nas consultas emergentes dos clientes.

Há várias maneiras pelas quais as centrais de contato utilizam IA para melhorar a eficácia e a eficiência de suas operações.

Chatbots de contato com o cliente: as organizações podem aliviar a pressão sobre a central de atendimento permitindo que os clientes enviem suas perguntas a bots e agentes virtuais impulsionados por IA que apresentam respostas inteligentes. Esse tipo de engajamento do cliente impulsionado por IA alivia a pressão sobre os representantes da central de atendimento, lidando com consultas simples online.

Resposta interativa por voz (IVR): as organizações podem utilizar a tecnologia de sistemas telefônicos automáticos chamada IVR, em que os autores das chamadas solicitam informações por meio de input de voz ou de menu. Historicamente, a tecnologia utilizava uma interface de multifrequência de tom duplo (DTMF) para produzir mensagens gravadas previamente ou tecnologia Text to Speech. A IA, especificamente a PLN, pode aumentar as diferentes maneiras pelas quais os autores das chamadas podem interagir com os computadores ao telefone. Os sistemas IVR orientados por IA podem entender melhor e responder às consultas em tempo real.

Roteamento inteligente de chamadas (ICR): as organizações precisam de uma maneira de enviar chamadas específicas para os representantes de atendimento ao cliente certos ou continuar o atendimento com IVR ou outras necessidades automatizadas. Os sistemas de ICR utilizam algoritmos treinados com os detalhes do chamador para enviar solicitações ao agente certo. Pode ser especialmente valioso para organizações que possuem serviços ou produtos especializados, onde determinados agentes treinam em áreas de foco específicas. O primeiro representante pode ajudar o cliente na linha, em vez de precisar transferi-lo para outro representante.

Análise de sentimento do cliente: a IA pode ajudar as organizações a entender melhor como os clientes se sentem em relação aos seus produtos ou serviços. A IA pode ajudar a entender a linguagem utilizada nas interações com os clientes para saber se eles estão frustrados ou satisfeitos com o suporte recebido. As organizações podem analisar tudo, incluindo mídias sociais, e-mails, formulários de feedback, transcrições de chamadas de clientes, bate-papo, avaliações online e comentários deixados em bases de conhecimento. A análise de sentimentos ajuda as organizações a proporcionar uma ótima experiência ao cliente e melhorar a reputação da marca.

Assistência ao agente em tempo real: essa tecnologia extrai informações de conversas com clientes em tempo real por meio de análise de voz ou PLN, apresentando informações importantes aos representantes de atendimento ao cliente. Por exemplo, um cliente pode discutir um problema com uma configuração que tenha surgido no passado. As ferramentas de IA podem identificar essa reclamação comum e dar orientações sobre o que o feedback ajudou no passado.

A IA ajuda as organizações a atender às necessidades de negócios em toda a empresa e a experiência do cliente não é diferente. Há vários principais benefícios que os central de contatos podem obter usando a IA.

Melhora a satisfação do cliente: quase 90% dos clientes valorizam a experiência que uma empresa oferece tanto quanto os produtos ou serviços, de acordo com o Salesforce³ (link fora do ibm.com). Organizações que investem em tecnologias de IA devem esperar melhorias em métricas importantes, como pontuações de satisfação do cliente (CSAT). Boas pontuações no CSAT geralmente demonstram que o atendimento ao cliente atende às necessidades dos clientes.

Aumenta a eficiência operacional: as organizações que utilizam a IA nas centrais de contatos simplificam a forma como atendem às necessidades dos clientes. Melhorar a produtividade do agente significa que a organização pode responder mais às perguntas básicas dos consumidores mais rapidamente e permitir que esses funcionários se concentrem em assuntos mais importantes ou complicados.

Aumenta a satisfação dos funcionários: melhorar a experiência do agente provavelmente aumenta a satisfação geral no trabalho. Para as empresas atuais, essa abordagem inclui o uso de ferramentas de IA para melhorar o trabalho. Além disso, as organizações podem utilizar a IA para remover tarefas manuais desnecessárias das cargas de trabalho dos funcionários.

Reduz os tempos de espera: as centrais de atendimento com tecnologia impulsionada por IA têm mais probabilidade de resolver problemas mais rápido, seja por meio de automação ou de agentes mais eficazes. Reduzindo o tempo médio de atendimento, os clientes ficam mais satisfeitos, os funcionários enfrentam cenários menos estressantes e a organização pode resolver mais solicitações de ajuda.

Volume reduzido de chamadas: oferecer aos clientes maneiras de resolver seus problemas de atendimento ao cliente online sem falar com um representante do cliente diminui o volume de chamadas. Isso significa que mais pessoas resolvem seus problemas menores online. As chamadas restantes são de clientes com problemas maiores e eles esperam menos tempo para falar com um agente de atendimento ao cliente.

Eliminar a rotatividade de clientes: uma chamada para o centro de contato pode fortalecer ou prejudicar o relacionamento com um cliente. Os clientes que têm suas perguntas respondidas de forma rápida e correta têm maior probabilidade de permanecer leais a uma empresa da qual já compram.