O que é automação do contact center?

A automação do contact center refere-se ao uso de tecnologia impulsionada por IA para automatizar processos rotineiros de atendimento ao cliente e tarefas repetitivas. Com a automação de determinados processos no contact center, os agentes humanos da organização podem trabalhar com mais eficiência e ficam disponíveis para os clientes com problemas mais complexos para resolver.

A automação de tarefas rotineiras executadas anteriormente por seres humanos pode aumentar a eficiência, reduzir custos e melhorar a precisão geral do atendimento ao cliente, o que, no fim das contas, tem um grande impacto na experiência geral do cliente (CX). Alguns dos possíveis casos de uso para automação do contact center são chatbots, resposta interativa por voz (IVR), automação robótica de processos (RPA), contact center como serviço (CCaaS) e uma base de conhecimento online. Essas novas tecnologias, como algoritmos de análise preditiva de dados e forecasting, oferecem muito potencial para organizações que buscam lidar com a crescente demanda do consumidor e como essas interações com o clienteinfluenciam na satisfação geral do cliente.

Agentes humanos e agentes virtuais se complementam para oferecer um atendimento ao cliente de alto nível, e ambos são vitais para facilitar a implementação da automação dos fluxos de trabalho e da eficiência operacional. Separadamente, a automação do contact center frequentemente pode implementar um software de central de atendimento para gerenciar o roteamento e o volume de chamadas.

Os clientes querem uma experiência do cliente sem esforço ao fazer negócios com uma organização. Não importa qual seja o produto ou serviço que eles estão comprando, eles querem que seja um processo sem dificuldades. E as empresas estão finalmente começando a reconhecer a importância da inteligência artificial, IA generativa e ferramentas de automação para um ótimo atendimento ao cliente.

De acordo com um relatório recente do IBM Institute for Business Value¹, um número significativo de organizações já está implementando a IA generativa no atendimento ao cliente. Os pesquisadores entrevistaram quase 1.500 líderes de atendimento ao cliente e descobriram que 67% já estão usando a tecnologia. E mais de 40% estão usando a IA generativa para criar casos de teste para treinar a IA conversacional.

As empresas estão aprendendo que o atendimento ao cliente excepcional não é mais apenas uma prioridade, é um requisito. Os clientes esperam experiências mais rápidas, inteligentes e personalizadas, independentemente de onde ou como estão entrando em contato com a empresa. E agora, isso pode ser feito sem a necessidade de pessoal adicional de centrais de atendimento ou departamentos de atendimento ao cliente. As ferramentas de automação reprimem tarefas demoradas e auxiliam os chamadores mais rápido do que nunca.

A pesquisa também mostra que 97% dos provedores de atendimento ao cliente relatam que a IA conversacional tem um impacto positivo na satisfação do cliente².

É importante observar que a automação do contact center e a automação da central de atendimento diferem um pouco, embora as duas sejam frequentemente usadas de forma intercambiável. No entanto, a automação da central de atendimento é apenas um subconjunto da automação do contact center. Por exemplo, uma empresa com uma abordagem omnicanal de atendimento ao cliente pode optar por automatizar seu contact center, mas canais específicos (como telefone, site ou aplicativo) também precisarão ser automatizados.

À medida que as empresas começam a adotar a automação em seus contact centers, é essencial implementá-la de forma eficaz para maximizar seu potencial. Essas melhores práticas podem ajudar as empresas a lidar com as necessidades dos clientes e resolver problemas de uma forma mais oportuna do que nunca.

Antes de implementar qualquer sistema automatizado, é crítico definir metas e objetivos claros. Quer o objetivo seja reduzir os tempos de espera, melhorar a resolução na primeira chamada ou reduzir os custos operacionais, ter uma visão clara guiará o processo de automação. É importante identificar quais tarefas podem ser automatizadas de forma eficaz, como perguntas frequentes (FAQs), solução de problemas básicos ou agendamento de compromissos, ao mesmo tempo em que se compreende quais tarefas ainda exigem intervenção humana. Definir o escopo de maneira adequada ajuda a garantir que a automação agregue valor sem comprometer a qualidade do serviço.

Os clientes de hoje interagem com as empresas em várias plataformas, incluindo chamadas de clientes, chat ao vivo, e-mail, redes sociais e aplicativos móveis. Uma das melhores práticas para a automação do contact center é implementar a automação omnicanal, em que todos os canais são integrados e gerenciados em um sistema unificado, e utilizando um que se integra facilmente a um CRM existente. Isso promove consistência nas interações com os clientes, pois as respostas automatizadas podem ser transferidas sem dificuldades de um canal para outro. Por exemplo, um cliente que inicia uma conversa via chat pode alternar sem dificuldades para o suporte por e-mail ou voz, sem ter que se repetir, e todas as informações do cliente já estarão disponíveis para o agente.

Ao trazer software de automação, é melhor começar pequeno, automatizando tarefas mais simples e previsíveis. Uma boa maneira de começar é automatizando consultas de rotina, como horário comercial, status de pedidos ou perguntas frequentes. À medida que as soluções de automação se mostram eficazes, elas podem ser dimensionadas para lidar com tarefas mais complexas, como suporte personalizado ou processamento de transações. A implementação gradual permite que a empresa refine processos e identifique possíveis problemas com antecedência, minimizando o risco associado a implementações de automação em grande escala.

A automação impulsionada por IA pode melhorar significativamente a experiência do cliente, ao oferecer suporte ao cliente personalizado. Ao usar as ferramentas de automação do contact center, uma organização pode analisar os dados dos clientes e fornecer recomendações personalizadas, resolver problemas com base em interações anteriores ou encaminhar os clientes para agentes humanos, se necessário. Uma abordagem personalizada ajuda a criar interações mais significativas com os clientes, o que pode resultar em melhores resultados em engajamento do cliente e fidelidade à marca.

Os agentes humanos ainda são pertinentes ao atendimento ao cliente e devem ser acionados quando houver questões complexas ou confidenciais para resolver. É vital projetar um processo de transferência tranquila entre as opções de autoatendimento dos sistemas automatizados e o agente humano, para garantir que a experiência de serviço seja satisfatória. Quando a automação detecta que não consegue lidar completamente com a preocupação de um cliente, ela deve ser capaz de encaminhar o problema para um representante humano qualificado sem causar atrasos ou frustrações. Fornecer aos agentes um contexto completo das interações anteriores os ajudará a responder de forma mais eficaz e a reduzir o esforço do cliente.

A automação não é uma configuração única e requer monitoramento e otimização contínuos. As empresas devem analisar regularmente os principais indicadores de desempenho (KPIs), como tempo de resposta, pontuação de satisfação do cliente, tempo de atendimento, taxa de resolução na primeira chamada e economia de custos, para avaliar a eficácia da automação. É importante analisar continuamente o feedback do cliente para identificar áreas de melhoria. À medida que as tecnologias de automação continuam evoluindo, as empresas precisarão atualizar os sistemas para aproveitar os novos recursos e funcionalidades. Essa abordagem iterativa garante que o contact center permaneça eficiente e adaptável à jornada do cliente.

A automação do contact center pode desempenhar um papel crucial para as empresas no mundo acelerado da tecnologia em primeiro lugar. A automação do contact center oferece várias vantagens para empresas que buscam otimizar suas operações e reduzir custos com ferramentas como chatbots, assistentes virtuais orientados por IA e portais de autoatendimento.

Um contact center tradicional envolve custos significativos de mão de obra, pois são necessários agentes humanos para lidar com as consultas dos clientes. A automação reduz a dependência de agentes humanos para tarefas repetitivas, como responder a perguntas frequentes ou processar solicitações simples. Isso permite que as empresas lidem com um volume maior de interações com clientes sem a necessidade de escalar continuamente sua força de trabalho. Com o tempo, isso resulta em economias substanciais de custos.

Os clientes de hoje esperam suporte instantâneo 24 horas por dia, sete dias por semana. Sistemas automatizados, como chatbots e IVR, permitem que as empresas forneçam assistência imediata mesmo fora do horário comercial regular. Essas ferramentas podem lidar rapidamente com consultas básicas e oferecer respostas em tempo real, melhorando a pontuação de satisfação do cliente (CSAT) e afetando os mapas de jornada do cliente. Além disso, a tecnologia de automação, como a análise de sentimentos, pode ajudar uma organização a entender como um cliente está se sentindo e extrair insights significativos.

O tamanho de um contact center pode variar, dependendo de vários fatores. Por exemplo, os contact centers muitas vezes enfrentam picos na demanda dos clientes devido a fatores como lançamentos de produtos, vendas de temporada ou crises. A automação permite que as empresas escalem rapidamente suas próprias operações, sem a necessidade de contratar e treinar mais agentes. Os sistemas impulsionados por IA podem lidar com milhares de interações simultaneamente, garantindo que os níveis de atendimento ao cliente permaneçam altos mesmo durante períodos de tráfego intenso.

Os sistemas automatizados coletam enormes quantidades de dados de interação com o cliente, que podem ser analisados para fornecer insights inteligentes e valiosos. As empresas podem usar esses dados para identificar pontos problemáticos comuns, melhorar seus produtos e serviços e refinar suas estratégias de contact center. A automação também permite um melhor acompanhamento das métricas de desempenho, como tempo de resposta, tempo de resolução e índices de satisfação do cliente, que podem ser usados para otimizar ainda mais as operações e o fluxo de trabalho. Novas tecnologias também podem gerenciar a entrada de dados e simplificar o processo, reduzindo o risco de erro humano.

Ao automatizar tarefas rotineiras, os agentes humanos são liberados para se concentrar em interações mais complexas e de valor agregado. Isso não apenas aumenta a produtividade, mas também melhora a satisfação no trabalho dos agentes, que se envolvem em um trabalho mais significativo em vez de tarefas repetitivas e de baixo nível. A automação também ajuda a reduzir o esgotamento, ao minimizar o volume de tarefas monótonas.

Os chatbots são uma das formas mais comuns de automação do contact center, fornecendo respostas imediatas aos clientes 24 horas por dia, sete dias por semana. O chatbot pode lidar com consultas simples, como disponibilidade de produtos, status de pedidos, preços e perguntas frequentes, sem a necessidade de assistência de um agente. Um exemplo é se um cliente solicita a previsão de chegada de um pedido, o bot pode acessar os dados do pedido em tempo real e fornecer uma atualização em questão de segundos. Esta ferramenta de automação reduz o tempo de espera dos clientes e o risco de erro humano.

Estudo de caso: a Camping World implementou o IBM watsonx Assistant™ para criar uma solução centrada no ser humano para lidar com a assistência ao cliente. Em março de 2022, o engajamento do cliente aumentou 40%, e a Camping World viu o tempo de espera cair para 33 segundos.

Os sistemas de IVR permitem que os clientes interajam com menus automatizados para resolver problemas comuns sem falar com um agente em tempo real. Por exemplo, quando um cliente está ao telefone com o atendimento ao cliente, o sistema IVR pode ajudar a encaminhar as chamadas para o departamento ou agente apropriado com base na entrada do cliente, reduzindo as chamadas mal direcionadas. Uma central de atendimento pode ter especificamente a tecnologia de discagem automática, que pode discar automaticamente os números de telefone dos clientes.

Estudo de caso: o antigo sistema de IVR da Humana estava transferindo chamadas demais para agentes humanos. Então, a empresa fez uma parceria com a IBM para criar um Voice Agent with Watson conversacional de serviços de provedores. A solução tem sido capaz de lidar com as consultas por cerca de um terço do custo do sistema existente e também teve uma taxa de resposta geral mais alta — quase o dobro do sistema de IVR automatizado anterior. 

Os portais de autoatendimento oferecem aos clientes a capacidade de resolver problemas de forma independente, como gerenciar configurações de conta, solucionar problemas comuns ou processar devoluções. Os clientes podem acessar esses portais por meio de um site ou aplicativo móvel, economizando tempo do cliente e da empresa. Ao automatizar tarefas rotineiras e fornecer controle aos clientes, as empresas podem simplificar processos e limitar as consultas dos clientes.

Estudo de caso: a American Airlines queria fornecer um atendimento ao cliente mais rápido e conveniente a seus clientes e contratou a IBM para ajudar. Apenas quatro meses e meio após o início do projeto, o aplicativo Dynamic Rebooking foi lançado em produção em oito aeroportos. A American agora tem um aplicativo fácil de usar e modificar com base no feedback dos clientes. 

A tecnologia de automação pode agilizar o agendamento, confirmações e lembretes de consultas. Os clientes podem reservar, reagendar ou cancelar consultas por meio de um sistema automatizado que usa tecnologia preditiva, reduzindo a necessidade de envolvimento de agentes durante o agendamento de rotina. Além disso, lembretes automatizados podem ser enviados por e-mail, mensagem de texto ou voz, reduzindo as taxas de não comparecimento.

A automação orientada por IA pode ser usada para criar, categorizar e priorizar tickets de suporte automaticamente. Quando um cliente envia um problema por e-mail, chat ou outros canais, o sistema pode usar o processamento de linguagem natural (NLP) para entender o problema, atribuí-lo à equipe apropriada e até mesmo sugerir possíveis soluções. Isso acelera o processo de resolução e ajuda a garantir que os tickets sejam tratados de forma eficiente.

Estudo de caso: a Vodafone Ireland fez uma parceria com a Expert Labs para reimplementar seu assistente virtual TOBi na mais recente plataforma watsonx Assistant. A nova plataforma tinha recursos de IA generativa e provou ser benéfica, pois houve uma clara melhoria no tempo de resposta para criar novas jornadas de conversa e um salto nas taxas de contenção. 

Saber o que o cliente quer antes que ele tenha que pedir não é uma escola de pensamento incomum entre as empresas. As ferramentas de automação podem ser usadas para entrar em contato proativamente com os clientes para fazer exatamente isso. Por exemplo, as empresas podem notificar automaticamente os clientes sobre interrupções do sistema, atrasos nas remessas ou recalls de produtos antes que eles entrem em contato para obter assistência. Informar proativamente os clientes sobre possíveis problemas ou mudanças pode melhorar a satisfação, ao reduzir a frustração e fornecer informações relevantes e oportunas.

Estudo de caso: a cidade de Helsinque e a IBM Consulting trabalharam juntas para construir e executar 10 assistentes virtuais, incluindo um "multichatbot", que combina assistentes virtuais de várias organizações de serviços de saúde e sociais em um. Os assistentes virtuais foram criados para ajudar os cidadãos a aproveitar os serviços na região da capital Helsinque.

Sistemas automatizados podem ser usados para engajar e qualificar leads antes de passá-los para agentes de vendas humanos. Os chatbots podem, por exemplo, ser usados para interagir com clientes em potencial em um site ou plataforma de redes social, fazer perguntas sobre suas necessidades e fornecer recomendações de produtos. Com base nas respostas do cliente, o sistema pode avaliar se a oportunidade é adequada e fornecer informações adicionais ou escalar a conversa para um agente humano.

Estudo de caso: quando a COVID-19 atingiu a varejista de relógios TAG Heuer, a IBM e a Salesforce já estavam trabalhando para construir o braço de comércio eletrônico da empresa. Os lockdowns aceleraram enormemente seu trabalho, sobretudo o foco em torno da personalização. A empresa superou a pandemia e, em 2020, viu um crescimento de três dígitos. 

O feedback do cliente é crucial para entender o funcionamento de um fluxo de trabalho de atendimento ao cliente e a satisfação do cliente com a organização. Após uma interação com o cliente, pesquisas automatizadas podem ser enviadas por meio de vários canais, como e-mail, SMS ou até mesmo dentro do sistema IVR. Essas pesquisas podem capturar automaticamente as pontuações de satisfação, os net promoter scores (NPS) ou feedback detalhado sobre interações e desempenho dos agentes. As empresas podem obter insights valiosos para melhorar o atendimento ao cliente e refinar processos desatualizados.