O que é otimização da força de trabalho em contact centers?

Ao contrário das abordagens tradicionais de gestão da força de trabalho, que se concentram estritamente em escalas e dimensionamento, a WFO moderna de contact center adota uma visão holística do desempenho dos agentes. Cada vez mais, integra ferramentas impulsionadas por IA que trabalham para aumentar a capacidade dos agentes humanos em tempo real. Idealmente, a prática combina previsão, escalonamento, monitoramento de qualidade, gerenciamento de desempenho e análise de fluxo de trabalho em um framework unificado que promove a melhoria contínua em todos os aspectos da interação com o cliente.

Os contact centers contam com várias ferramentas impulsionadas por IA para otimizar seus processos, mas o valor que essas implementações geram depende muito de como elas são projetadas. Por exemplo, a Gartner prevê que a orquestração de vendas com IA se tornará padrão até 2027. No entanto, a empresa também relata que 49% dos vendedores se sentem tão sobrecarregados com a quantidade de ferramentas tecnológicas à sua disposição que afirmam que isso está afetando o cumprimento de suas metas.

A WFO eficiente simplifica os processos com intervenções específicas com base na forma como os gerentes de contact center trabalham. Esse processo oferece ferramentas contextuais simples para os funcionários ao longo da jornada do cliente, melhorando a experiência do funcionário enquanto reduz custos. Para a maioria das centrais de atendimento, uma abordagem equilibrada é essencial, garantir que a automação execute tarefas rotineiras com eficiência, ao mesmo tempo que libera os agentes para oferecer um atendimento empático e personalizado, que construa fidelização do cliente e impulsione o crescimento dos negócios.

A gestão da força de trabalho (workforce management - WFM) constitui a base operacional da WFO, garantindo que os níveis ideais de pessoal estejam alinhados com o padrão de demanda do cliente. Por exemplo, uma organização pode usar dados históricos e análises preditivas para prever o volume de chamadas ou sessões de chat. Os sistemas de gestão de força de trabalho geralmente convertem essas previsões em requisitos de agendamento precisos, levando em consideração variáveis como o treinamento ou as habilidades dos agentes.

A WFM eficaz equilibra prioridades concorrentes: atingir metas de atendimento ao cliente, controlar custos de mão de obra e respeitar preferências dos funcionários. Os sistemas modernos de WFM incorporam recursos de gerenciamento que permitem aos supervisores responder dinamicamente a picos inesperados de volume de trabalho. Essa abordagem ajuda a fazer ajustes em tempo real, mantendo os níveis de serviço no caminho certo sem a necessidade de intervenção manual constante.

O gerenciamento da qualidade ajuda a garantir que as interações com os clientes atendam aos padrões de qualidade organizacionais e aos requisitos regulatórios. Geralmente, esse processo envolve monitoramento e avaliação sistemáticos das interações entre agente e cliente em canais de voz, e-mail, chat e mídias sociais.

Além do monitoramento básico, o gerenciamento da qualidade engloba atividades de coaching. Usando amostras representativas ou ferramentas como análise automatizada de sentimento, as equipes de garantia de qualidade avaliam fatores como cumprimento da conformidade, eficácia na resolução de problemas e habilidades de comunicação. Esses resultados de avaliação permitem que os supervisores forneçam feedback direcionado e oportunidades de desenvolvimento para cada agente.

A gestão da qualidade também se estende às ferramentas que as organizações usam para auditar tecnologias-chave, como inteligência artificial. Nesse contexto, a gestão da qualidade pode significar a avaliação rotineira dos pontos de contato do contact center impulsionados por IA, ajudando a garantir conformidade e eficácia. Também pode se aplicar a uma ampla gama de práticas de gerenciamento de qualidade de dados, como limpeza e validação de dados.

O gerenciamento de desempenho converte os objetivos organizacionais em metas individuais dos agentes, criando mecanismos de responsabilização para impulsionar comportamentos desejados. Este componente estabelece key performance indicators (KPIs), como tempo médio de atendimento, tempo de resposta, resolução no primeiro contato e customer satisfaction scores (CSAT). Os sistemas de gerenciamento de desempenho monitoram essas métricas de forma contínua, fornecendo aos supervisores e agentes dashboards para visualizar o progresso.

As abordagens de gerenciamento de desempenho mais eficazes vão além do rastreamento de métricas, criando caminhos de desenvolvimento para os agentes. Elas incorporam frameworks de progressão na carreira que ajudam os agentes a entender como seu trabalho diário contribui para resultados comerciais mais amplos. Além disso, ajudam os funcionários da central de atendimento a trabalhar de forma eficiente com tecnologias avançadas, permitindo que adquiram novas habilidades e reorientem a mão de obra para um trabalho mais criativo e voltado para o valor.

A análise de interações utiliza tecnologias avançadas para extrair insights de conversas com clientes em larga escala. As plataformas de análise de voz transcrevem e analisam chamadas gravadas, identificando tendências nos padrões de sentimento do cliente que seriam impossíveis de detectar apenas por meio do monitoramento manual da qualidade. A análise de texto desempenha funções semelhantes para canais digitais, analisando transcrições de e-mails e chats para descobrir problemas emergentes e desafios dos clientes.

Esses recursos de análise transformam dados brutos de interação em inteligência praticável. Eles podem sinalizar automaticamente interações que contenham palavras-chave ou frases específicas relacionadas à conformidade regulatória ou a reclamações de clientes. Algoritmos de reconhecimento de padrões identificam motivos comuns de contato, permitindo que os líderes de operações lidem com as causas raiz em vez de simplesmente gerenciar os sintomas. Ao mesmo tempo, a análise de sentimento mede as emoções dos clientes por meio de interações, ajudando as organizações a entender não apenas o que os clientes dizem, mas como eles se sentem.

As plataformas modernas de WFO para contact center reconhecem que funcionários engajados proporcionam uma experiência superior ao cliente. Métricas de desempenho observáveis ajudam os agentes a entender exatamente o que se espera deles e como estão progredindo, reduzindo a ansiedade e aumentando a motivação. Programas de gestão da qualidade que enfatizam o treinamento e o desenvolvimento criam culturas orientadas para o crescimento, em que os agentes se sentem apoiados, aumentando a produtividade e a retenção de talentos.

A WFO proporciona uma economia substancial de custos ao otimizar os recursos em um contact center. Previsão e escalonamento precisos minimizam os cenários de falta e excesso de pessoal, enquanto a resolução aprimorada na primeira chamada diminui os contatos repetidos, o que reduz os custos de atendimento.

Quando os agentes estão devidamente escalados, bem treinados e apoiados por tecnologias-chave, a experiência do cliente pode melhorar muito. Tempos de espera mais curtos eliminam uma das fontes mais significativas de frustração dos clientes e agentes mais bem preparados, munidos com insights da análise de interações, resolvem os problemas com mais rapidez.

A WFO permite a prestação de serviços personalizados, garantindo que os clientes sejam direcionados aos agentes com as habilidades e os conhecimentos adequados às suas necessidades específicas. Sistemas de gestão da força de trabalho que levam em conta as capacidades dos agentes permitem que solicitações simples sejam resolvidas imediatamente por sistemas impulsionados por IA, enquanto agentes humanos lidam com situações emocionalmente sensíveis. Essa adequação das necessidades do cliente às habilidades específicas do agente gera resultados de interação mais positivos e fideliza o cliente.

A WFO promove melhorias na eficiência das operações do contact center. A previsão e o escalonamento automatizados eliminam horas de trabalho manual com planilhas, liberando os gestores de força de trabalho para se concentrarem em iniciativas estratégicas em vez de tarefas administrativas. Análises de interação aceleram os processos de monitoramento da qualidade, permitindo que a organização avalie muito mais interações do que os métodos manuais tradicionais permitem. E os dashboards de gestão de desempenho oferecem aos agentes visibilidade imediata das métricas, criando mais oportunidades de correção.

Além disso, quando a triagem de solicitações simples ou rotineiras é feita por meio de sistemas orientados por IA, elas geralmente são resolvidas rapidamente, sem intervenção humana, permitindo que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor agregado. Por exemplo, quando a empresa de serviços públicos Towngas automatizou seus serviços de teleatendimento após um aumento repentino no volume de chamadas, observou-se uma redução de 100% nos tempos de espera dos clientes. O autoatendimento do cliente também teve um aumento de 50%.

A WFO cria ciclos de feedback que impulsionam a melhoria contínua e a inovação. As análises de interação revelam os desafios dos clientes que podem indicar oportunidades de melhorias nos processos ou soluções de autoatendimento. Além disso, os dados de desempenho ajudam as organizações a experimentar novas abordagens, medindo rigorosamente seu impacto. Essa abordagem de inovação baseada em dados reduz os riscos e ajuda a garantir que as mudanças ofereçam benefícios mensuráveis antes de uma implementação mais ampla.

Ao implementar um sistema de WFO holístico, uma organização pode quebrar silos de dados e criar uma fonte única da verdade para as operações de contact center.

As plataformas WFO integram fluxos de dados de fontes díspares em dashboards unificados e frameworks de relatórios. Essa consolidação elimina o trabalho manual demorado de extrair dados de várias fontes. Também simplifica o processo de fornecer experiências coesas aos clientes, mantendo a mesma qualidade de dados e serviços, seja por SMS, chat ou telefone.

Os agentes de IA representam um desenvolvimento transformador nas operações de contact center, lidando com as interações rotineiras com os clientes de forma autônoma, sem intervenção humana. Agente de IA avançados, combinados com IA generativa, podem concluir transações e solucionar problemas. Eles também encaminham questões complexas para agentes humanos quando necessário, operando em canais de voz, chat e mensagens.

Embora não possam operar de forma proativa, os assistentes de IA se mostraram úteis para complementar os recursos dos agentes humanos. Os sistemas agent assist em tempo real apresentam artigos de conhecimento relevantes e fornecem orientação aos agentes humanos. A automação pós-chamada lida com o trabalho repetitivo após a chamada, como a entrada de dados, permitindo que os agentes humanos atendam a próxima interação com mais rapidez.

Essas implementações podem fornecer ferramentas poderosas aos agentes, como no caso em que o Mizuho Bank implementou um programa que recomenda as "próximas melhores perguntas" com base em dados de clientes e análises de conversas. Essa implementação aumentou a retenção de clientes e reduziu a duração média das interações em 6%.

A combinação de agentes de IA que lidam com consultas de rotina e assistentes de IA que apoiam agentes humanos remodela fundamentalmente os requisitos da força de trabalho. As organizações conseguem lidar com volumes maiores de interação sem aumentar proporcionalmente o número de funcionários, permitindo que os agentes humanos se concentrem em atividades de maior valor que exigem empatia e resolução de problemas complexos.

As soluções de WFO modernas raramente operam de forma isolada. As plataformas de integração e interfaces de programação de aplicativos (APIs) conectam os componentes de WFO à infraestrutura de contact center, sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), plataformas de recursos humanos e outras ferramentas de business intelligence. Essas integrações permitem o compartilhamento de dados que melhora a exatidão das previsões, proporcionando uma visão holística das operações.

As plataformas de análise de fala usam o reconhecimento automático de fala para transcrever as gravações de chamadas e, em seguida, aplicam o processamento de linguagem natural para extrair o significado das conversas. Esses sistemas detectam palavras ou frases específicas, classificam as chamadas por tópico ou resultado e avaliam o tom emocional. A análise de texto executa funções semelhantes, gerando insights a partir da comunicação escrita por meio de chat ou e-mail.

A inteligência gerada pelas plataformas de análise orienta a tomada de decisão em todos os componentes da WFO. Tendências emergentes identificadas por meio de análises podem desencadear atualizações ou revelar necessidades de treinamento. A integração entre análises e outras tecnologias de WFO cria sistemas de circuito fechado em que os insights impulsionam a ação de forma automática.

As soluções modernas de WFM para contact center usam algoritmos sofisticados para prever volumes de contatos em vários canais e intervalos de tempo. Os modelos de aprendizado de máquina identificam padrões em dados históricos enquanto consideram fatores como sazonalidade ou eventos externos. Essas previsões impulsionam a geração automatizada de escalas que considera os conjuntos de habilidades dos agentes, as cargas de trabalho e a eficiência geral de custos.

Sistemas de WFM baseados na nuvem oferecem flexibilidade e escalabilidade, permitindo o gerenciamento remoto da força de trabalho para dar suporte a populações de agentes distribuídos. A integração com outras tecnologias de contact center em nuvem, incluindo distribuidores automáticos de chamadas e sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente, pode garantir que as decisões de WFM sejam baseadas em dados operacionais em tempo real, em vez de informações desatualizadas.

A otimização da força de trabalho do contact center representa um imperativo estratégico para uma organização que busca elevar simultaneamente o desempenho operacional e a experiência do cliente. Muitas organizações veem ganhos extremos de eficiência e um forte relacionamento com o cliente como forças opostas. Mas essa mentalidade de soma zero ignora o insight central que define uma WFO eficaz – quando bem conduzida, as melhorias de produtividade e a experiência do cliente se reforçam de forma mútua, em vez de se prejudicarem.

De acordo com o IBM Institute for Business Value, 71% dos executivos visam suporte ao cliente sem intervenção humana até 2027. Essa profunda integração das tecnologias de IA aos contact centers exemplifica esse possível benefício duplo. Por exemplo, os agentes de IA lidam com consultas de rotina, como redefinições de senha, verificações de status de pedidos e perguntas frequentes, oferecendo respostas instantâneas aos clientes a qualquer hora do dia, sem tempos de espera.

Essa abordagem melhora drasticamente a acessibilidade e a conveniência em um cenário em que os clientes esperam suporte imediato. Ao mesmo tempo, essas ferramentas de IA reduzem o volume de interação direta que os agentes humanos precisam lidar. Em contrapartida, essa abordagem permite que as organizações atendam mais clientes – e que os agentes de contact center dediquem mais tempo para cultivar relacionamentos genuínos com os clientes que realmente precisam de um suporte mais aprofundado.

As organizações que implementam a WFO com mais sucesso aderem a várias práticas importantes. Entre elas:

• Estabelecer quadros de avaliação equilibrados que meçam tanto as métricas de produtividade quanto os indicadores de experiência, como o engajamento do cliente, em vez de otimizar em apenas uma direção.

• Envolver agentes humanos e supervisores de linha de frente na concepção de processos e na seleção de tecnologias, garantindo que as iniciativas de eficiência considerem a realidade das interações dos agentes.

• Investir em tecnologias como assistentes de IA que aumentam os recursos humanos, em vez de simplesmente substituir os trabalhadores, reconhecendo que algumas necessidades dos clientes exigem empatia, criatividade e julgamento que só os humanos oferecem.

• Usar análises de interação para identificar etapas desnecessárias em processos ou perguntas repetitivas que o autoatendimento poderia resolver.