Dez formas pelas quais a IA melhora a experiência do cliente

Do mesmo modo em que corre com as suas marcas favoritas de sorvete, há muitas opções de inteligência artificial (IA). Para os contact centers, há dez tipos que permitem que você e seus agentes ofereçam experiências do cliente hiperpersonalizadas.

1. Dados inteligentes

Os dados sujos invadiram as empresas há décadas, prejudicando a capacidade da IA para fornecer resultados precisos. A boa notícia é que a IA pode ajudar a limpar alguns desses dados sujos ou, nesse caso, duplicar dados.

Pense no seu número de telefone. Ao compartilhar seu número, você pode usar hifens, traços, pontos, espaços ou apenas números. Não há nada de errado em variar a forma como partilha o seu número de telefone. Quando se trata do reconhecimento de cada um desses diferentes formatos como um único ponto de dados, isso pode se tornar complicado. Felizmente, a IA usa a correspondência de relacionamento para reconhecer diferentes formatos dos mesmos dados. Ela então limpa esses dados para que você não tenha cinco contas duplicadas para um cliente.

2. Simulações de negócios

A IA pode ajudá-lo a tomar decisões melhores. Ao analisar correspondências de dados históricos, a IA identifica tendências e recalcula esses dados dinamicamente à medida que as condições mudam. Esses tipos de algoritmos gerados por IA fornecem camadas adicionais de informações para uma tomada de decisão melhor e mais precisa. Eles são perfeitos para perguntas hipotéticas e explorações humanas, como abrir um local físico em uma nova região.

3. Correlação e covariância

Entender pilhas de dados não é fácil, especialmente em nosso mundo de big data. Além disso, esses dados estão sempre mudando e se movendo em relação a outros pontos de dados. Sem a ajuda da IA, interpretar e agir com base nesses dados pode ser extremamente difícil. Inclusive sem o panorama completo, a IA pode usar a matemática da correlação com valores de projetos de dados ausentes e indicar quando processos importantes estão divergindo em um nível que os seres humanos não notam. A detecção dessas divergências logo no início pode reduzir os riscos e ajudar a evitar custos.

4. Correspondência de padrões

Você já experimentou esse tipo de IA, especialmente se for um comprador do Amazon Prime. Para muitos varejistas e centros de relacionamento, a IA associa novos usuários aos padrões de clientes existentes para prever suas próximas ações e sugerir as próximas etapas. Por exemplo, você pode notar que depois de terminar o mais recente romance de Stephen King, você receberá anúncios e sugestões de ficção científica semelhante ou livros de terror de outros autores. A IA identifica seus interesses e recomenda novos produtos e recursos com base em suas informações e nas ações de consumidores semelhantes.

5. Visão da máquina

Nem todas as informações úteis são faladas ou digitadas, algumas delas são escritas, pintadas ou fotografadas. A visão da máquina de IA avançou muito na última década. Em breve, isso permitirá que as pessoas identifiquem problemas com base em fotos simples do celular. Por exemplo, a imagem de uma conexão problemática em um equipamento pode mostrar um encaixe solto. A imagem da etiqueta do fabricante em um aparelho contém números de série, datas de fabricação e outras informações que podem ajudar a definir rapidamente possíveis problemas e soluções.

6. Processamento de linguagem natural (PLN)

O PLN entende a palavra falada. Pense na Siri: pessoas em todo o mundo fazem uma infinidade de perguntas a cada segundo. Muitas dessas perguntas são feitas de diferentes maneiras: “Qual é a temperatura exterior?”, “Qual é a temperatura?” ou “Como está o clima?”. Cada uma dessas perguntas é formulada de forma diferente, mas todas elas estão buscando as mesmas informações.

Para identificar e responder às perguntas, a IA transcreve e converte todas as solicitações faladas em texto. Isso permite que o computador responda à pergunta, não importa como a pergunta seja formulada. Em seguida, identifica a resposta certa e faz a transição de volta para a palavra falada.

7. Análise do discurso

A IA faz mais do que apenas entender as diferentes frases que os humanos usam para as mesmas perguntas ou comandos, ela ajuda as organizações a entender melhor a intenção que impulsiona essas solicitações. Por exemplo, quando um cliente liga para um contact center e usa o sistema de automação de voz, a IA de análise do discurso analisa a escolha da palavra, a energia e o tom do cliente para detectar a emoção. Ela também detalha palavras-chave de solicitações recebidas e encontra contexto para agir, como “Quero transferir 500 reais da minha conta corrente para a minha conta poupança”.

8. Desambiguação de perguntas e respostas

Com base nas capacidades anteriores de IA, as organizações podem conectar pessoas de forma direta e fácil a bancos de dados de respostas para perguntas comuns recebidas. Depois de identificar a solicitação recebida por meio da análise do discurso e das perguntas e respostas, a IA de desambiguação de perguntas e respostas responde automaticamente à pergunta com uma resposta pré-elaborada. Ela também compara e classifica respostas semelhantes de vários sistemas para dar a melhor resposta. Isso permite que o cliente acesse suas informações rapidamente e permite que os colaboradores se concentrem em solicitações mais complicadas.

9. Automação de processos robóticos

A IA de automação de processos robóticos reconhece e sugere automações para eficiência e economia de custos. Ao localizar processos repetidos e de alto custo por meio da análise de dados históricos, você pode automatizar o trabalho do back-end. A IA de automação de processos robóticos organiza processos automatizados por meio da categorização e do aninhamento de ações dependentes, facilitando a compreensão humana de processos complexos.

10. Resumo das informações

Os seres humanos não foram criados para consumir e compreender grandes quantidades de dados. Sem a ajuda da IA, os dados são apenas uma coleção de linhas e colunas. A IA oferece uma visão completa dos dados da jornada do cliente, exibindo-os visualmente. As ferramentas adicionais podem detalhar ainda mais os dados para analisá-los e priorizar as ações.

Este tipo de resumo de dados com IA também pode destacar os principais eventos ou problemas relacionados. Por exemplo, um agente do contact center pode lidar com centenas de solicitações recebidas a cada semana. Em vez de tentar ler conversas longas e, possivelmente, perder pontos importantes, a IA identifica palavras-chave, afirmações e perguntas comuns para que o agente analise a situação e aja rapidamente. Quando uma pergunta comum aparece continuamente com uma resposta semelhante fornecida, essa ação é automatizada e adicionada à fila para que a gestão seja feita por um bot.

A IA avança e melhora as experiências dos clientes e dos colaboradores. Embora não tenha o mesmo desempenho que os colaboradores do seu contact center, a IA continua tornado-se mais hábil e benéfica em cada interação com o cliente, provando que isso é apenas o começo. O futuro da IA e dos contact centers é (quase) ilimitado.

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