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Como os avanços nas ferramentas de autoatendimento impediram que muitas perguntas “fáceis” chegassem a um agente, as equipes de atendimento ao cliente agora precisam responder a perguntas mais complexas, sutis e personalizadas dos clientes que entram em contato diretamente para obter suporte por meio de uma ligação telefônica, mensagem de texto, e-mail ou outro canal. Para os agentes, a responsabilidade nunca foi tão grande.
Os agentes novatos frequentemente dependem muito das bases de conhecimento existentes para fundamentar as respostas que dão aos clientes. E até mesmo agentes veteranos precisam de suporte direto de artigos de conhecimento. As opções de busca manual normalmente geram bons resultados e conectam os agentes com informações, mas levam tempo.
Isso é coisa do passado. O Genesys Cloud Agent Copilot, parte da plataforma Genesys Cloud™, oferece a tecnologia de assistência ao agente mais avançada já implantada em contact centers para dar suporte à orquestração de experiências com IA.
O Genesys Cloud Agent Copilot oferece suporte aos agentes durante todo o processo das interações com clientes do início ao fim. No contact center, ele apresenta informações para os agentes, sem que eles precisem procurar por elas, com base no conteúdo da conversa. E como ele faz anotações sobre as interações com os clientes e as apresenta ao agente para revisão, também ajuda a reduzir o trabalho pós-atendimento. O Genesys Cloud Agent Copilot oferece suporte aos agentes nos seguintes idiomas: inglês, espanhol, francês, italiano, holandês, alemão, português (Brasil), português (Portugal), sueco, alemão suíço, árabe (Emirados Árabes Unidos), coreano, japonês e hindi.
Usando IA generativa, conversacional e preditiva, o Agent Copilot oferece suporte às equipes durante e após as interações com os clientes em qualquer canal por meio de:
Com o Agent Copilot do Genesys Cloud, nenhum agente — independentemente de sua experiência — precisa procurar conhecimento: ele aparece automaticamente em seu espaço de trabalho quando é necessário.
Os agentes devem compreender a intenção dos clientes e saber qual informação pode ajudá-los. Eles precisam digitar manualmente os termos de pesquisa e analisar os artigos que aparecem para verificar a relevância. Eles precisam encontrar as informações corretas e depois transmiti-las ao cliente, tudo isso enquanto realizam múltiplas tarefas e conversam com os clientes ou enquanto o cliente aguarda em espera.
Os agentes conversam com os clientes e consultam seu painel do Genesys Cloud Agent Copilot, que é constantemente atualizado com informações relevantes com base no contexto da conversa entre o cliente e o agente.
Às vezes, um artigo da base de conhecimento apresentado a um agente é extenso. O Genesys Cloud Agent Copilot sabe qual trecho é relevante para o agente e destaca a seção. Isso economiza tempo e, mais importante, mantém o artigo original intacto, o que garante a precisão.

As interações com os clientes são únicas, mas os manuais e os scripts que os agentes usam são projetados para ser genéricos. Ao reconhecer a intenção do cliente com base no que ele disse, o Genesys Cloud Agent Copilot apresenta automaticamente aos agentes tudo o que eles necessitam em seguida, seja um formulário, um script, um aviso legal para ler ou uma ferramenta que verifica o status de um pedido, para que o cliente alcance o resultado desejado.
Os agentes usam sua própria experiência e consultam uns aos outros para encontrar o formulário certo ou fazer a pergunta certa. Este método pode funcionar, mas também resulta em baixas taxas de resolução no primeiro contato, longos tempos de espera e na fila de espera, e experiências inconsistentes, entre outras frustrações. Também exige que os agentes gastem tempo procurando o material certo para concluir a solicitação do cliente.
Os agentes conversam com os clientes, e enquanto fazem isso, o Genesys Cloud Agent Copilot oferece sugestões de script e formulários diretamente em seu espaço de trabalho.

Os agentes que trabalham com o Genesys Cloud Agent Copilot gastam menos tempo realizando tarefas mundanas e repetitivas do que os agentes que não têm o poder da IA à sua disposição. Como resultado, eles podem proporcionar um atendimento mais empático e personalizado.
Manter anotações de alta qualidade sobre o que acontece em cada interação com o cliente é tedioso. A maioria dos agentes trabalha em suas anotações “pós-chamada” durante toda a interação com o cliente, anotando informações importantes que querem lembrar para incluir no resumo. Portanto, apesar de ser chamada de tarefa “pós-interação”, essa anotação consome tempo e atenção do agente enquanto ele está interagindo com os clientes.

Os agentes fazem anotações enquanto falam com os clientes, realizando múltiplas tarefas para não perderem nada no resumo. Os clientes podem perceber quando os agentes estão distraídos e ocupados, usando palavras de preenchimento como “Hmmhmm ok…”. Após o fim da interação, os agentes frequentemente fazem anotações o mais rápido possível para poder atender ao próximo cliente, consultando as anotações rápidas que fizeram durante a interação. Com isso, eles provavelmente perdem detalhes importantes, especialmente durante chamadas longas.
Os agentes passam toda a duração de cada interação com o cliente conversando com ele, sabendo que o copiloto está registrando o que aconteceu. Quando a interação termina, os agentes recebem as anotações para ler, editar se for necessário e salvar.
O Genesys Cloud Agent Copilot usa IA generativa para escrever um resumo das interações em canais de voz e digitais. Os agentes que usam a tecnologia não precisam escrever notas, eles simplesmente revisam o que o copiloto redigiu, fazem edições se quiserem e salvam as notas no sistema de registro.

O tempo economizado é apenas um dos benefícios do resumo automático. Outro é a melhoria da qualidade das anotações. Os agentes que sentem a pressão de manter suas métricas de desempenho alinhadas com as metas podem cometer erros de ortografia ou omitir detalhes importantes. Além disso, os agentes às vezes criam anotações bem-intencionadas que são difíceis de entender. Quando um cliente entra em contato com a empresa pela segunda ou terceira vez, ou se uma interação é transferida ou escalada, o agente responsável por essa interação depende de anotações de qualidade para se manter informado sobre o que está acontecendo com o cliente e seu caso. Mas anotações cheias de erros não são úteis. As anotações geradas por IA são escritas de forma consistente, e os agentes têm mais tempo para revisar e editar as anotações conforme necessário, o que melhora a qualidade geral.
O resumo automático e as anotações geradas por IA também garantem a qualidade dos dados para análises. A IA não comete erros de ortografia; ela escreve por extenso ou usa acrônimos e números consistentes, de acordo com o treinamento recebido. Os dados provenientes dos resumos de IA são muito mais claros e fáceis de usar para análise em comparação com os resumos escritos por humanos.
Um dado importante para todo administrador de contact center são os códigos de finalização. Mas, na prática, selecionar um código de finalização é incômodo para todos os agentes.
O Genesys Cloud Agent Copilot cria uma lista curta e priorizada de códigos de finalização que recomenda ao agente para que selecione ao final de cada interação com o cliente. Isso reduz o tempo que os agentes gastam procurando e selecionando códigos de finalização, e melhora a consistência e a qualidade dos dados dos códigos.

Os agentes finalizam uma interação, fazem anotações e depois rolam a tela várias vezes para selecionar o código de finalização correto. Frequentemente, há mais de um código que poderia ser aplicado, então o agente simplesmente escolhe o que faz mais sentido para ele. Tudo isso é feito isoladamente.
Os agentes concluem uma interação e selecionam um código de finalização sugerido com um clique.
Dependência total do treinamento de todos os agentes para que as seleções de código de finalização sejam consistentes o suficiente para que os dados usados para as decisões de negócios sejam precisos. Observe que muitos agentes simplesmente selecionam o código de finalização padrão por falta de uma melhor opção.
Os códigos de finalização são aplicados de forma consistente, tornando os dados mais confiáveis e mais adequados para análise e planejamento.
As sugestões de código de finalização são um exemplo perfeito de IA trabalhando em conjunto com os agentes para obter melhores resultados. Quando a IA faz a primeira seleção do código de finalização, reduzindo a lista de opções de dezenas para duas ou três, ela permite que as pessoas trabalhem em tarefas de maior valor agregado para as quais são mais adequadas.
Os agentes experientes preferem usar códigos de finalização sugeridos para reduzir sua carga de trabalho pós-atendimento. E os agentes novatos geralmente precisam de menos treinamento em códigos de finalização, já que contam com o suporte do copiloto auxiliando no seu trabalho.
O Genesys Cloud Agent Copilot torna os agentes mais eficientes e, em última análise, isso melhora a experiência geral do cliente. Ao fornecer aos agentes as informações certas no momento certo, sugerindo qual ação devem realizar em seguida e fazendo o trabalho pesado de pós-interação, ele reduz o tempo de espera para os clientes, melhora a qualidade do atendimento e enriquece a experiência diária dos agentes.
Saiba mais sobre o Genesys Cloud Agent Copilot hoje mesmo.
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