{"id":483529,"date":"2023-07-13T11:49:47","date_gmt":"2023-07-13T18:49:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=483529"},"modified":"2023-07-13T11:49:47","modified_gmt":"2023-07-13T18:49:47","slug":"contact-center-ai-bridges-gaps-in-agent-and-customer-connections","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/pt-br\/blog\/post\/contact-center-ai-bridges-gaps-in-agent-and-customer-connections","title":{"rendered":"A IA no Contact Center melhora as Conex\u00f5es entre os Agentes e os Clientes"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]Est\u00e1 surgindo algo novo para os agentes dos contact centers. Na \u00faltima d\u00e9cada, gra\u00e7as \u00e0 maturidade da\u00a0intelig\u00eancia artificial (IA) de conversa\u00e7\u00e3o,<\/a>\u00a0o servi\u00e7o de atendimento ao cliente se voltou de forma massiva para o autoatendimento.\u00a0As ferramentas de automa\u00e7\u00e3o e o sistema URA para o autoatendimento <\/a>,\u00a0como os bots e os centros de conhecimento, podem facilmente lidar com as tarefas b\u00e1sicas, como verificar o estado de um pedido ou solucionar um c\u00f3digo de erro. Os consumidores j\u00e1 se adaptaram a esse paradigma de autoatendimento e procurar\u00e3o utilizar essas op\u00e7\u00f5es cada vez que puderem.<\/p>\n

Hoje, os consumidores que interagem com os agentes humanos t\u00eam expectativas e demandas muito maiores do que h\u00e1 uma d\u00e9cada. Para os agentes, n\u00e3o existem mais chamadas “f\u00e1ceis”, porque os bots j\u00e1 est\u00e3o lidando com elas. Se um cliente est\u00e1 falando com um agente, significa que ele n\u00e3o conseguiu resolver seu problema atrav\u00e9s do autoatendimento porque era muito complexo ou exigia uma grande dose de compreens\u00e3o e empatia de um ser humano. Isso est\u00e1 combinado com a nova forma de trabalho remoto, onde voc\u00ea n\u00e3o se pode contar com um colega de trabalho ou supervisor sentado ao lado e pronto para ajudar.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, todas as organiza\u00e7\u00f5es est\u00e3o enfrentando press\u00f5es or\u00e7ament\u00e1rias. Fazer mais com menos implica resolver os problemas da maneira mais rent\u00e1vel poss\u00edvel. Por exemplo, uma loja de eletrodom\u00e9sticos prefere ajudar um cliente a solucionar o problema sozinho, em vez de enviar um t\u00e9cnico para repara\u00e7\u00e3o, especialmente se o produto est\u00e1 dentro da garantia.<\/p>\n

Isso tornou o trabalho dos agentes de atendimento ao cliente ainda mais complicado. Hoje, os agentes do contact center enfrentam consultas muito mais complexas, maiores expectativas dos clientes e mais press\u00e3o para resolver cada chamada, e tudo isso trabalhando de forma remota e sem poder transferir a chamada para um colega mais experiente. Esta situa\u00e7\u00e3o est\u00e1 gerando mais\u00a0esgotamento para os agente e altas taxas de rotatividade<\/a>.<\/p>\n

A IA pode resolver essa situa\u00e7\u00e3o e permitir que os agentes se concentrem em atender \u00e0s demandas crescentes dos clientes.<\/p>\n

O Conhecimento com IA e Automa\u00e7\u00e3o torna-se Poderoso<\/h2>\n

Analisemos a seguinte situa\u00e7\u00e3o. Ariel est\u00e1 h\u00e1 tr\u00eas ou quatro meses em sua nova fun\u00e7\u00e3o de agente. Ele fez o treinamento obrigat\u00f3rio, recebeu um laptop e um fone de ouvido e est\u00e1 trabalhando de forma remota na sua casa. Uma cliente que precisa falar com um agente por causa de uma consulta complexa \u00e9 encaminhada para Ariel. A cliente j\u00e1 est\u00e1 um pouco frustrada e impaciente porque iniciou um chat no canal de autoatendimento, mas n\u00e3o conseguiu resolver a sua consulta. Conversar com um agente \u00e9 o seu \u00faltimo recurso.<\/p>\n

A cliente explica o seu problema, que \u00e9 realmente complexo. Ariel n\u00e3o pode coloc\u00e1-la em espera e pedir ajuda a seu supervisor. O supervisor n\u00e3o est\u00e1 imediatamente dispon\u00edvel, o rel\u00f3gio est\u00e1 correndo e cada segundo \u00e9 importante. De acordo com o recente relat\u00f3rio da Genesys, “O Cen\u00e1rio da Experi\u00eancia do Cliente<\/a>“, 33%<\/strong> dos consumidores dizem que deixaram de comprar de uma empresa ap\u00f3s uma \u00fanica intera\u00e7\u00e3o negativa no \u00faltimo ano. Portanto, manter o tempo m\u00e9dio de atendimento ideal \u00e9 fundamental para proporcionar uma experi\u00eancia excepcional para o cliente e consolidar sua fidelidade.<\/p>\n

O agente tem acesso \u00e0 base de conhecimento, ent\u00e3o ele passa para outra tela e come\u00e7a a procurar a poss\u00edvel solu\u00e7\u00e3o. A cliente continua em espera e o tempo est\u00e1 passando enquanto Ariel examina os artigos da base de conhecimento em busca de uma resposta. A cliente est\u00e1 cada vez mais frustrada, e o agente, mais estressado. \u00c9 uma experi\u00eancia desagrad\u00e1vel para todos.<\/p>\n

\u00c9 aqui onde a IA pode ajudar. Os contact centers podem utilizar o conhecimento habilitado pela IA para escutar o cliente, identificar uma consulta complexa, e encontrar e apresentar a resposta certa ao agente em tempo real. Para isso, \u00e9 necess\u00e1rio contar com uma base de conhecimento otimizada para as pesquisas sem\u00e2nticas e utilizar a IA para encontrar e simplificar a informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Quando a IA entrega a resposta ao agente, n\u00e3o h\u00e1 necessidade de deixar os clientes em espera. As informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias s\u00e3o recuperadas no decorrer da conversa e com um ou dois cliques a consulta \u00e9 resolvida. Essa tecnologia n\u00e3o est\u00e1 dispon\u00edvel apenas para intera\u00e7\u00f5es digitais, e os agentes contam com acesso a transcri\u00e7\u00f5es em tempo real de conversas telef\u00f4nicas e podem aproveitar a informa\u00e7\u00e3o contextual em tempo real.<\/p>\n

O Contexto e o Engagement Preditivo Melhoram os Fluxos de Trabalho e os Resultados<\/h2>\n

A IA tamb\u00e9m pode melhorar a experi\u00eancia do cliente por meio do engagement preditivo<\/a>. Ela pode \u201cescutar\u201d o comportamento do cliente e calcular automaticamente qual \u00e9 seu segmento ou o resultado previsto com base em seus padr\u00f5es de comportamento. Esses dados costumam ser usados para acionar uma oferta de\u00a0venda cruzada, uma venda de maior valor ou uma conversa<\/a>. Por exemplo, o engagement preditivo com IA pode ativar uma conversa sobre dispositivos m\u00f3veis, por meio de um bot, com um cliente que pertence a um segmento m\u00f3vel determinado e que tenha mais probabilidade de comprar.<\/p>\n

O mesmo recurso pode ser utilizado para mostrar ao agente toda a jornada do cliente ao longo de v\u00e1rias intera\u00e7\u00f5es, incluindo os obst\u00e1culos que surgiram. Proporcionar ao agente do call center a informa\u00e7\u00e3o contextual de toda a jornada do cliente pode melhorar sua efici\u00eancia, otimizar a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente (CSAT) e, em \u00faltima an\u00e1lise, ajudar a gerar melhores resultados. O agente pode saber por que o cliente est\u00e1 entrando em contato com a empresa e se encontrou algum problema durante a sua jornada.<\/p>\n

Estabele\u00e7a Conex\u00f5es Adequadas para as Intera\u00e7\u00f5es em Tempo Real<\/h2>\n

A IA no contact center tamb\u00e9m pode melhorar a conex\u00e3o entre o agente e o cliente inclusive antes do in\u00edcio da intera\u00e7\u00e3o. Embora o uso da intelig\u00eancia artificial para otimizar a forma como as intera\u00e7\u00f5es s\u00e3o roteadas n\u00e3o seja uma ideia nova, sua aplica\u00e7\u00e3o tem sido sempre dif\u00edcil.<\/p>\n

O software de call center do passado exigia um ex\u00e9rcito de especialistas para analisar os dados das intera\u00e7\u00f5es, criar modelos, test\u00e1-los e, depois, implement\u00e1-los e medi-los. No entanto, Genesys AI<\/a> permite que todo o processo seja realizado com apenas tr\u00eas cliques:<\/p>\n

    \n
  1. Ative o Genesys Predictive Routing<\/a> e defina os KPIs desejados, o que permite encontrar as filas que podem ser facilmente otimizadas.<\/li>\n
  2. Selecione o \u201cmodo de teste\u201d para o KPI desejado, o que executa automaticamente o modelo na metade das intera\u00e7\u00f5es, monitora o impacto no KPI e mostra os resultados.<\/li>\n
  3. Aplique Genesys Predictive Routing selecionando entre um modelo 100%, A\/B (50\/50) ou 80\/20 com um ponto de refer\u00eancia incorporado.<\/li>\n<\/ol>\n

    Isso tamb\u00e9m gera m\u00faltiplos relat\u00f3rios integrados que mostram o desempenho do roteamento preditivo e se ele est\u00e1 cumprindo os KPIs definidos, incluindo um visualizador do modelo escolhido que mostra quais intera\u00e7\u00f5es ou caracter\u00edsticas do cliente t\u00eam o maior impacto sobre os KPIs.<\/p>\n

    Rumo ao Futuro com a IA Generativa<\/h2>\n

    Hoje, \u00e9 dif\u00edcil falar sobre a IA sem mencionar a\u00a0IA generativa<\/a>. Portanto, \u00e9 importante parar um momento e tentar entender onde a IA generativa encaixa no contact center<\/a>.<\/p>\n

    A IA generativa pode desempenhar, e de fato desempenha, um papel fundamental no trabalho cotidiano do agente do contact center ao resumir as intera\u00e7\u00f5es com o cliente. Essa tarefa, que costuma levar muito tempo e que \u00e9 propensa a erros, normalmente \u00e9 denominada “trabalho p\u00f3s-atendimento”. Existem maneiras espec\u00edficas e concretas de realizar esse trabalho. Por exemplo, o agente n\u00e3o precisa da IA generativa para resumir em forma de poema.<\/p>\n

    Um cliente teve um problema com o seu liquidificador
    \ne ligou para o SAC para falar com um assessor <\/em><\/p>\n

    O agente chamado Jo\u00e3o<\/em><\/p>\n

    encontrou logo uma solu\u00e7\u00e3o,<\/em><\/p>\n

    e entregou um novo eletrodom\u00e9stico que satisfez o comprador <\/em><\/p>\n

    Este exemplo foi gerado utilizando uma IA de c\u00f3digo aberto com 175 bilh\u00f5es de par\u00e2metros. Embora seja divertido, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio. No entanto, os colaboradores do contact center podem utilizar a IA generativa para resumir e capturar as mudan\u00e7as, as inten\u00e7\u00f5es e os principais resultados da conversa. Tamb\u00e9m \u00e9 importante notar que eles podem ser espec\u00edficos desse dom\u00ednio.<\/p>\n

    Motivo:<\/strong>\u00a0Problema com o liquidificador<\/p>\n

    Inten\u00e7\u00e3o do cliente:<\/strong>\u00a0Resolver o problema<\/p>\n

    Resultado:<\/strong>\u00a0Foi enviando um novo liquidificador para substituir o defeituoso<\/p>\n

    Sentimento do cliente no final da intera\u00e7\u00e3o:<\/strong>\u00a0Positivo<\/p>\n

    Resumo:<\/strong>\u00a0O cliente informou o agente sobre o problema com o seu liquidificador. O agente pediu o n\u00famero do modelo. O agente descobriu que havia um recall para o n\u00famero de pe\u00e7a ST145. O agente providenciou a entrega do liquidificador novo e a retirada do defeituoso no endere\u00e7o do cliente.<\/p>\n

    Este resumo foi gerado com um LLM (modelo de linguagem grande) muito menor, de 780 milh\u00f5es de par\u00e2metros. Este modelo foi treinado com diversos casos de uso do contact center.<\/p>\n

    Aproveite ao M\u00e1ximo o Tempo dos Colaboradores e dos Clientes<\/h2>\n

    Para oferecer as experi\u00eancias personalizadas de ponta a ponta<\/a> que os clientes desejam, os agentes do contact center precisam de tempo, contexto e acesso r\u00e1pido e f\u00e1cil a muitos dados e informa\u00e7\u00f5es. Isso pode ser realizado contando com tr\u00eas elementos:<\/p>\n

      \n
    1. Conhecimento autom\u00e1tico, omnichannel, preciso e de f\u00e1cil acesso.<\/li>\n
    2. Intera\u00e7\u00f5es que come\u00e7am antes da conversa acontecer.<\/li>\n
    3. Automa\u00e7\u00e3o. Esta \u00e9 uma nova fronteira onde se fala muito da IA generativa, mas onde o trabalho real apenas come\u00e7ou.<\/li>\n<\/ol>\n

      Assista ao v\u00eddeo a seguir para saber mais sobre como Genesys Cloud Agent Assist empodera a sua organiza\u00e7\u00e3o para orquestrar experi\u00eancias de ponta a ponta perfeitas para o cliente. Depois,\u00a0experimente o Agent Assist fazendo o download<\/a>\u00a0no portal de aplicativos Genesys AppFoundry\u00ae.[\/vc_column_text][vc_video link=”https:\/\/youtu.be\/uI5qe95GMyg” css=”.vc_custom_1686151518256{margin-top: 1.5em !important;}”][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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