Contact Center AI | Casos de utilização e como começar

1. Receber os pedidos de informação dos clientes

Os agentes de IA dos centros de contacto começam por processar os pedidos de entrada de clientes provenientes de vários canais, como chamadas telefónicas, chat ao vivo, e-mail ou aplicações de mensagens. Os assistentes de voz e os chatbots com IA interpretam a intenção do cliente utilizando a compreensão da linguagem natural (NLU) para reconhecer detalhes importantes, como a urgência e pedidos específicos.

Por exemplo, se um cliente perguntar "Onde está a minha encomenda?", o agente de IA identifica-o como um pedido de seguimento, recupera os detalhes relevantes da encomenda no sistema e dá uma resposta imediata.

2. Compreender o contexto

A IA do centro de contacto tem em conta o contexto para fornecer respostas mais precisas. Analisa as interações anteriores e o histórico de compras para fornecer assistência personalizada em vez de respostas genéricas.

Um cliente que pergunte sobre um reembolso receberá actualizações relevantes com base nas suas encomendas anteriores, evitando idas e vindas desnecessárias. 

3. Recuperar e processar informações

Uma vez reconhecida a intenção e o contexto, a IA liga-se a sistemas backend como CRMs e bases de conhecimento para encontrar detalhes precisos.

Se um cliente solicitar uma modificação da encomenda, a IA localiza os registos de conta e, se for elegível, inicia o processo. Na resolução de problemas, identifica os guias relevantes ou recomenda os próximos passos adequados com base no problema descrito. 

Em casos mais complexos, a IA pode recolher detalhes adicionais antes de encaminhar o pedido para um agente.

4. Gerar uma resposta

A IA gera uma resposta com base nos dados recolhidos. Garante que as respostas são:

• Consciente do contexto: A IA tem em conta o historial do cliente com base em interações anteriores e no pedido específico para personalizar as respostas.
• Acionável: Se o processo exigir a intervenção do cliente, como a confirmação de uma alteração de encomenda, a IA fornece instruções claras e passo a passo.
• Adaptativo: As respostas ajustam-se dinamicamente com base em condições em tempo real, como a disponibilidade de stock ou actualizações de políticas.

Por exemplo, se um cliente perguntar sobre o estado de uma encomenda, a IA não se limitará a fornecer um número de seguimento. Explicará o tempo de entrega previsto e sugerirá opções como o reencaminhamento ou o envio acelerado.

5. Encaminhar para um agente humano

Quando a IA para centros de contacto não consegue resolver totalmente um problema, transfere o cliente para um funcionário, enquanto:

• Transferência do histórico de conversações, para que os clientes não tenham de se repetir.
• Fornecer contexto, resumindo pormenores importantes como a intenção e as soluções tentadas.

Nos casos em que é necessária assistência especializada, a IA encaminha o pedido com base na especialização ou urgência. Um problema de faturação pode ser encaminhado para um especialista financeiro, enquanto um problema técnico vai para o suporte informático. 

6. Monitorizar o desempenho 

Depois de tratar as interações, a IA do centro de contacto analisa o seu desempenho para otimizar as respostas futuras e aumentar a eficiência.

• Acompanhamento da taxa de confinamento.
• Analisar o sentimento do cliente.
• Detetar pontos de dor comuns.

7. Aprender e melhorar continuamente

A IA do centro de contacto aperfeiçoa a sua precisão e eficácia ao longo do tempo, analisando as interações e fazendo ajustes com base na utilização no mundo real.

• Atualização das respostas: A IA aperfeiçoa as suas respostas com base nas interações com os clientes, tornando-as mais precisas e relevantes.
• Expandir o conhecimento: Incorpora novas informações, como alterações de políticas ou actualizações de produtos, para se manter atualizado.
• Melhorar a eficiência: A IA adapta-se a problemas recorrentes, optimizando os fluxos de trabalho e reduzindo os escalonamentos desnecessários.

Encaminhamento avançado de chamadas para um suporte eficiente

Utilizando algoritmos, a IA pode encaminhar os clientes para os agentes ou serviços automatizados corretos com base nos detalhes do autor da chamada e nas necessidades de serviço. Em vez de se basear em selecções básicas de menu, a IA analisa vários factores para determinar a melhor forma de agir.

• Histórico e intenção do cliente: A IA analisa as interações anteriores para determinar se um cliente tem um pedido de suporte aberto ou um problema em curso, garantindo a continuidade do serviço.
• Tipo e complexidade do problema: Os pedidos simples, como a reposição de palavras-passe ou o acompanhamento de encomendas, podem ser tratados por sistemas automatizados, enquanto os pedidos mais complexos são encaminhados para agentes especializados.
• Análise de urgência e sentimento: A IA detecta a frustração ou a urgência na voz ou na mensagem de um cliente, dando prioridade aos casos que requerem atenção imediata.

Resposta interactiva de voz (IVR) IA

Os sistemas IVR com IA melhoram o tratamento tradicional das chamadas, utilizando o processamento da linguagem natural (PNL) para interpretar e responder aos pedidos falados. 

Em vez de obrigar os clientes a navegar em menus rígidos baseados em botões, o IVR com IA permite-lhes falar naturalmente, melhorando a eficiência e a experiência do utilizador.

As empresas podem implementar sistemas IVR que permitem aos utilizadores solicitar informações através de entradas de voz ou de teclado. Tradicionalmente, estes sistemas baseavam-se em sinais de tom duplo multifrequência (DTMF) para acionar mensagens pré-gravadas ou respostas de texto para voz. Com a IA e a PNL, o IVR evoluiu para suportar interações mais naturais

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Chatbots para a interação com os clientes

A redução do esforço do centro de atendimento começa com chatbots de IA para centros de contacto que tratam eficazmente as questões de rotina dos clientes. Estes agentes virtuais permitem que os clientes obtenham respostas rápidas a perguntas comuns sem terem de esperar em espera.

Ao integrarem-se com sistemas backend, os chatbots com IA para centros de contacto podem fornecer actualizações em tempo real sobre encomendas e até ajudar na gestão de contas. 

Contacto proactivo com o cliente

Os sistemas de IA notificam os clientes sobre as próximas marcações ou prazos de pagamento. As empresas também podem utilizar a IA para enviar promoções personalizadas com base nas preferências dos clientes, melhorando o envolvimento e reduzindo as oportunidades perdidas.

Análise do sentimento do cliente

Para compreender o sentimento do cliente, as ferramentas de IA analisam as interações à medida que estas ocorrem. 

Se for detectada frustração, o sistema pode dar prioridade ao caso para escalonamento. As empresas também podem utilizar as tendências de sentimento para melhorar a formação dos agentes e aperfeiçoar as estratégias de serviço ao cliente. 

Ao monitorizar continuamente o feedback em vários canais, a IA ajuda a identificar problemas recorrentes antes que estes afectem a satisfação do cliente.

Assistência a agentes em tempo real

A IA do centro de contacto ouve as interações dos clientes em tempo real, extraindo informações relevantes das bases de conhecimentos e das interações anteriores à medida que são necessárias. Melhora a eficiência do agente ao:

• Recuperação de recursos úteis, tais como FAQs ou guias de resolução de problemas, com base no problema do cliente.
• Reconhecer interações anteriores para sugerir soluções que estejam de acordo com o historial do cliente.
• Identificar a frustração ou a urgência, permitindo que os agentes dêem prioridade a conversas críticas.
• Automatizar a transcrição e o resumo das chamadas, reduzindo a necessidade de tomar notas manualmente.

Apoio Multilingue

As ferramentas de tradução com IA eliminam as barreiras linguísticas, permitindo que as empresas prestem assistência aos clientes em várias línguas. Quer seja através de conversação ou de voz, a IA assegura uma comunicação fluida sem necessitar de uma grande equipa de apoio multilingue.

Deteção de fraudes e rastreio de segurança

A IA analisa os padrões de voz e as tentativas de autenticação para identificar actividades suspeitas. Se algo parecer invulgar, o sistema pode solicitar uma verificação adicional ou encaminhar o caso para um especialista em segurança.

1. Defina o seu âmbito

O primeiro passo para criar um agente de IA para centros de contacto é simples - o que é que ele vai fazer? Comece por definir claramente o objetivo do seu agente.

Decidir se se centrará em:

• Pedidos de informação de clientes
• Assistência a agentes
• Encaminhamento de chamadas
• Envolvimento proactivo
• Uma combinação destes serviços

A definição clara do âmbito garante que o agente de IA é concebido para satisfazer necessidades comerciais específicas e melhorar o apoio global ao cliente.

2. Escolher uma plataforma

Selecione uma plataforma de IA que suporte PNL e automação, assegurando simultaneamente a recuperação e integração de dados em tempo real.

Não há falta de plataformas de agentes de IA para escolher. Se estiver à procura de inspiração, a nossa lista das principais plataformas de IA é um excelente ponto de partida.

Ao avaliar as plataformas para IA do centro de contacto, considere factores como:

• Compatibilidade com os seus sistemas CRM e de emissão de bilhetes
• Suporte para interações baseadas em texto e voz
• Opções de personalização para corresponder às necessidades da sua empresa
• Escalabilidade para lidar com as crescentes exigências dos clientes

Para a IA do centro de contacto, plataformas como a Botpress oferecem ferramentas avançadas, incluindo nós autónomos, que permitem aos agentesLLM determinar quando devem seguir um fluxo de trabalho estruturado ou gerar respostas de forma dinâmica. Os programadores podem orientar a IA utilizando instruções em linguagem simples, facilitando a criação de agentes virtuais adaptáveis e sensíveis ao contexto que tratam das interações com os clientes em tempo real

3. Integrar ferramentas e bases de conhecimento

Depois de escolher a sua plataforma, o próximo grande passo é integrar quaisquer ferramentas, plataformas ou sistemas que sejam relevantes para os seus fluxos de trabalho de IA.

Uma plataforma low-code oferece integrações pré-construídas. Uma plataforma de chatbot flexível oferece integrações personalizadas - um programador pode integrar qualquer sistema ou plataforma interna que utilize e com a qual pretenda que o chatbot possa trabalhar.

Também vai querer criar Bases de Conhecimento para que o chatbot as utilize - fontes como políticas e procedimentos oficiais, listas de espera actualizadas ou requisitos legais.

4. Testar e aperfeiçoar

Mesmo depois de ter implementado o agente de IA do seu centro de contacto, haverá constantemente oportunidades de aperfeiçoamento. As interações no mundo real revelarão como a IA pode melhorar, desde a precisão da resposta até ao tratamento mais eficaz de problemas complexos dos clientes.

Certifique-se de que o seu plano incorpora a capacidade de reiterar no seu agente de IA - esta é, de longe, a melhor forma de maximizar o seu ROI.

5. Implementar 

Quando o agente de IA do seu centro de contacto estiver pronto, é altura de o implementar e integrar nas suas operações de serviço ao cliente. Existem várias formas de o tornar acessível:

• Implemente-o no seu sistema IVR para ajudar nas chamadas de entrada.
• Implemente-o como um widget de chat ao vivo no seu sítio Web.
• Integre-o com plataformas de serviço ao cliente como o Zendesk ou o Salesforce.
• Ligue-o a canais de mensagens como o WhatsAppo Facebook Messenger ou Slack para interações perfeitas com os clientes.

Para garantir o máximo impacto, comunique a sua disponibilidade aos clientes e às equipas de apoio. A integração e a sensibilização adequadas ajudarão os utilizadores a interagir eficazmente com o agente de IA, maximizando o seu valor na simplificação das operações do centro de contacto.

6. Monitor

Uma plataforma de agentes de IA de qualidade oferecerá análises contínuas para acompanhar o desempenho e identificar áreas de melhoria. A monitorização das principais métricas garante que a IA continua a melhorar o apoio ao cliente em vez de criar novas ineficiências.

• A análise em tempo real ajuda a medir a exatidão das respostas e as taxas de contenção. Se o agente de IA do centro de contacto escalar frequentemente casos que deveria tratar, podem ser feitos ajustes para melhorar as suas respostas.
• Os registos de conversação fornecem informações sobre questões recorrentes, permitindo às empresas aperfeiçoar os fluxos de trabalho e melhorar as interações com os clientes. Se determinados tópicos causarem frustração, a atualização dos dados de formação ou o aperfeiçoamento da automatização podem ajudar.

Se a análise do chatbot estiver disponível, as empresas podem seguir os padrões de envolvimento e identificar as áreas em que a IA precisa de ser optimizada.