Redução do trabalho pós-chamada (ACW) com inteligência artificial

Transcrição para maior eficiência pós-chamada

Uma vez concluída a chamada, um consultor tradicional equipado com um CRM padrão registrará o motivo da chamada, descreverá as ações tomadas, definirá as ações a serem tomadas em seguida e atualizará o arquivo do cliente e o CRM. 

A execução de todas essas ações em menos de um minuto significa que a chamada não é tratada da melhor maneira possível, as informações são esquecidas e a satisfação do cliente é reduzida. 

Graças à integração da funcionalidade de transcrição de chamadas da Diabolocom, o agente se beneficia da inteligência artificial para transcrever a troca de mensagens em tempo real ou após a chamada. Essa funcionalidade de transcrição reduz o tempo desperdiçado com documentação manual, permitindo que o agente se concentre em atender às necessidades do cliente da forma mais eficaz possível. 

Além de melhorar os tempos de processamento pós-chamada, a transcrição também aumenta a precisão, pois usa as palavras exatas do cliente graças ao reconhecimento de voz. Essa precisão é fundamental para entender melhor as solicitações do cliente e propor o acompanhamento adequado.

Análise da satisfação durante a chamada e sua evolução

Uma chamada para o atendimento ao cliente nunca é uma viagem tranquila. A satisfação do cliente, prioridade absoluta do consultor, oscila à medida que a conversa avança. O objetivo é transformar um cliente insatisfeito em um cliente satisfeito em apenas alguns minutos.

A integração de uma solução de inteligência artificial pós-chamada torna possível avaliar as flutuações na satisfação do cliente em diferentes pontos da conversa, de modo que ações preventivas possam ser tomadas, por exemplo. No final da chamada, não apenas cada resposta do cliente é registrada com sua hora e data, mas a satisfação associada a cada intervenção também é medida. Essa riqueza de dados permite que as empresas adotem uma variedade de abordagens analíticas, seja uma média geral, uma média ponderada com foco no final da chamada, por exemplo, ou uma análise comparativa entre o início e o final da conversa. 

Detecção e monitoramento de tópicos

Como parte do processamento pós-chamada, a inteligência artificial (IA) está se mostrando uma ferramenta poderosa para identificar os temas levantados durante as trocas, graças à sua capacidade avançada de entender a linguagem natural. Esses dados geram um conjunto de indicadores relevantes que revelam tendências e preferências claras dos clientes. Esses insights nos permitem entender melhor e antecipar as necessidades e expectativas dos clientes, otimizando nossa estratégia de atendimento ao cliente.

Detecção de sinais fracos

Ao mesmo tempo, a IA desempenha um papel crucial na detecção de sinais fracos durante as conversas telefônicas. Esses sinais, que geralmente são sutis e facilmente ignorados quando analisados manualmente, são pistas valiosas que refletem as expectativas ou insatisfações latentes dos clientes. Graças à sua análise refinada e à velocidade de processamento, a inteligência artificial é capaz de identificar essas nuances sutis na comunicação, fornecendo insights profundos e relevantes sobre a experiência e os sentimentos do cliente.

Melhorando o desempenho dos agentes de pós-chamada graças à IA

1. Preparação otimizada: ao fornecer análises detalhadas das tendências dos clientes e detectar sinais fracos, a IA prepara efetivamente os agentes antes de cada chamada, aumentando sua confiança e eficiência durante as interações.

2. Treinamento personalizado: Os insights gerados pela IA podem ser usados para desenvolver programas de treinamento personalizados. Esses programas podem se concentrar nas áreas em que os agentes precisam melhorar, com base nos desafios e tendências identificados em chamadas anteriores.

3. Suporte em tempo real: A IA pode fornecer suporte em tempo real aos agentes durante as chamadas, sugerindo respostas e soluções com base em dados analisados. Esse suporte instantâneo ajuda os agentes a lidar com situações difíceis ou inesperadas, melhorando seu desempenho e a satisfação do cliente.

4. Alocação de recursos: Ao antecipar as necessidades do cliente e entender quais tópicos provavelmente serão discutidos, a IA permite uma melhor alocação de recursos. Os agentes com experiência em áreas específicas podem ser designados para chamadas que correspondam à sua área de especialização, maximizando a probabilidade de resolver efetivamente os problemas dos clientes.

Geração de relatórios de chamadas

Os relatórios de chamadas com IA transformam a maneira como as centrais de atendimento documentam e gerenciam as informações das interações com os clientes. 

Envio automático de e-mail

Após uma chamada, um sistema baseado em IA pode gerar e enviar automaticamente um e-mail para o cliente, sem intervenção humana. Esse e-mail pode conter um resumo da conversa, os principais pontos discutidos e as próximas etapas. Os e-mails gerados automaticamente podem ser personalizados de acordo com as especificidades de cada cliente e interação, proporcionando uma comunicação direcionada e relevante. Os agentes economizam um tempo valioso por não precisarem redigir manualmente esses e-mails, permitindo que se concentrem em outras tarefas importantes.

Resumo dos principais problemas levantados

Algoritmos avançados de IA analisam a transcrição da chamada para extrair e priorizar as principais informações e os principais pontos discutidos durante a interação. Esse resumo serve como documentação concisa e precisa, facilitando a consulta rápida e a compreensão dos aspectos mais importantes da conversa, sem a necessidade de ouvir ou ler a chamada inteira. Ele também fornece uma base estruturada para o acompanhamento da chamada, ajudando os agentes e supervisores a entender rapidamente as necessidades e expectativas do cliente para interações futuras.

Detecção das próximas melhores ações

Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam os dados extraídos das chamadas para prever as melhores ações a serem tomadas para maximizar a satisfação do cliente e atingir os objetivos comerciais. Os agentes recebem recomendações sobre as próximas ações a serem realizadasapós a chamada, com base na análise de interações passadas e tendências observadas, orientando-os para ações mais eficazes e resultados positivos. A detecção das Next Best Actions dá suporte à tomada de decisões em tempo real, permitindo que as estratégias de atendimento ao cliente sejam ajustadas e otimizadas de forma proativa e informada.

A IA melhora significativamente a produtividade, a precisão e a eficiência dos agentes do call center no tratamento pós-chamada. Ela também contribui para uma experiência do cliente mais consistente e satisfatória, fortalecendo o relacionamento entre a empresa e seus clientes. Para saber mais sobre nossa solução de IA, solicite uma demonstração.