O futuro do suporte ao cliente: como a IA está aumentando a capacidade, o desempenho e a satisfação

O apoio ao cliente tornou-se cada vez mais importante, com 88% dos compradores dizer que a experiência que uma empresa oferece é tão importante quanto seus produtos ou serviços. Sobre 72% de clientes exigir atendimento imediato e quase 70% esperam que qualquer pessoa com quem interajam tenha um contexto completo. No entanto, este nível de atendimento ao cliente é caro, levando os líderes empresariais a procurarem na IA uma maior eficiência de custos e, esperançosamente, elevados níveis de serviço.

IA não é uma pílula mágica e a maioria das interações de bot ainda acabam com consumidores solicitando conexão com um agente humano. No entanto, os agentes de conversação estão a tornar-se mais naturais e humanos, enquanto os consumidores estão a tornar-se mais abertos a interações com a IA, se esta lhes permitir obter um serviço rápido e de alta qualidade.

Acreditamos que a experiência do cliente é uma das áreas mais frutíferas para a aplicação da inteligência artificial. Por meio da inteligência da máquina, podemos obter uma visão mais profunda das necessidades dos clientes e oferecer experiências consistentemente incríveis a um custo reduzido.

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IA preditiva e IA generativa no suporte ao cliente

A Predictive AI vem aprimorando o suporte ao cliente já há algum tempo, oferecendo análises avançadas, análise de feedback e alocação de recursos. A ascensão das tecnologias generativas de IA com agentes conversacionais de IA de próximo nível está levando o suporte ao cliente a novos patamares.

IA preditiva aplicações visam reduzir custos de suporte ao cliente e melhorar a experiência do cliente através de:

• Roteamento automatizado de tickets. Usando análise preditiva para encaminhar automaticamente os tickets dos clientes para o agente de suporte mais adequado com base no desempenho e experiência anteriores.
• Previsão de recursos. Prever a demanda de recursos de suporte em diferentes horários, possibilitando melhor alocação de pessoal e redução do tempo de espera dos clientes.
• Previsão de problemas. Prever problemas ou dúvidas comuns que os clientes possam ter, permitindo medidas proativas para resolvê-los antes que aumentem.
• Previsão de churn. Identificar clientes com probabilidade de abandono, permitindo uma intervenção oportuna para retê-los.
• Previsão de valor vitalício. Prever o valor vitalício dos clientes para priorizar o suporte e os recursos de acordo.
• Manutenção preditiva. Para produtos que exigem manutenção, prever quando a manutenção é necessária ou quando é provável que ocorra uma falha, garantindo suporte oportuno e minimizando o tempo de inatividade.

Por outro lado, IA generativa pode melhorar a eficácia dos seus agentes de atendimento ao cliente e reduzir sua carga de trabalho, potencializando:

• Agentes conversacionais avançados. Criação de chatbots avançados e assistentes virtuais capazes de envolver os clientes em interações naturais e significativas para resolver dúvidas ou fornecer informações.
• Geração de base de conhecimento. Gerar e atualizar continuamente artigos da base de conhecimento ou perguntas frequentes com base em consultas comuns e na evolução das necessidades dos clientes.
• Ferramentas de pesquisa interna. Impulsionar ferramentas de pesquisa interna com IA generativa para fornecer resultados mais precisos e contextualmente relevantes quando agentes de suporte ou clientes pesquisam informações em uma base de conhecimento ou portal de suporte.
• Geração automatizada de resumo. Resumindo longas interações ou feedback do cliente para facilitar a análise e o acompanhamento pelos agentes de suporte.
• Digitação preditiva. Auxiliando os agentes de suporte com digitação preditiva, tornando o processo de resposta aos clientes mais rápido e eficiente.
• Elaboração de resposta. Auxiliando os agentes de suporte redigindo respostas iniciais aos e-mails dos clientes, economizando tempo e garantindo consistência na comunicação.
• Geração de resposta automatizada. Gerar respostas às dúvidas dos clientes com base no histórico de interações e na compreensão contextual do problema em questão.
• Personalização de resposta. Criação de conteúdo e respostas personalizadas com base nos dados do cliente para melhorar o envolvimento e a satisfação.
• Geração de roteiro e material de treinamento. Criação de scripts e materiais de treinamento para agentes de suporte com base em cenários comuns e protocolos de atendimento ao cliente em evolução.

A IA preditiva é excelente no aumento da produtividade por meio da automação de tarefas e análises avançadas, enquanto a IA generativa aprimora o suporte ao cliente, capacitando os agentes humanos para fornecer assistência rápida, relevante e personalizada aos clientes.

Agora, vamos nos aprofundar nos agentes de conversação e nos contact centers alimentados por IA como os exemplos mais proeminentes de aplicação de IA no suporte ao cliente.

Agentes de Conversação

Os chatbots para suporte ao cliente já existem há algum tempo, mas até recentemente só conseguiam lidar com as solicitações de serviço mais básicas. Os últimos avanços nos recursos de modelos de linguagem grande (LLMs) revolucionaram os aplicativos de suporte ao cliente, já que os bots com tecnologia LLM agora podem lidar com conversas muito mais complexas do que seus antecessores. No entanto, não devemos esperar que a IA generativa substitua totalmente os agentes de suporte ao cliente num futuro próximo. A tecnologia ainda não é suficientemente fiável e pode produzir erros factuais, que não podemos permitir nas comunicações diretas com os clientes.

Os métodos generativos de IA provavelmente serão combinados com IA preditiva e outros métodos de software para fornecer soluções completas para solicitações básicas e auxiliar agentes humanos com solicitações mais complexas. Por exemplo, os agentes de conversação podem responder diretamente às perguntas frequentes, autenticar os clientes fazendo uma série de perguntas de segurança e detectar a intenção do cliente de encaminhar as consultas para o agente humano certo. Além disso, eles podem ajudar os agentes de suporte ao cliente a fornecer um serviço melhor e mais rápido, resumindo longas solicitações de clientes, redigindo respostas levando em consideração interações anteriores com um cliente e traduzindo solicitações e respostas em vários idiomas para fornecer suporte multilíngue.

Os agentes de IA conversacional podem ser implementados de várias maneiras, desde a construção de agentes personalizados com tecnologia LLM do zero até o uso de serviços semelhantes ao ChatGPT como estão. A maioria das empresas procura uma solução equilibrada que ofereça bom desempenho, controlo e transparência suficientes e que cumpra o seu orçamento. Duas abordagens comuns são:

• Selecionar um modelo de linguagem pré-treinado, proprietário ou de código aberto, e ajustá-lo ou aumentá-lo com uma base de conhecimento interna para um desempenho melhor e mais confiável.
• Estabelecer parcerias com empresas de IA especializadas no desenvolvimento e implantação de agentes de IA conversacionais e que possam fornecer às empresas acesso às mais recentes tecnologias e conhecimentos. Alguns exemplos dessas soluções incluem Amazon-Lex, Assistente IBM watsonx e LivePerson.

A melhor abordagem para um negócio específico dependerá de suas necessidades e recursos específicos.

Centrais de contato

Quando falamos sobre como a IA potencializa o suporte ao cliente, isso vai muito além dos chatbots. Os últimos avanços nos modelos de IA de conversão de texto em fala e de fala em texto permitiram uma gama mais ampla de aplicações de IA em contact centers, onde a IA agora é implantada para lidar não apenas com solicitações escritas, mas também com chamadas de clientes.

Soluções como Amazon Conectar, Centro de contato IA pelo Google, Crest e Poli IA afirmam aumentar significativamente os índices de satisfação do cliente e diminuir o tempo médio de atendimento, oferecendo assistência 24 horas por dia, 7 dias por semana, por meio de vários canais. Por exemplo, Poly AI reivindicações que seus assistentes podem atender até 50% das chamadas recebidas. Eles podem autenticar chamadores, permitir que os clientes façam pagamentos por telefone, lidar com reservas e reservas, responder perguntas frequentes, ajudar os clientes a rastrear pedidos e reprogramar entregas e orientar os chamadores em processos de solução de problemas e suporte técnico – tudo por meio de conversas naturais e em vários idiomas.

Para os casos em que uma chamada não pode ser atendida por um bot de voz, a IA oferece múltiplas soluções para aumentar a produtividade dos agentes humanos, otimizando o roteamento de chamadas, eliminando o trabalho pós-atendimento por meio de anotações e resumos automáticos e trazendo rapidamente à tona a base de conhecimento interna para sugerir soluções mesmo para os casos mais complexos.

A IA já está tendo um impacto significativo nas interações com os clientes e, à medida que continua a se desenvolver, podemos esperar formas ainda mais inovadoras e eficazes de implantar a IA para suporte ao cliente.

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• Fonte: https://www.topbots.com/ai-for-customer-support/