O Call Center Intelligence Artificial já está ajudando a entrar em contato e call centers em uma ampla gama de áreas, desde o desempenho e assistência do agente até a automação e a experiência do cliente.
5 tecnologias ativadas pelo call center ai hoje
Eu compilei os recursos mais úteis de call center de IA disponíveis no mercado agora, além de três avanços interessantes que você verá nos próximos anos.
IVR de conversação
A resposta de voz interativa é uma das primeiras aplicações da tecnologia avançada de call center, automatizando aspectos importantes da interação do cliente, provocando respostas faladas.
Em seus primeiros dias, a IVR teve um desempenho exatamente como a máquina que era. Embora um tanto humano de natureza, parecia mais perto de um computador e reconheceu apenas respostas pré-gravadas. Se um interlocutor disse que outra coisa senão uma frase específica – algo básico como “Fale com um agente”, “verifique o status da conta” ou “o menu principal” – eles geralmente eram transferidos para um agente ao vivo com uma explicação que essencialmente representava “a resposta não calcule”.
As iterações de hoje contrastam fortemente com as versões robóticas do passado não tão distante. Muito mais conversacional em sua abordagem, a ferramenta automatizada pode reconhecer e responder a uma ampla gama de declarações ou solicitações.
Os recursos de linguagem natural significam que os clientes podem falar da maneira que fazem na vida real. E o aprendizado de máquina capacita um catálogo de fala em expansão continuamente, embora ainda exija apoio humano para orientar seus esforços.
Empresas como Apple e Amazon foram all-in nessa tecnologia, popularizando-a com recursos como Siri e Alexa. A Amazon Lex mesmo empacota este IVR avançado para desenvolvedores, criando a próxima geração de aplicativos responsivos.
Embora o recurso certamente tenha percorrido um longo caminho, ainda não é perfeito. No lado positivo, ele pode automatizar seus fluxos de chamada para reduzir os custos de mão -de -obra e melhorar as taxas de contenção. Mas seus benefícios financeiros vêm com um forte investimento de tempo inicial ao inserir as montanhas de dados necessárias para construir o diálogo na marca.
Análise de fala em tempo real
A análise de dados é uma das áreas em que a tecnologia de IA realmente brilha. Em segundos, seu sistema pode digerir e interpretar quantidades incríveis de dados que levariam seus dias de equipe, se não semanas, para resolver.
Ele também pode minerar e sinalizar informações pertinentes, como interações agente-cliente, como elas ocorrem, dando a você a chance de corrigir o navio e resolver quaisquer problemas antes que eles aumentem.
A análise de fala em tempo real torna isso possível, trabalhando de mãos dadas com recursos automáticos de reconhecimento de fala para destacar palavras-chave ou frases que o alertam sobre um possível passo em falso por um agente. Dessa forma, é mais provável que você capture quaisquer problemas de conformidade ou garantia de qualidade que resultem de um membro da equipe que saia do Script ou do compartilhamento de informações incorretas.
Você também pode analisar padrões de fala que exploram os sentimentos dos clientes, positivos e negativos, concentrando -se em palavras ou frases específicas que sinalizam a frustração para que você possa implementar as medidas de triagem necessárias.
Como fornecedores de VoIP, como DialPad e RingCentral, desenvolvem ainda mais essa tecnologia, estamos começando a ver recursos avançados que incluem reconhecimento de padrões comportamentais. Isso permite que você ajuste todos os aspectos do desempenho de um agente, desde falar muito rapidamente até o gerenciamento de um cliente irado.
A análise de fala em tempo real permite monitorar, identificar e ajustar as tendências relacionadas a dados de maneira rápida e eficiente, reduzindo a quantidade de tempo humano e esforço necessário para otimizar sua operação.
Script de chamada generativa
Grandes scripts de chamada podem melhorar as taxas de conversão, apoiando agentes na superação de objeções de clientes ou trabalhando por meio de reclamações. Eles garantem qualidade consistente em toda a sua equipe, dando a todos a mesma estrutura de conversação. O único problema é que eles levam bastante tempo para criar e perfeitos – ou pelo menos, costumavam.
Hoje em dia, em vez de ocupar centenas e milhares de interações transcritas do cliente para extrair as peças vitais, você pode alimentar essas informações em uma máquina que fará isso por você. O software de análise pode classificar todos os seus dados em velocidade de raio e, em seguida, gerar scripts de chamada com base nos parâmetros do conjunto. Essa tecnologia generativa é melhor exemplificada em software de IA como o ChatGPT.
Assim como o ChatGPT, no entanto, os scripts de chamada gerados ainda estão em sua infância. O conteúdo que ela cuspa é tão bom quanto as idéias que você fornece, tornando especialmente importante expressar suas solicitações o mais especificamente e detalhado possível.
Mesmo assim, você não receberá um produto perfeitamente polido.
Você precisará gastar tempo refinando o roteiro final antes que ele se torne utilizável. Mas a abordagem generativa raspa amplas horas de sua tarefa, desde que, no mínimo, uma estrutura viável para você começar.
Geração inteligente de leads
Você pode passar horas e dias ocupendo os dados do cliente e as tendências de mercado, procurando padrões para desenvolver uma lista de leads. Depois de tudo isso, seus resultados ainda podem perder a marca, pois os agentes lutam para converter perspectivas muito cedo no funil de vendas.
A IA moderna tira as suposições do processo, examinando imensas quantidades de dados, tráfego da Web e perfis de clientes para servir os leads mais quentes possíveis.
Em seguida, ele pode automatizar os esforços de divulgação via texto, email ou bate -papo para fazer a bola rolar.
Marcas como Customers.ai e Seamless.ai até oferecem cópias de email geradas automaticamente projetadas para melhorar as aberturas, cliques e engajamento. A IA Tech ainda está sendo aperfeiçoada, por isso é sempre uma boa ideia à prova de qualquer cópia automatizada antes de enviar.
Todos esses recursos deixam seus agentes mais tempo para a interação direta do cliente e garante que essas interações sejam o mais bem -sucedidas possível.
Algumas plataformas – clientes. Versões robustas para fins comerciais podem custar mais de US $ 500 ou mais por mês.
Automação pós-chamada
Fechar os ingressos e adicionar notas finais a um perfil do cliente pode levar até um terço do tempo disponível de um agente.
Ainda assim, esses aspectos são cruciais para a construção de relacionamentos sólidos do cliente e identificar oportunidades para crescimento futuro. Empresas como Dialpad e Balto pretendem acabar com as anotações humanas, utilizando a IA generativa como um meio de simplificar o processo.
Os assistentes generativos de IA do Dialpad podem usar um recurso de resumo de chamadas para delinear quaisquer temas centrais e idéias importantes discutidas entre um agente e um cliente.
Essas notas podem servir como uma alternativa aos esforços pós-agentes, aliviando a necessidade de confiar na memória e exigindo apenas uma breve revisão para obter precisão. Você pode até programar o sistema para aderir a medidas específicas de conformidade essenciais ao seu setor.
Os exemplos atuais dessa tecnologia de IA incluem ChatGPT e Google Gemini (anteriormente Bard), ambas as plataformas de consulta on-line que podem automaticamente respostas e conteúdo de forma criativa-da mesma maneira que um poder humano. Embora não esteja nem perto de perfeito, os algoritmos que executam a tecnologia mantêm um loop contínuo de auto-aprendizagem e melhoria.
Portanto, as respostas e a saída estão melhorando apenas, fornecendo uma estrutura de conteúdo sólida que, com um pouco de prova humana, pode atingir o Bullseye em uma variedade de metas, desde e -mails a frio a scripts.
3 Future Call Center AI Technologies
Tradução de voz em tempo real
Os recursos generativos e de ML da IA estão levando a um novo território em que as barreiras linguísticas podem não existir mais.
As iterações atuais convertem fala em texto, traduzem esse texto e convertem o conteúdo em áudio. As versões modernas estão se aproximando das velocidades de tradução conversacional em tempo real, com algumas torções ainda a se exercitar.
O Microsoft Azure ocupa o principal lugar nesse campo de brotamento, embora o Google tenha revelado um par de óculos de realidade aumentados em tradução em tempo real no ano passado.
O maior obstáculo para aperfeiçoar essa tecnologia é a estrutura de frases variável e a complexidade cultural-emocional por trás dos mais de 7.000 idiomas atualmente existentes. Mas, à medida que os algoritmos específicos que governam o aprendizado de máquina continuam a melhorar, é provável que vemos a tecnologia de tradução em tempo real no trabalho no campo do contact center na década.
Autenticação de IVR via biometria
Já é prática comum confiar em métodos de autenticação baseados em conhecimento, pedindo a um cliente que insira sua conta, PIN ou número do Seguro Social para verificar sua identidade.
Novos métodos biométricos usam a tecnologia “VoicePrint” para verificar um cliente simplesmente pelo som de sua voz. Essas informações de identificação podem ser coletadas e armazenadas depois que o cliente repete uma série de frases específicas ou no decorrer da conversa casual.
A beleza da biometria é a conveniência que eles oferecem ao cliente.
Não há mais tempo de desperdiçar os mesmos números que você forneceu as últimas 10 vezes que chamou seu banco de bancos ou empréstimos automáticos.
Também é bastante preciso, pois a “impressão de voz” de todo chamador é distinta. Ainda assim, assim como na tecnologia de reconhecimento facial, seus dados de voz podem ser roubados e usados indevidamente. Não é provável que vejamos a adoção generalizada de recursos de autenticação biométrica – pelo menos, não sem o consentimento expresso do cliente – até que certas preocupações de segurança de dados e privacidade sejam abordadas.
VR para treinamento de agentes e tutoriais de clientes
A realidade virtual percorreu um longo caminho na última década, oferecendo experiências mais envolventes e realistas para jogos e vídeos. Algumas empresas já estão testando a tecnologia para fins de treinamento, capacitando os funcionários a simular uma variedade de cenários complexos, em um esforço para se apresentar no seu nível mais alto.
Embora a qualidade e a capacidade de resposta da tecnologia certamente sejam passíveis de propósitos, o custo permanece extremamente proibitivo.
Um sistema de gerenciamento de aprendizado de RV requer um investimento de US $ 10.000 a US $ 15.000 na extremidade baixa. Setores como saúde e entretenimento, onde muitos papéis são altamente técnicos de natureza, sentam -se na vanguarda dessa abordagem. Para os contact centers, espera -se que se torne mais acessível – até comum – dentro da década.
Fonte: VEJA Economia
