Com o amadurecimento da inteligência artificial (IA) conversacional, muitas empresas estão pensando em implementar chatbots que entendam a linguagem natural e consigam se envolver com os clientes e responder suas questões mais facilmente, como hoje é feito por agente humanos.

Assim, à medida que os bots lidam com consultas repetitivas nos diversos canais de atendimento, os líderes de contact center enxergam um ROI significativo quando os recursos de agentes são limitados. Entretanto, o desempenho desses bots em um ambiente real pode ser uma preocupação.

O chatbot precisa ser um aliado

É possível que você já tenha optado por interagir com um bot que esperar por um agente humano. O chatbot, obviamente, tem como uma de suas vantagens estar sempre disponível e pronto para responder as questões dos clientes, seja para tirar dúvidas sobre uma compra recente, seu saldo ou até mesmo para confirmar um voo

Estudos mostram que o cliente está aberto para se envolver com um bot, mas, apesar da ânsia de se envolver, ainda há certa hesitação.

Muitos desses clientes tiveram uma experiência ruim com bot, já que eles são famosos por repetir a mesma pergunta: Desculpe, não entendi, você pode repetir? Esse tipo de barreira não pode acontecer. Um chatbot de sucesso precisa ser eficaz e trabalhar lado ao lado com o cliente não contra eles.

Como entregar empatia pelo chatbot?

Bots eficazes são aqueles que fazem com que o cliente queira interagir com ele. E, para criar esses bots, cinco elementos chaves são necessários.

Não tente adivinhar as intenções do cliente

O coração do chatbot é o gerenciamento de intenção. Quando um cliente se comunica com ele por meio da fala ou texto, o bot aplica modelos de linguagem natural para entender o que o cliente deseja, e essa linguagem pode ser muito complexa.

A solução é adotar uma abordagem baseada em dados e usar as informações de interações anteriores para entender a forma com que o cliente faz uma solicitação. À medida que o mundo fica mais digital e o volume de interações cresce, isso é crítico.

Torne-o pessoal

Os clientes não gostam de bots que fingem ser humanos, eles sabem que estão interagindo com uma máquina, tornar essa interação pessoal significa usar dados contextuais para conduzir a conversa, personalizando a experiência.

Por exemplo, evite repetir uma pergunta. Se o cliente já forneceu alguns dados, lembre-se dessa informação. Procure entender o contexto da questão do cliente e interprete possíveis erros de digitação, não diga apenas “não entendi”. Se a questão for complexa, encaminhe rapidamente para um agente.

Evite becos sem saída

Chega uma hora que o chatbot não tem mais o que fazer e quando chegam ao fim de suas capacidades de resposta, oferecem a pior experiência possível ao cliente. Uma maneira de evitar isso é garantir que façam a transferência para um agente humano.

Não peça para o cliente entrar em contato novamente, uma transferência empática é suave, contínua e que parece uma continuação da interação, no lugar de uma interrupção.

O bot deve colocar o cliente automaticamente na fila do agente quando a interação o exigir. Com o roteamento preditivo, a IA direciona o cliente para o melhor agente, garantindo o sucesso da interação.

Contexto é tudo

O contexto é essencial para um chatbot. Bots ineficazes são aqueles que não entendem o contexto de uma solicitação do cliente. Esse contexto fornece os modelos de linguagem que impulsionam os bots a capacidade de entender o significado por trás da solicitação do cliente.

É a capacidade de entender frases faladas ou escritas e os dados das interações dos clientes. Contexto é o histórico de interações do cliente e a capacidade do bot em “ver” onde o cliente está na sua jornada.

O engajamento preditivo usa esses dados para prever qual a melhor ação, incluindo a necessidade de transferir para um agente, que “pega” o contexto e prossegue com o atendimento.

Nenhum bot é uma ilha

Um chatbot autônomo e não integrado a outros sistemas não é eficaz. Se o bot não for capaz de trabalhar dentro do contexto da jornada total, ele permanece isolado, sem saber da jornada do cliente.

São bots que podem surgir aleatoriamente, fornecendo respostas a perguntas que os clientes não fizeram ou não têm. Portanto, antes de escolher uma ferramenta para criar um bot, garanta que ele consiga acessar dados em tempo real, dados históricos e todo o contexto necessário para integrá-lo a jornada do cliente.

Um chatbot de sucesso deve atender às necessidades do contact center

Muitas equipes de contact center contam com uma plataforma de bots DIY (faça você mesmo) e de código aberto para criar bots genéricos, que podem não entender o contexto da jornada do cliente.

O Genesys Dialog Engine BOT Flows torna mais fácil esse processo e cria bots de conversação que proporcionam empatia em escala para empresas que não possuem equipes internas com os conhecimentos necessários para a criação. A ferramenta está disponível na plataforma Genesys Cloud CX.

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