A inteligência artificial (IA) tem sido anunciada como o desenvolvimento tecnológico mais importante dos últimos anos e deve mudar radicalmente o modo como as pessoas vivem – e trabalham. E a indústria de call center é apenas um setor que está sentindo os efeitos da IA.

O uso crescente de chatbots e assistentes virtuais e a capacidade de cuidarem de consultas de rotina significa que os agentes do contact center são deixados para lidar com problemas mais complexos e dependentes de relacionamento.

Muitas vezes, quando um agente humano se envolve, os clientes já tentaram resolver o problema. Como muitas vezes não conseguem, acabam frustrados e irritados. Isso significa que o trabalho do funcionário é ainda mais difícil.

E com o número de demandas crescente, é mais crítico do que nunca para os agentes de call center serem tão produtivos quanto possível, particularmente quando as equipes respondem por cerca de 75% dos custos do contact center.

Para melhorar o desempenho, os contact centers tradicionalmente se concentram em uma variedade de métricas de garantia de qualidade, como a resolução do primeiro contato e o tempo médio de atendimento.

Então, quando se tornou possível gravar milhares de chamadas digitalmente, o foco passou a ser monitorar o que os agentes estavam realmente dizendo aos clientes para que equipes inteiras pudessem aprender com sucessos e erros.

A realidade, no entanto, é que, até o advento da IA, os gerentes só tinham tempo suficiente para a amostragem aleatória. Usando algoritmos de aprendizagem de máquina, os dados podem ser analisados para descobrir insights significativos sobre as ações que produzem um resultado bem-sucedido de uma chamada (e para aqueles que não o fazem) e depois medem o desempenho em relação a esses benchmarks.

O fato de que a IA torna muito mais eficiente analisar todas as chamadas significa que os supervisores obtêm uma visão abrangente do desempenho da equipe e do agente individual. A análise de fala não só detecta as frases que têm maior impacto, mas também as principais emoções e se o agente cria empatia, é cortês ou tem um senso de urgência. A IA pode combinar esse comportamento com os resultados desejados, indicando onde, por exemplo, um senso de urgência na voz do agente leva mais frequentemente a upsells com certos tipos de clientes. Como todas as conversas têm dois lados, a tecnologia também monitora o discurso dos clientes, revelando potencialmente frases ou indicadores tonais que o agente pode ter perdido. Isso também pode revelar informações importantes, como por que os clientes estão contatando a empesa, por que vários contatos são necessários para resolver problemas específicos, quais processos causam frustração e se os agentes do contact center estão fornecendo um nível adequado de serviço.

 Uma imagem vale mais que mil palavras

Visualização – a apresentação de dados em tabelas e gráficos prontamente entendidos – significa que os supervisores podem facilmente compreender as tendências e detalhes importantes descobertos pela IA. Eles podem ver com indivíduos ou equipes estão se saindo e identificar os sinais de desempenho acima da média ou abaixo da média em todos os canais.

Com painéis atualizados a cada 15 minutos, os supervisores têm uma exibição quase em tempo real, permitindo que eles enviem notificações para as telas dos agentes, com instruções sobre a tática correta ou o conjunto de palavras a ser usado para obter uma venda, um upsell ou encontrar a informação certa.

Os supervisores também podem enviar a um agente a gravação de uma chamada em particular para que possam aprender o que funcionou bem e as melhorias necessárias. Sem a necessidade da intervenção de um analista de qualidade, eles podem ser usados para formar diretrizes e bibliotecas de práticas recomendadas para compartilhamento em toda a organização.

À medida que as soluções de IA evoluem, podemos esperar que os agentes se beneficiem de mais orientação em tempo real, incluindo a sinalização de informações relevantes sobre clientes e produtos, bem como recomendações, à medida que lidam com consultas. O ponto chave aqui é que os insights derivados da IA são acionáveis – não pontos obscuros que só podem ser totalmente compreendidos pelos analistas de dados. Esta é uma orientação prática que fornece melhorias diretas no desempenho.

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