“Por favor, aguarde” podem ser as duas palavras que os clientes mais odeiam e que os agentes do contact center se esforçam para evitar dizer.
Fornecer respostas rápidas, precisas e úteis com base em informações contextualmente relevantes é fundamental para um atendimento ao cliente eficaz. É ainda melhor se as respostas forem personalizadas e levarem em consideração como o cliente pode estar se sentindo.
Tudo isso se torna mais fácil e rápido para os atendentes humanos pelo que o setor chama de assistentes de atendentes.
A tecnologia de assistência a atendentes usa IA e machine learning para fornecer fatos e fazer sugestões em tempo real que ajudam atendentes humanos em telecomunicações, varejo e outros setores a conduzir conversas com clientes.
Ele pode se integrar às aplicações existentes dos contact centers, fornecer integração mais rápida para os atendentes, melhorar a precisão e a eficiência de suas respostas e aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.
Como Funciona a Tecnologia de Assistência ao Atendimento
A tecnologia de assistência ao atendente fornece aos atendentes humanos informações baseadas em IA e recomendações em tempo real que podem aprimorar suas conversas com os clientes.
Tomando as conversas como entrada, a tecnologia de assistência ao atendente fornece sugestões precisas e oportunas sobre como responder melhor às consultas, usando uma combinação de reconhecimento automático de fala (ASR), processamento de linguagem natural (NLP), machine learning e análise de dados.
Enquanto um cliente fala com um atendente humano, as ferramentas ASR, como o kit de desenvolvimento de software NVIDIA Riva, transcrevem a fala em texto, em tempo real. O texto pode então ser executado por meio de modelos de PNL, IA e machine learning que oferecem recomendações ao atendente humano analisando diferentes aspectos da conversa.
Primeiro, os modelos de IA podem avaliar o contexto da conversa, identificar tópicos e trazer informações relevantes para o atendente humano, como os dados da conta do cliente, um registro de suas consultas anteriores, documentos com produtos recomendados e informações adicionais para ajudar a resolver problemas.
Digamos que um cliente queira mudar para um novo plano telefônico. O assistente de atendimento poderia, por exemplo, exibir imediatamente na tela do atendente um gráfico comparando as ofertas da empresa, que pode ser usado como referência ao longo da conversa.
Outro modelo de IA pode realizar análises de sentimentos com base nas palavras que um cliente está usando.
Por exemplo, se um cliente disser: “Estou extremamente frustrado com a recepção do meu celular”, o assistente de atendimento aconselharia o atendente humano a abordar o cliente de maneira diferente de uma situação em que o cliente dissesse: “Estou satisfeito com meu plano de telefone, mas estou procurando algo mais barato.”
Pode até mesmo apresentar a um atendente humano palavreado a ser usado para acalmar, encorajar, informar ou orientar um cliente para a resolução de conflitos.
E, na conclusão de uma conversa, a tecnologia de assistência ao atendimento pode fornecer os melhores próximos passos personalizados para o atendente humano dar ao cliente. Ele também pode oferecer ao atendente humano um resumo da interação geral, juntamente com feedback para informar conversas futuras e treinamento de funcionários.
Todos esses recursos de ASR, NLP e IA se reúnem na tecnologia de assistência a atendimento, que está se tornando cada vez mais essencial para empresas de todos os setores.
Como a Tecnologia de Assistência ao Atendimento Ajuda Empresas e Clientes
Ao explorar a tecnologia de assistência ao atendimento, as empresas podem melhorar a produtividade, a retenção de funcionários e a satisfação do cliente, entre outros benefícios.
Em média, a tecnologia de assistência ao atendimento ajuda a aumentar a produtividade dos atendentes humanos em 14%, de acordo com um estudo recente do National Bureau of Economic Research.
Por um lado, a tecnologia de assistência ao atendimento reduz o tempo de chamada do contact center. Por meio de NLP e algoritmos de roteamento inteligentes, ele pode identificar as necessidades do cliente em tempo real, para que os atendentes humanos não precisem procurar informações básicas do cliente ou pesquisar bancos de dados para obter respostas.
A provedora líder de telecomunicações T-Mobile, que oferece serviço premiado em seus Centros de Experiência do Cliente, usa a tecnologia de assistência ao atendimento para ajudar a lidar com milhões de chamadas diárias de atendimento ao cliente. O framework NVIDIA NeMo ajudou a empresa a obter uma precisão 10% maior para suas transcrições geradas por ASR em ambientes ruidosos, e o Riva reduziu a latência para seu assistente de atendimento em 10 vezes. (Aprofunde-se na IA de fala assistindo à sessão NVIDIA GTC on Demand da T-Mobile.)
A tecnologia de assistência ao atendimento também acelera o processo de integração de atendentes humanos, ajudando-os a se familiarizar rapidamente com os produtos e serviços oferecidos por sua empresa. Além disso, capacita os funcionários do contact center a fornecer altos níveis de serviço, mantendo baixos níveis de estresse, o que significa maior retenção de funcionários para as empresas.
A resolução de conflitos mais rápida e precisa possibilitada pela assistência do agente também leva a experiências de contact center mais positivas, clientes mais felizes e maior lealdade para as empresas.
Casos de Uso em Vários Setores
A tecnologia de assistência ao agente pode ser usada em vários setores, incluindo:
- Telecom: A assistência de atendimento pode fornecer solução de problemas automatizada, dicas técnicas e outras informações úteis para os atendentes retransmitirem aos clientes.
- Varejo: A assistência de atendimento pode sugerir produtos, recursos, preços, informações de estoque e muito mais em tempo real, além de traduzir idiomas de acordo com as preferências do cliente.
- Serviços Financeiros: A assistência de atendimento pode ajudar a detectar tentativas de fraude, fornecendo alertas em tempo real, para que os atendentes humanos estejam cientes de qualquer atividade suspeita durante uma consulta.
A Minerva CQ, membro do programa NVIDIA Inception para startups de ponta, fornece tecnologia de assistência aos atendentes que reúne workflows adaptativos em tempo real com dicas comportamentais, sugestões de diálogo e conhecimento à tona para gerar resultados melhores e mais rápidos. Sua tecnologia, baseada no Riva, NeMo e no Servidor de Inferência NVIDIA Triton, se concentra em ajudar atendentes humanos nos setores de energia, saúde e telecomunicações.
História e Futuro da Assistência ao Atendimento
Os predecessores da tecnologia de assistência ao atendimento remontam à década de 1950, quando os sistemas baseados em computador substituíram pela primeira vez o roteamento manual de chamadas.
Mais recentemente surgiram os assistentes virtuais inteligentes, que geralmente são sistemas automatizados ou bots que não têm um humano trabalhando por trás deles.
Dispositivos inteligentes e tecnologia móvel levaram a um aumento na popularidade desses assistentes virtuais inteligentes, que podem responder a perguntas, definir lembretes, tocar música, controlar dispositivos domésticos e realizar outras tarefas simples.
Mas tarefas e consultas complexas, especialmente para empresas com atendimento ao cliente em sua essência, podem ser resolvidas com mais eficiência quando atendentes humanos são complementados por sugestões baseadas em IA. É aqui que a tecnologia de assistência ao atendimento entra em ação.
A tecnologia tem muito potencial para novos avanços, com desafios que incluem:
- O desenvolvimento de métodos para o atendente ajuda a se adaptar às mudanças nas expectativas e preferências do cliente.
- Garantindo ainda mais a privacidade e a segurança dos dados por meio de criptografia e outros métodos para remover conversas de informações confidenciais ou confidenciais antes de executá-las por meio de modelos de IA de assistência de atendimento.
- A integração do atendente ajuda com outras tecnologias emergentes, como avatares digitais interativos, que podem ver, ouvir, entender e se comunicar com os usuários finais para ajudar os clientes enquanto aumentam seu sentimento.
Saiba mais sobre as tecnologias de IA de fala da NVIDIA.
Recursos Adicionais:
Webinar: Como as Empresas de Telecomunicações Transformam as Experiências do Cliente com IA Conversacional.
Sessões NVIDIA GTC on Demand: T-Mobile e AT&T
História do Cliente: T-Mobile