Cinco razões pelas quais a IA pode melhorar a experiência do call center

Com poderosos modelos de Inteligência Artificial (IA), observamos grandes empresas como o Google realizarem uma chamada de robô notável e enganarem completamente o receptor.

Apesar dessas inovações extraordinárias, não será tecnicamente fácil e eticamente consciente robotizar cada operação de call center (pelo menos em pouco tempo).

Como resultado, Os call centers estão longe de morrer:

• Eles são a forma preferida de comunicação para muitos clientes
• Eles são uma das maneiras mais rápidas de resolver problemas
• E são uma poderosa operação de venda de produtos e serviços.

No lado oposto, os clientes são mais exigentes! Longos tempos de espera, baixo nível de serviço ou baixa especialização técnica não são mais aceitáveis.
Em tempos em que ser bom não é suficiente, como a IA pode melhorar a nova geração de operações do call center?

1. Melhore o dimensionamento da operação e a alocação de recursos

Os recursos humanos são o maior custo de um call center. Consequentemente, ser capaz de planejar e dimensionar corretamente o RH é fundamental. No caso de um operação de entrada, essa projeção é ainda mais relevante devido à incerteza da demanda. Mas como minimizar o tempo ocioso sem comprometer o tempo de resposta? A chave é ter o máximo previsão de demanda precisa possível e planeje adequadamente.

Para call centers externos, embora mais variáveis sejam controladas pela operação, para poder entre em contato com o cliente no melhor momento aumenta a probabilidade do cliente responder e reduz a inquietação de receber uma chamada de marketing.

De fato, A IA oferece várias ferramentas para dimensionar e alocar recursos adequadamente:

• modelos preditivos podem melhorar a previsão de demanda (chamadas recebidas) ou indicar o melhor momento para entrar em contato com cada cliente
• a simulação ajuda a testar diferentes projetos de operações e a se sentir mais confortável na tomada de decisões
• a otimização pode sugerir o melhor dimensionamento/cronograma de recursos que atendam aos picos de demanda e às restrições de negócios.

2. Reduza a rejeição de chamadas e aumente a resolução na primeira chamada

Experiência do cliente é um problema crítico e ligar para a linha de suporte pode resultar em uma situação em que:

• a chamada é trocada entre vários operadores e o cliente precisa explicar o problema desde o início várias vezes
• ou o problema não é resolvido adequadamente e o cliente é forçado a fazer uma segunda chamada.

Para evitar essa situação em que todos perdem, a prontidão e o conhecimento do operador são as chaves. Ser capaz de direcionar corretamente o cliente até o primeiro operador mais adequado é uma tarefa para um Modelo de IA que antecipa (em tempo real) a causa provável da chamada e decide a melhor operadora para cada chamada, também contabilizando o perfil do cliente.

Os benefícios vão desde custos operacionais — menos minutos por chamada e menos chamadas repetidas — até a satisfação do cliente — mais resolução na primeira chamada e menos rejeição.

Em uma segunda camada, a IA também pode ser uma ferramenta poderosa para redesenhe a linha de fila desatualizada, primeiro a entrar, primeiro a ser servido. Estimar a importância da chamada permite criar uma fila dinâmica que pode facilmente melhorar a taxa de rotatividade e a satisfação geral.

3. Antecipe as necessidades dos clientes e resolva-as de forma proativa

As chamadas para o call center estão bastante relacionadas a problemas técnicos ou problemas de serviço — mais problemas/problemas levam a mais chamadas.

Como resultado, não é agradável e ainda menos eficiente atender a um grupo de chamadas que apontam para o mesmo problema não resolvido.

Ser capaz de identificar padrões comuns e agir preventivamente diminuirá o número de chamadas e, muitas vezes, melhorará a percepção da qualidade do cliente.

Uma ação rápida e direcionada é possível com a ajuda da RPA apoiada por Modelos de IA que identificam a probabilidade de cada cliente ser afetado pelo problema. Como resultado, notificar preventivamente o cliente antes de receber uma ligação resultará em uma situação ganha-ganha. Como consequência, esses resultados também ajudarão a equipe de soluções a identificar e corrigir rapidamente o problema.

4. Compreenda a satisfação do cliente - análise sentimental sobre as chamadas do cliente

Tão importante quanto evitar o problema em si, a chave para a experiência do cliente é como você lida com isso! Alguns problemas podem causar situações desagradáveis para os clientes. Entrar em contato proativo com clientes em estágios de recuperação (depois que os problemas forem enfrentados) promoverá uma noção de personalização e suporte.

Agir adequadamente, estabelecendo uma ligação de acompanhamento ou dando uma recompensa, promoverá a satisfação e o engajamento do cliente. É fundamental evitar detratores que prejudiquem a percepção da marca e a sustentabilidade futura.

5. Personalizando a experiência do usuário e as respostas automatizadas

No ambiente desafiador de hoje, a personalização e a diferenciação desempenham os papéis principais nas operações de marketing. Propondo o produto certo para o cliente pode ser o elemento chave para o sucesso de uma venda.

Proficientemente combinando ofertas de marketing para clientes assemelha-se ao trabalho perfeito para um modelo de IA — estabelecer a conexão entre produtos/serviços e clientes, aproveitando as vendas históricas, os perfis dos clientes e as tendências atuais do mercado, definindo a próxima melhor oferta para cada cliente individual.

Quando combinados com uma estratégia de negócios sólida e um sistema de decisão robusto, esses modelos de IA podem ser facilmente ajustados maximizar o ROI e a probabilidade de compra do cliente. A experiência pode ser ainda mais aprimorada se for feita por agentes robôs que esclareçam perguntas/dúvidas simples ou apresentem ofertas de marketing simples.

Conclusão

Em poucas palavras, a IA pode alavancar todas as operações de call center para padrões de alto desempenho sem grandes reformulações do sistema. Atualmente, os clientes estão mais exigentes, os mercados são destemidos e a concorrência não é mais local. Estar no limite exige uma operação orientada por dados que aproveite os dados em cada decisão.

Painéis e relatórios representam o padrão do setor e são ótimas ferramentas para avaliar eventos históricos. No entanto, eles não são apropriados para prever eventos futuros (modelos preditivos) ou gerar insights para decisões futuras (modelos prescritivos) — somente a IA está pronta para esse desafio!