Oferecer um excelente suporte ao cliente nunca foi tão importante quanto agora(88% dos consumidores concordam). No entanto, isso também significa que as expectativas dos clientes estão mais altas do que nunca, e as centrais de contato precisam acompanhá-las se quiserem evitar que eles abandonem a concorrência.
Com o futuro do atendimento ao cliente se voltando rapidamente para ferramentas e automação baseadas em IA, as empresas podem começar a fechar a lacuna de expectativas. Mas isso levanta outra questão: a inteligência artificial (IA) vai substituir os agentes de atendimento ao cliente?
Bem, a resposta é um retumbante não, mas isso não significa que a IA seja inútil - longe disso. Tirar o máximo proveito da IA e dos agentes humanos (e fazê-los trabalhar juntos) proporciona a você o melhor dos dois mundos.
Neste artigo, veremos como a combinação de IA com agentes humanos em seu contact center pode funcionar e como esse equilíbrio está definido para definir o futuro do atendimento ao cliente.
A IA está transformando as centrais de atendimento mais rapidamente do que a maioria imaginaria. A partir deste ano, 98% dos centros de contato adotaram a IA para tarefas como
Executar chatbots
Alimentar agentes virtuais
Realização de análises de dados
Essas ferramentas são fantásticas para gerenciar tarefas repetitivas e rotineiras e reduzir os custos operacionais. Os chatbots podem responder rapidamente a perguntas frequentes, fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, processar transações simples e potencializar o autoatendimento. Os agentes virtuais oferecem tempos de resposta mais rápidos e filas mais curtas, além de liberar os agentes humanos para tarefas mais complexas.
Mas, apesar desses ganhos, a IA está longe de substituir os agentes de suporte ao cliente - e nunca deveria. Os bots gerados por IA podem agora desviar de 50% a 60% das consultas, mas isso ainda deixa de 40% a 50% que exigem supervisão humana.
A IA não tem a capacidade de compreender totalmente as nuances, o contexto e a emoção nas interações de atendimento ao cliente. Até mesmo os modelos de linguagem mais avançados podem interpretar mal os sinais sutis ou responder de forma que pareça impessoal.
"Há uma pressa para implantar bots GenAI, mas os clientes ainda querem falar com pessoas - especialmente em cenários complexos ou emocionalmente carregados." - Derek Corcoran (CEO e fundador, Scorebuddy)
Os clientes precisam de empatia, paciência, escuta ativa e uma conexão humana. A IA tem dificuldade em lidar com conversas ou situações emocionalmente carregadas que vão além de sua programação, portanto, os caminhos de escalonamento são cruciais para evitar frustrar sua base de clientes.
A solução de problemas também é algo que a IA não consegue entender muito bem. Para questões complexas, consultas inesperadas ou qualquer coisa que esteja fora das normas das operações normais de sua central de atendimento, os agentes precisam pensar criticamente, improvisar e negociar resultados. A IA simplesmente não é capaz desse nível de criatividade, pensamento crítico ou raciocínio para chegar a soluções eficazes.
Além disso, os modelos de IA precisam de dados históricos para serem treinados e para tomar decisões precisas. Sem eles (ou se não forem cuidadosamente gerenciados), podem perpetuar preconceitos ou criar alucinações, dando aos clientes informações ou impressões erradas. A confiança nos sistemas orientados por IA também depende dos clientes que você atende.
De acordo com a Axios, mais de 70% das pessoas na Índia e na China confiam na IA, enquanto os Estados Unidos têm apenas 32%.
O objetivo não é substituir os agentes humanos por ferramentas de IA, mas capacitá-los com novas tecnologias para facilitar o trabalho deles. A IA pode melhorar o desempenho humano ao
Isso permite que seus agentes se concentrem no que fazem de melhor: oferecer personalização verdadeira e serviço de alta qualidade.
O futuro do atendimento ao cliente evoluiu para além de scripts básicos, planilhas limitadas e chatbots simples. As ferramentas atuais usam processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado de máquina e análise em tempo real para lidar com uma gama crescente de tarefas em call centers modernos.
Porém, essas tecnologias funcionam melhor quando elevam o desempenho humano, não quando tentam substituí-lo.
Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA são capazes de gerenciar um grande volume de consultas diárias em vários canais, incluindo chat, e-mail, SMS e plataformas de mídia social. Eles lidam com solicitações de rotina como:
Rastreamento de pedidos
Agendamento de compromissos
Redefinição de senhas
Atualizações de contas
Essa automação reduz o volume de chamadas e libera seus representantes de atendimento ao cliente para trabalhar em casos mais complexos, em vez de ficarem atolados em consultas tediosas e repetitivas.
Durante as interações com os clientes, a IA oferece suporte em tempo real aos agentes, analisando a conversa à medida que ela acontece.
Essas ferramentas monitoram palavras-chave, tom e sentimento para sugerir a melhor próxima ação ou recomendar ajustes nos scripts para ajudá-los a navegar pelas interações. E com esses insights mais profundos, os agentes podem melhorar a consistência, a conformidade e a satisfação do cliente em cada conversa.
O futuro do setor de atendimento ao cliente dependerá do uso de ferramentas de garantia de qualidade baseadas em IA para analisar automaticamente 100% das interações, em vez da média de 2 a 3%.
Elas podem sinalizar interações com riscos de conformidade, sentimentos ruins e oportunidades de treinamento. Em seguida, os gerentes de controle de qualidade podem usar esses insights para priorizar as análises, fornecer feedback direcionado e melhorar continuamente o desempenho dos agentes.
A IA usa a enorme quantidade de dados coletados pelos call centers para personalizar o atendimento ao cliente, analisando dados históricos e interações anteriores do seu sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).
Ela pode sugerir ofertas relevantes, antecipar as necessidades do cliente, adaptar as respostas às preferências individuais e até mesmo sugerir ferramentas de recuperação para ajudar os agentes a evitar escalonamentos. Isso ajuda os agentes a criar conversas mais envolventes e orientadas para o relacionamento que aumentam a fidelidade e a retenção do cliente.
A análise com tecnologia de IA não abrange apenas os dados do cliente, ela também pode identificar tendências de desempenho nas equipes de atendimento ao cliente e nos agentes individuais.
Essas informações permitem programas de treinamento e orientação personalizados para equipes e agentes individuais, fornecendo feedback exclusivo e acionável com base em necessidades específicas. Com essa abordagem direcionada, os agentes podem desenvolver habilidades essenciais, eliminar lacunas de conhecimento e prestar um serviço de maior qualidade.
A análise de sentimento orientada por IA pode detectar mudanças no sentimento do cliente em tempo real, dando às centrais de atendimento a capacidade de ver como cada cliente se sente em um determinado momento.
Se a frustração ou a insatisfação forem detectadas em uma interação, o sistema poderá alertar os supervisores ou acionar um caminho de escalonamento para ajudar a recuperar a situação antes que ela se agrave. Isso garante que as interações vulneráveis recebam atenção humana (ou intervenção do supervisor) antes que se tornem experiências ruins ou saiam do controle.
O futuro do atendimento ao cliente sempre estará centrado nos seres humanos, independentemente do lado da interação em que eles estejam. Embora as ferramentas de IA lidem com tarefas repetitivas e forneçam insights valiosos sobre o comportamento do cliente, elas não estão equipadas para gerenciar conversas complexas, com nuances ou emocionais.
"Os agentes não estão indo a lugar nenhum. Eles estão apenas recebendo um suporte melhor." - Derek Corcoran (CEO e fundador, Scorebuddy)
Agentes reais trazem empatia, criatividade e julgamento para as interações humanas que a IA não pode replicar. As centrais de atendimento mais eficazes devem combinar os ganhos de eficiência das soluções orientadas por IA com uma conexão humana se quiserem se destacar.
As práticas tradicionais de controle de qualidade em call centers são muito deficientes. A maioria das equipes de controle de qualidade só consegue cobrir uma pequena fração das interações com os clientes devido a restrições de tempo e recursos. Isso significa que elas só coletam amostras aleatórias de 2 a 3% de milhares de chamadas por mês, deixando sérios pontos cegos no monitoramento da qualidade e forçando-as a serem reativas em vez de proativas.
O controle de qualidade manual também é inconsistente. Os avaliadores humanos podem interpretar os critérios de pontuação de forma diferente, levando a resultados tendenciosos que afetam a justiça e a eficácia do treinamento. O futuro do atendimento ao cliente significa acompanhar o ritmo dos novos scripts, das mudanças regulamentares e da evolução das demandas dos clientes, o que é incrivelmente difícil quando as equipes não conseguem dimensionar ou concordar com os mesmos critérios.
Ao automatizar as principais funções de controle de qualidade e apresentar insights acionáveis, a IA permite que os gerentes se concentrem no que é mais importante: melhorar o desempenho do agente e promover um melhor envolvimento do cliente.
Seguindo o modelo de quatro pilares para a garantia de qualidade do call center com IA (conforme descrito por Derek Corcoran em nosso webinar sobre a integração da IA com a experiência humana no atendimento ao cliente), você pode criar uma estrutura para modernizar seu programa de garantia de qualidade para o futuro do suporte ao cliente.
A IA permite a automação completa dos principais fluxos de trabalho de controle de qualidade. Uma das maiores mudanças é a capacidade de analisar 100% das interações com os clientes em todos os canais de comunicação, como, por exemplo
Chamadas de voz
Bate-papo ao vivo
SMS
Canais de mídia social
Ao transcrever, analisar e pontuar automaticamente cada conversa (sem intervenção humana), essa cobertura abrangente garante que nenhuma interação passe despercebida.
Com o atendimento ao cliente baseado em IA automatizando de 50 a 60% das perguntas em um cartão de pontuação de controle de qualidade padrão, os avaliadores humanos têm mais tempo para realizar análises detalhadas e fornecer feedback. A IA pode preencher automaticamente os scorecards com base em medidas objetivas, incluindo:
Aderência a frases específicas
Tom e sentimento
Uso de palavras-chave
Resultados da resolução de problemas
Além disso, a automação melhora a consistência e a eficiência. As equipes de controle de qualidade podem mudar o foco da pontuação repetitiva para uma análise aprofundada, treinamento direcionado e melhorias estratégicas. Isso também facilita a manutenção de programas de controle de qualidade em escala à medida que os volumes de chamadas aumentam ou flutuam sazonalmente.
A IA faz mais do que apenas analisar as interações, ela revela padrões que as revisões manuais não conseguem detectar facilmente por meio de amostras menores e aleatórias. Ao processar conjuntos de dados inteiros, a IA revela
Tendências nas preocupações dos clientes
Feedback de produtos e clientes
Pontos de atrito em toda a jornada do cliente
O aumento da escala no monitoramento da conformidade aumenta a confiança e a confiabilidade e leva a uma adesão regulamentar mais precisa (e eficiente). A IA pode sinalizar automaticamente as interações que apresentam riscos de conformidade ou que se desviam dos padrões da empresa, fornecendo avisos antecipados aos gerentes.
Os problemas recorrentes - como os motivadores de chamadas comuns ou problemas frequentes - tornam-se visíveis por meio de insights orientados por IA. Em seguida, os gerentes podem usar esses dados e compartilhá-los com as equipes de produtos, marketing e operações para abordar as causas básicas e melhorar a experiência do cliente de ponta a ponta.
A IA aprimora os recursos dos gerentes e supervisores de controle de qualidade ao alimentar painéis dinâmicos que visualizam as principais tendências de atendimento ao cliente. Esses painéis oferecem visibilidade em tempo real de métricas como tempo médio de atendimento (AHT), sentimento do agente e do cliente, resolução na primeira chamada (FCR), taxas de escalonamento e muito mais.
As tendências de desempenho podem ser visualizadas entre indivíduos, equipes, turnos ou locais, ajudando a identificar pontos fortes e fracos. O atendimento ao cliente com IA também pode destacar exceções ou mudanças nos padrões de desempenho que podem precisar de uma análise mais detalhada.
"O controle de qualidade sempre foi um superpoder. Com a IA, agora ela tem um motor turbo." - Martin Teasdale (fundador e apresentador, Get out of Wrap)
Todos esses recursos ajudam os líderes de controle de qualidade a tomar decisões mais informadas e mais rápidas. Em vez de depender apenas de amostras limitadas e feedback anedótico, os gerentes podem agir com base em dados objetivos que refletem a experiência completa do cliente.
O último pilar ajuda as equipes de controle de qualidade a passar da medição para a ação. A IA pode analisar dados de desempenho em nível de agente e recomendar planos de treinamento e orientação personalizados.
Os agentes recebem feedback direcionado com base em seu histórico exclusivo de conversas e lacunas de habilidades, tornando o treinamento de atendimento ao cliente mais eficaz e relevante. A IA também pode identificar conteúdo ausente ou pouco claro em bases de conhecimento ou scripts de chamadas, ajudando a refinar os materiais que dão suporte aos agentes em chamadas ao vivo.
Além disso, a IA pode recomendar otimizações do fluxo de trabalho para simplificar as operações cotidianas. Ao identificar gargalos nos processos, causas frequentes de escalonamento de chamadas e oportunidades de treinamento, ela permite que os gerentes de call center melhorem continuamente as operações, o desempenho dos agentes e a satisfação dos clientes.
O futuro do atendimento ao cliente envolverá a IA, mas adotá-la em sua organização não é o mesmo que apenas adicionar um novo software. Trata-se de uma mudança cultural completa que afetará toda a operação, de cima a baixo.
A IA mudará a forma como os agentes trabalham, como os gerentes treinam e como o desempenho é medido. Isso significa que preparar sua equipe requer uma liderança cuidadosa, comunicação clara e suporte contínuo.
A implantação de ferramentas orientadas por IA sem preparar os funcionários pode gerar resistência ou confusão. Os agentes podem temer que a IA os substitua ou ver as novas ferramentas como vigilância em vez de suporte. Você precisa mostrar a eles que a IA foi projetada para aprimorar - e não substituir - seustrabalhos ou o que eles fazem.
Então, como você faz isso? Aqui estão algumas ideias que você pode usar para dar o pontapé inicial e evitar possíveis problemas com a tecnologia baseada em IA:
Os funcionários precisam entender a finalidade das tecnologias avançadas baseadas em IA. Menos de 40% da força de trabalho global tem acesso à IA no local de trabalho, e 56% dos agentes de call centeracham que a IA não é útil nem mesmo para as tarefas diárias.
Você precisa mostrar a eles que a IA está lá para lidar com o trabalho repetitivo, apresentar insights precisos nos dados e dar a eles mais tempo para se concentrarem no cliente. Seja transparente sobre como a IA afetará os fluxos de trabalho e as expectativas de desempenho e permita que eles se envolvam no processo para criar confiança e adesão.
Compreender as vantagens da IA e o que você está buscando acalma os medos e facilita a colaboração.
As ferramentas de IA só são eficazes se os funcionários souberem como usá-las. Você deve oferecer treinamento prático que mostre aos agentes e à gerência como aproveitar os insights, os painéis e as recomendações diárias da IA.
Ofereça orientação para ajudar os agentes a entender como a IA avalia as conversas e pontua o desempenho. Quando os agentes confiam no sistema e percebem seu valor, é mais provável que eles se envolvam com as ferramentas e aceitem o feedback.
Isso também significa que você precisa acompanhar o treinamento com o passar do tempo. Um punhado de sessões logo no início não será suficiente.
59% dos call centers não fornecem suporte contínuo para ajudar os representantes de atendimento ao cliente a navegar nos fluxos de trabalho orientados por IA, o que só aumenta a frustração, diminui o envolvimento e prejudica as experiências dos agentes. O treinamento em habilidades de IA ajuda os funcionários a descobrir como a IA pode melhorar seu trabalho, levando a um melhor processo geral de controle de qualidade.
A IA pode elevar o desempenho, mas o elemento humano continua sendo essencial para o futuro do atendimento ao cliente. Enfatize as habilidades humanas insubstituíveis de empatia, pensamento crítico e construção de relacionamentos em contraste com o atendimento ao cliente baseado em IA.
Incentive e treine seus agentes a se concentrarem nesses pontos fortes enquanto usam a IA para aumentar sua eficiência e precisão. Os gerentes de controle de qualidade devem oferecer treinamento que combine insight orientado por dados com inteligência emocional e desenvolvimento de habilidades sociais.
"Se os líderes de equipe simplesmente encaminharem os relatórios de IA para os agentes sem interpretação, isso não vai funcionar. O treinamento é mais importante do que nunca." - Martin Teasdale (fundador e apresentador, Get out of Wrap)
A IA está transformando todos os setores, e isso inclui a forma como os clientes estão entrando em contato e se conectando com as empresas. E para maximizar esse impacto, os call centers precisam gerenciar cuidadosamente cada etapa da jornada do cliente - desde o roteamento e o primeiro contato até o escalonamento e a resolução - para garantir que a IA e os agentes humanos trabalhem juntos para criar uma experiência perfeita.
Com sistemas inteligentes de roteamento de chamadas, a IA pode analisar a intenção e direcionar os clientes para o melhor recurso, seja ele uma ferramenta de autoatendimento, um chatbot ou um agente ao vivo. Isso reduz a frustração e ajuda os clientes a obter a ajuda de que precisam mais rapidamente, da fonte certa.
"Todos nós já ficamos presos em um loop de chatbot. Quando você chega a um humano, já está frustrado. A transferência tem que ser perfeita." -Aaron Mulville (Scorebuddy)
À medida que as interações progridem, a IA pode dar suporte aos agentes em tempo real com insights e as próximas melhores ações. Os caminhos de escalonamento devem ser claramente definidos, permitindo que os agentes humanos assumam o controle quando for necessária empatia ou solução de problemas complexos. Além disso, os clientes devem sempre ter a opção de falar com um humano, independentemente do problema.
As ferramentas de controle de qualidade com IA desempenham um papel fundamental na melhoria dessas jornadas. Ao analisar 100% das interações, a IA pode descobrir onde os clientes estão ficando presos ou frustrados. Esses pontos de atrito - como menus confusos ou transferências repetidas - podem ser reavaliados.
Com a IA causando um impacto tão grande no mundo como um todo, é impossível ver como as empresas podem manter uma vantagem competitiva sem usá-la. E, no caso do sucesso do cliente, a adoção da IA significa um aumento significativo na velocidade, na eficiência e na escalabilidade,desde que seja combinada com a empatia e o insight humanos.
Então, como você se prepara para o que está por vir? O futuro do atendimento ao cliente está na colaboração baseada em IA; prepare sua equipe para adotá-la e você estará à frente do jogo.
Mas isso não significa que seja tão fácil quanto adicionar uma nova ferramenta e encerrar o dia. Para obter um suporte bem-sucedido com IA, o trabalho em equipe é fundamental. Você precisa garantir que suas ferramentas de IA sejam exatas, precisas e capazes de atender continuamente às necessidades dos agentes e dos clientes.
Para ver como o Scorebuddy está apoiando o futuro do atendimento ao cliente, experimente nossa demonstração interativa de AI-QA. Com o controle de qualidade baseado em IA, você pode avaliar 100% de suas interações entre bots de IA e agentes humanos.
