Os chatbots tornaram muitas transações mais eficientes. São ótimos quando os clientes precisam de uma resposta rápida e simples como, “Qual é o meu saldo?”. Por outro lado, se já teve alguma “conversa” frustrante com um bot – online ou por telefone – então sabe que os bots têm as suas próprias limitações. O que levanta a questão: Como é que as empresas podem criar bots mais eficientes e tornar a transferência para agentes ativos mais tranquila e menos dolorosa para o cliente?
É Tudo Pela Experiência do Cliente
Especialistas no desenvolvimento de bots concordam que os esforços para criar uma experiência satisfatória devem começar com o cliente, razão pela qual a Mitel fez uma parceria com a Google, para fornecer uma experiência inteligente aos clientes. Embora possa parecer óbvio, com que frequência é que construímos sistemas que se encaixam nos nossos processos?
O primeiro passo é começar com o utilizador. Converse com os seus agentes para identificar as perguntas que os clientes costumam fazer. Quais são os problemas mais comuns? Seguidamente, analise as interações feitas no Contact Center, nas quais os clientes deram uma classificação alta. Por outras palavras, comece por fazer o seu trabalho de casa.
A verdade é que é fácil perder o cliente de vista, à medida que surgem tecnologias empolgantes, como inteligência artificial, machine learning e compreensão de linguagem natural. Por mais promissoras que sejam essas tecnologias, a construção de uma solução começa com um roteiro da experiência do cliente. Aqui, os gestores dos Contact Centers precisam de definir diretrizes para as tarefas que os bots podem fazer e determinar quando precisam de passar as conversas para um ser humano.
Questões que tenham um tempo limite ou que exijam informações confidenciais devem ser passadas imediatamente. Por exemplo, quando alguém diz: “Acabei de perder o meu passe de comboio e preciso de viajar noutro comboio. O que faço?”, a pessoa não está à procura de falar com um programa de software. É por isso que os designers de IA permitem que os bots percebam o contexto ao utilizarem palavras que expressam emoção, urgência e frustração. Ao criar qualquer interação entre bot e humano, os designers devem definir objetivos desse género, para instruir o bot a saber quando redirecionar a chamada.
O ponto central de uma experiência bem-sucedida, é oferecer aos clientes o controlo sobre quando redirecionar a conversa para agentes ativos, idealmente em qualquer ponto do processo de contacto. Muitas das empresas informam os clientes logo de início de que estão a interagir com um agente virtual e explicam o quão útil o bot pode ser. No entanto, fornecer uma saída rápida, como um botão “Conversar com um agente”, é uma boa prática. Antes da entrega, certifique-se que regista e transfere qualquer informação, que os clientes já tenham partilhado. Isto porque é frustrante para o cliente ter de explicar novamente tudo para o agente ativo que assume o controlo da conversa.
Treinar os seus bots
Os bots bem-sucedidos são treinados por humanos bem-sucedidos. Não importa o quão sofisticado seja o software, o seu desempenho depende das informações fornecidas. À medida que erram, os bots precisam de ser treinados novamente. Identifique o momento em que os bots perdem os clientes, como por exemplo quando a chamada termina ou quando o cliente solicita um agente ativo. O bot foi capaz de entender o cliente? Poderia responder à questão específica feita pelo mesmo? Se não, transferiu rapidamente o cliente para o agente ativo?
Para começar, analise as interações que foram feitas com sucesso por agentes humanos. De seguida, utilize os seus melhores agentes para auxiliarem no treino dos bots. Hoje em dia, os bots conseguem até aprender com as conversas dos clientes com agentes humanos, ao “ouvir” conversas em tempo real e aprender como os agentes humanos respondem ao que os clientes dizem ao telefone ou escrevem no chat.
Como Mikhail Naumov, co-fundador e diretor de estratégia da DigitalGenius, explica neste post do Tech Target, os bots com IA e machine learning conseguem aprender ao longo do tempo, sempre que os humanos fornecem uma aprendizagem contínua. “Quanto mais frequente for a ajuda de um agente humano no treino de um IA, afirmando ou corrigindo o resultado, mais o IA – e os seus algoritmos – aprenderá e tomará decisões autonomamente”.
A Próxima Geração
Irão os bots substituir inteiramente os seres humanos? A resposta é definitivamente não. Mas mesmo assim, o futuro próximo promete bots mais sofisticados, graças à Natural-language understanding (NLU) e às conversações com IA. Imagine robots que conseguem entender a intenção por trás da solicitação de um cliente, resolver o problema de imediato, responder a perguntas de acompanhamento e aprender a melhorar o seu desempenho futuro, economizando tempo e dinheiro e melhorando a experiência do cliente.
“Precisamos de encontrar uma solução centrada no ser humano que seja ‘conversacionalmente inteligente”, explica Kathryn White, líder de serviços de inovação para clientes na Accenture. “Um chatbot que, não só entende os humanos, mas que também sente e interpreta o tom e contexto”.
No espaço de um ano, prevê White, os bots poderão tomar ações relevantes no contexto apropriado, sem a necessidade de intervenção humana. O desafio que permanece é a integração entre diversas interfaces e ecossistemas de IA, mas uma vez que esteja resolvido, explica White, veremos que os bots conseguem basear-se em interações anteriores, “lembrando-se” essencialmente do contexto e respondendo ao cliente com base nesse conhecimento.
Como escreve Ryan Smith, diretor de soluções da Mitel, na sua série de seis partes do blog sobre inteligência artificial e colaboração: “Não há dúvida de que a inteligência artificial está a transformar o próprio conceito de trabalho e, quando combinadas com uma colaboração eficaz, as possibilidades são infinitas”.
