Caso de uso: Agente de IA do SumoPPM para análise de conversas em um call center
Cenário:
Uma grande empresa de telecomunicações implementou um Agente de IA projetado para analisar milhares de conversas entre seus agentes de call center e clientes. Esse agente, denominado “Analista Conversacional”, integra-se diretamente às gravações e transcrições de chamadas, gerando relatórios exaustivos e em tempo real sobre vários aspectos importantes.
Aspectos chave
1. Avaliação da gentileza e conformidade com o roteiro:
Cada chamada é transcrita e processada pelo agente de IA, que analisa o tom e as palavras utilizadas pelo agente humano para medir o nível de simpatia e empatia. Utilizando modelos de processamento de linguagem natural (PNL), o agente classifica automaticamente o tom da conversa, detectando se o agente foi amigável e profissional ou se demonstrou impaciência ou brusquidão.
Além disso, o Agente AI verifica se o agente humano seguiu o roteiro aprovado pela empresa. Analise se as frases sugeridas foram utilizadas, se os tempos estipulados em cada seção da chamada (introdução, resolução, encerramento) foram cumpridos e se os pontos foram abordados de forma estruturada. Qualquer desvio do roteiro é reportado e marcado como ponto de melhoria.
2. Identificação dos produtos e oportunidades de negócios mais solicitados:
Através da análise de milhares de conversas, o Agente AI identifica padrões nas solicitações de produtos ou serviços, gerando um ranking dos produtos mais solicitados. Esse insight ajuda a empresa a concentrar seus esforços de marketing e personalização, destacando os produtos mais populares em futuras interações com os clientes.
O agente também identifica produtos ou serviços que são solicitados com frequência, mas não estão disponíveis na oferta atual. Essas “lacunas de produtos” são reportadas às equipes de desenvolvimento e estratégia de produtos, apresentando valiosas oportunidades de negócios. Por exemplo, se muitos clientes solicitarem planos de dados mais curtos, o Agente de IA detecta essa demanda e sugere consideração.
3. Assessing problem resolution:
The AI agent measures the level of resolution in each interaction, classifying each call into categories such as 'resolved first time', 'requires follow-up' or 'unresolved'. This analysis is critical for assessing the effectiveness of each agent, as well as identifying recurring issues that could be addressed through product or process improvements.
In addition, if a customer mentions that they have called multiple times with the same issue, the AI Agent detects these patterns and alerts managers to review resolution protocols and develop more effective solutions. The data is presented in a dashboard that allows analysis of the percentage of cases resolved on first contact, one of the key indicators of satisfaction.
4. Detectar oportunidades de vendas cruzadas e vendas adicionais:
O agente analisa cada chamada em busca de sinais de interesse em produtos adicionais ou serviços complementares. Por exemplo, se um cliente que está ligando por causa de um problema técnico menciona interesse em um novo dispositivo ou em um plano atualizado, o agente de IA sinaliza a chamada como uma oportunidade de “venda cruzada” ou “venda adicional”.
Esses dados são compilados em relatórios que destacam as oportunidades de negócios e sugerem estratégias de vendas cruzadas para as equipes de vendas. A empresa pode, então, implementar ações direcionadas, como ofertas personalizadas ou promoções específicas.
Traduzido com a versão gratuita do tradutor - DeepL.com
5. Medição do tempo médio de resolução e análise do desempenho do agente:
O agente de IA analisa a duração média de cada chamada e avalia se o tempo de resolução está de acordo com os padrões de eficiência da empresa. Ele também compara o desempenho dos agentes, destacando aqueles que estão resolvendo os problemas de maneira mais rápida e eficaz.
Os resultados são exibidos em painéis nos quais os supervisores podem monitorar métricas como "tempo médio de resolução", "eficiência na primeira chamada" e "tempo de espera". Quaisquer desvios significativos no tempo de resolução são relatados e sugeridos para que os agentes participem de treinamentos adicionais.
6. Relatório resumido de insights para tomada de decisões estratégicas:
Todos os dados gerados pelo agente de IA são apresentados em relatórios visuais com gráficos interativos que mostram padrões e tendências. A empresa obtém insights sobre:
-Os produtos mais pedidos e aqueles que devem ser adicionados à oferta.
- As oportunidades de vendas cruzadas detectadas nas conversas.
- Níveis de satisfação do cliente com base na cordialidade e na adesão ao script.
- Taxas de resolução e tempos médios de resposta.
A cada mês, os gerentes recebem um relatório resumido que mostra a evolução dos indicadores e as recomendações específicas geradas pelo agente de IA. Por exemplo, se o nível de cordialidade em uma região for baixo, o sistema poderá sugerir programas de treinamento para melhorar a qualidade das interações nessa área.
Benefícios para a empresa:
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Eficiência operacional: A avaliação automatizada permite que você identifique os agentes que precisam de aprimoramento e as áreas de otimização sem depender de revisões manuais.
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Melhoria da experiência do cliente: A identificação e a resposta às necessidades do cliente em tempo real melhoram a qualidade das interações e aumentam a satisfação.
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Decisões orientadas por dados: Os insights sobre produtos e serviços ajudam a tomar decisões informadas, expandir as oportunidades de negócios e aprimorar os processos.
Esse agente de IA transforma as conversas em um recurso estratégico, permitindo que a empresa refine suas ofertas, otimize o treinamento e melhore continuamente a experiência do cliente.