Omnichannel Contact Center: Zunzunzum entorno dos chatbots em calls
Está cada vez mais claro, a presença diária dos chatbots em meio a sociedade. A maioria das pessoas, os encontra regularmente quando interagem por telefones ou pelo computadores, no momento em que chamam um número de suporte ou até mesmo, no instante em que entram no prédio através de um ponto de verificação de segurança.
Com isso, enumera-se uma lista enorme de benefícios dos chatbots: eles podem fornecer aos clientes suporte 24 horas por dia, ajudam a distribuir chamadas e contatos para agentes humanos, além de outras funcionalidades. Contudo, é importante ressaltar que nem tudo é a mil maravilhas como parece.
De fato, esse novo método é bastante elogiado pela indústria, posicionada em alguns casos como um divisor de águas para o contact center. Apesar das preocupações em torno do perigo de os chatbots substituírem agentes de call center humanos, isso – como explicitado acima – não deve acontecer tão cedo.
Ao contrário do que se imagina, os chatbots podem oferecer um grande valor para funcionários e gerentes quando trabalham ao lado desses colaboradores.
Essa tecnologia é ideal para o modelo de atendimento ao cliente omnichannel de hoje, no qual os clientes controlam como e quando se comunicam enquanto os trabalhadores tentam acompanhar o volumoso e, cada vez mais crescente, número de canais e de plataformas.
Detalhadamente, esse procedimento funciona da seguinte maneira:
O que é Omnichannel Contact Center?
Um contact center omnichannel é uma central de contato que combina vários canais de comunicação que permitem que os clientes entrem em contato com uma empresa da forma que preferirem.
Ele se concentra em atender às necessidades dos clientes e fornecer uma experiência perfeita para eles. As soluções omnichannel incluem 4 características principais:
- Canais Digitais – E-mail, telefone, sms, chat ao vivo, opções de autoatendimento (como centros de ajuda on-line), mídias sociais e chamadas de vídeo.
- Integração da plataforma – Ferramentas incorporadas, como videoconferência, mensagens de mídia social e sincronização de contatos de CRM.
- Rastreamento unificado – Central de contato omnichannel que rastreia mensagens dos clientes através dos canais, possibilitando ver todas em um único lugar.
- Relatórios – Documentos de chamadas e análises para os gerentes acompanharem os tempos de resposta, de resolução e outros indicadores-chave em todos os canais.
O desenvolvimento mais recente na experiência do cliente omnichannel é o uso de inteligência artificial para analisar grandes quantidades de dados de contato e fornecer insights que podem ser perdidos de outra forma.
A inteligência artificial também pode ser aproveitada para resposta de voz interativa ou chatbots para fornecer informações para os clientes com base na experiência anterior do cliente.
Em termos de contact centers, “omnichannel” e “multicanal” são frequentemente usados de forma intercambiável. O consenso é que uma central de contato multicanal refere-se ao primeiro item acima – simplesmente tendo todos os canais de comunicação certos. Nesta visão, uma solução de contact center omnichannel significa que há integração e comunicação unificada.
Dentro desse aspecto, até recentemente, os chatbots eram considerados uma grande ideia que não tinha realmente alcançado a fruição.
O conceito do chatbot oferecia uma boa dose de promessa do ponto de vista da tecnologia, mas os clientes realmente gostariam de interagir com um programa de bate-papo programado?
A verdade é que os chatbots já estão enraizados no atendimento ao cliente, lidando com tarefas rotineiras como enviar senhas de texto para verificação de contas e alterações e confirmar consultas médicas via texto, e-mail ou até mesmo mensagens telefônicas automatizadas.
Porém, muitos tiveram experiências com chatbots mal projetados, que não conseguiram atender as demandas pontuais e geram conflitos entre empresas e consumidores finais. Novas pesquisas confirmam essa suspeita.
Um estudo realizado pela Universidade de Göttingen descobriu que “a divulgação do chatbot tem um efeito indireto negativo na retenção de clientes por meio da confiança mitigada para serviços com alta criticidade”.
Implicações éticas
A parte da “alta criticidade” é importante. Uma pesquisa da Genesys (News – Alert) de 2019 constatou que 73% dos entrevistados estavam abertos a lidar com um chatbot de voz. Quando os problemas eram mais complexos, no entanto, apenas 21% se sentiam confortáveis em lidar com bots.
Em outras palavras, não há Importância de se realizar tarefas de baixo nível, como roteamento de chamadas ou perguntas básicas com chatbots, mas quando existe um problema mais complexo, existe a supra necessidade de atendimentos humanizados realizados por pessoas reais.
Outro ponto de insatisfação para os clientes é que muitos desses chatbots fingem ser seres humanos, segundo um artigo recente da empresa de marketing digital iQuanti. Com a IA conversacional, os robôs são capazes de entender tópicos, recordar dados sobre um usuário específico entre conversas e aprender com interações contínuas com clientes, da mesma forma que um agente de suporte ao cliente geralmente faria.
Contudo, na grande maioria dos casos é perceptível os níveis e isso faz com que, muitos clientes se sintam diminuídos.
Embora os clientes tenham interações diárias habilitadas para IA com as organizações, a confiança continua sendo uma área de melhoria. Os consumidores querem interações mais humanas, mas ainda preferem falar com um representante ao vivo na maioria das vezes.
De acordo com os dados da empresa de marketing, mais de 70% das organizações estão ativamente tentando tornar suas interações de IA mais humanas, mas isso levanta a questão de se os chatbots devem “fingir” ser reais, ou se deve ser claramente mencionado que se trata de um bot da companhia.
Especialistas sempre recomendam que as empresas desenhem seus chatbots para serem transparentes aos clientes, para que assim os consumidores saibam que estão conversando com um robô, garantindo que haja um caminho fácil de se conectar a um agente humano, se o cliente desejar.
Linguagem figurativa e metáforas
Apesar de muitas empresas estarem cada vez mais confiando em chatbots orientados por inteligência artificial (IA) para ajudar a lidar com consultas rotineiras de clientes.
Essa ferramenta como dito pode somente responder a perguntas comuns e encaminhar consultas mais complexas aos agentes humanos certos. Portanto, os chatbots têm seus limites e um deles – quiçá o principal – é a propensão das pessoas a usar linguagem figurativa.
Harsh Jhamtani, um estudante de doutorado na Universidade Carnegie Mellon, e Taylor Berg-Kirkpatrick, um membro do corpo docente do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da UC San Diego, concluíram recentemente um estudo que examina os limites da tecnologia de chatbot para lidar com expressões e metáforas. Jhamtani, um falante hindi nativo, baseou-se em sua própria experiência de aprender peculiaridades inglesas.
Em um exemplo fornecido, um cliente usando um chatbot baseado em moda declarou que o padrão de uma peça de roupa poderia ser muito “alto”, o que levou o chatbot a aconselhar a diminuir o volume.
O chatbot, é claro, não tem os dados de que a frase “alto” às vezes pode ser usada para descrever um padrão de tecido excessivamente complexo ou brilhante.
O estudo foi apresentado na Conferência 2021 sobre Métodos Empíricos no Processamento de Linguagem Natural, que ocorreu de 7 a 11 de novembro de 2021, no qual os pesquisadores testaram cinco sistemas diferentes projetados para “falar” com humanos, incluindo o GPT-2, que é treinado para prever a próxima palavra em 40GB de texto da Internet e foi desenvolvido pela empresa de pesquisa OpenAI.
Primeiramente, executaram os sistemas de diálogo através de um conjunto de dados de 13,1 mil conversas sobre temas coloquiais, como turismo e saúde.
Eles então extraíram as conversas que incluíam linguagem figurativa do conjunto de dados e executavam os sistemas apenas através desses. Eles observaram uma queda no desempenho variando de 10% a 20%.
Eles então escreveram um script que permitia que os sistemas verificassem rapidamente dicionários que traduzem a fala figurativa em discurso literal. Isso é mais rápido e eficiente do que sistemas de treinamento para aprender o conteúdo completo desses dicionários.
Os pesquisadores observaram que o desempenho melhorou em até 15%. Mesmo com o excelente resultado, observou-se que, embora fossem interessantes, mais estudos serão necessários.
Aplicações diretas
De acordo com o Venture Beat, o telefone ainda é o mecanismo de comunicação preferido, compreendendo cerca de 68% de todas as consultas de call center de entrada. O resto vem de uma variedade de canais, incluindo SMS ou texto, bate-papo ao vivo, mídias sociais e e-mails.
As plataformas de tecnologia de contact center evoluíram para reunir todos esses canais e criar uma interface simples para agentes de call center. A plataforma de contact center também é o melhor lugar para incorporar chatbots, construindo-os na interface para que eles possam acessar todos os dados apropriados e crescer e amadurecer para se tornar um componente importante da plataforma de contact center omnichannel.
Longe de serem substitutos, os chatbots podem, ao menos, lidar com as tarefas rotineiras com base em algoritmos para combinar com demanda antecipada, roteamento de chamadas e consultas, lidando com consultas básicas, sem precisar agir de modo direto com uma extensa base de conhecimento e aprendizados profundos.
Alinhado a essa maneira, eles devem melhorar a plataforma do contact center, aumentando a eficiência e a produtividade e gerando mais resoluções de primeira chamada e uma maior taxa de satisfação do cliente.
Por Adriano da Silva Santos, um jornalista e escritor, formado na Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Reconhecido pelos prêmios de Excelência em webjornalismo e jornalismo impresso, é comentarista do podcast “Abaixa a Bola” e colunista de editorias de criptomoedas, economia, investimentos, sustentabilidade e tecnologia voltada à medicina.
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