Aplicar inteligência às estratégias de negócios faz parte de uma visão de mercado para a melhoria da performance em diferentes segmentos de empresas. Porém, no atendimento ao cliente via call center, imputar ‘inteligência artificial’ às soluções é primordial, principalmente quando o atendimento está crítico, exigindo um ação mais personalizada ao cliente.
As operadoras de telecomunicações, por exemplo, têm adotado modelos centralizados de controle do atendimento com o objetivo de gerir, distribuir e segmentar o tráfego entre suas operações do call center, seja próprio ou terceirizado. Mas este processo pode ficar mais personalizado com as preferências e necessidades do cliente quando uma solução de inteligência artificial é integrada às plataformas.
Os modelos centralizados estão embasados nas análises dos atendimentos e roteamento inteligente aos agentes, e a entrega das chamadas passa por quatro desafios:
1 – Encontrar o agente certo para o cliente: é preciso casar o perfil do agente ao tipo de chamada e considerar seu desempenho durante o roteamento;
2 – Acessar informações dos clientes:é necessário buscar as informações do cliente por múltiplas fontes e capturar o último agente que o atendeu;
3 – Gerenciar rotas dinamicamente: os call centers têm de alterar o roteamento sem envolver a TI para que haja agilidade no processo, e manejar a distribuição inteligente de chamadas entre empresas terceirizadas e os call centers próprios;
4 – Otimizar o uso da força de trabalho: rotear as chamadas com base no valor do cliente e o custo do agente, e prover o agente com dados de contexto da chamada.
Os indicadores de desempenho (Key Performance Indicators – KPIs), atualmente, são calculados junto aos índices de qualidade para estimular a competitividade entre as empresas prestadoras de serviços, quando se busca reduzir transferência e bad calls, além de aumentar a satisfação do cliente e reduzir o tempo de atendimento.
Quando há uma solução de inteligência artificial integrada às plataformas de call center, as regras de roteamento são definidas no momento em que a chamada é identificada na URA (Unidade de Resposta Audível), criando índices analíticos do contato em tempo real. Com isso, é possível tomar decisões mais ágeis e oferecer ao cliente um atendimento adequado a seu perfil.
A solução auxilia o encaminhamento da chamada para um agente com visão 360º, e o pré-roteamento é orientado pelos indicadores de negócios dinamicamente calculados com base em metadados analíticos do comportamento do cliente, além de outros dados obtidos de forma não invasiva pelo CRM, ERP, Billing e outros sistemas. A inteligência imputada nas plataformas de call Center ainda controla informações de indicadores de performance, gerando o processo de ‘fila virtual’ para a gestão de rechamadas (callback), interagindo com o cliente, que por sua vez pode agendar a melhor hora para receber a próxima chamada.
A inteligência artificial aplicada à estrutura de Business Intelligence fortalece o relacionamento com o cliente, já que o atendimento se torna mais ágil e assertivo para a solução de problemas. Ainda, amplia as oportunidades das empresas para renovar negócios.