Como alterar o atendimento ao cliente por meio do processamento de linguagem natural

PNL no atendimento ao cliente: 9 principais casos de uso

1) Roteamento de chamadas preciso com sistemas IVR

Você já ligou para uma linha de suporte ao cliente e precisou dizer “Faturamento” para entrar em contato com o departamento financeiro? Você está falando com um sistema de Resposta de Voz Interativa (IVR). IVRs são a tecnologia fundamental que converte frases (“atualizar meu cartão de crédito” ou “fazer um pagamento”) em transferência para o departamento de cobrança.

Os clientes provavelmente estão usando esse sistema para entrar em contato com sua equipe. Mas quando a IA conversacional está subjacente ao sistema, você pode desviar com precisão a chamada para a linha mais relevante. Por quê? Porque a PNL entende o pedido deles.

Você não precisa pedir a seus clientes que “ouçam as seguintes opções” para enviá-los na direção certa.

A IA de conversação nos sistemas IVR pode simplesmente pedir aos seus clientes que expliquem em que eles precisam de ajuda. Eles podem fazer isso com suas próprias palavras antes que a PNL os mande embora.

A American Airlines obteve resultados significativos desse caso de uso de PNL para sua equipe de atendimento ao cliente. Depois de renovar seu sistema IVR, eles aumentaram a contenção de chamadas em até 5%, economizando milhões de dólares para a companhia aérea.

2) Roteamento de tickets de suporte

Você está dando às pessoas um tíquete de suporte quando elas tentam entrar em contato com sua equipe. Essa interação filtra o caminho até a fila da sua equipe de suporte.

A PNL pode ajudar a simplificar esse processo. Por quê? Porque a IA conversacional pode entender o tópico do ticket. Ele pode desviar tíquetes de suporte para a pessoa mais relevante, ajudando a resolver problemas mais rapidamente.

Digamos que seu cliente envie um ticket de suporte. A mensagem deles tem as palavras "Preciso de ajuda para alterar meus detalhes de pagamento". Uma plataforma de gerenciamento sem PNL passa para sua central de suporte geral.

Uma pessoa precisaria então desviar o cliente para o seu departamento financeiro. Isso precisa ser feito manualmente. (Você pode perder o prazo de uma hora em que os clientes esperam uma resposta ao e-mail.)

Uma plataforma usando PNL identificará que o cliente precisa de ajuda financeira. Ele enviará automaticamente o ticket de suporte para sua equipe financeira.

3) Entendendo o feedback do cliente

O feedback do cliente é um dado valioso para as empresas. Ele pode ajudá-lo a corrigir falhas em seu produto e identificar quais aspectos as pessoas estão amando. Ambos são excelentes bases para suas campanhas de marketing e publicidade.

(Não apenas isso, mas pode melhorar sua reputação. 77% dos consumidores veem as marcas de forma mais favorável se convidarem e aceitarem o feedback do cliente.)

Você não precisa passar horas vasculhando manualmente esse tipo de dados qualitativos.

A PNL ajuda a identificar palavras ou frases comumente usadas. Por exemplo, palavras como “moderno”, “intuitivo” e “caro”, que podem indicar que seus clientes o veem como uma marca de luxo e sofisticada.

A PNL também pode encontrar tópicos falados em formulários de feedback. Podem ser palavras como “integração fácil” ou “planos acessíveis”.

Você pode combinar a PNL com a análise de sentimentos e obter uma visão geral de alto nível das opiniões dos clientes, tornando-se uma maneira eficiente de analisar o feedback dos clientes.

4) Chatbots de PNL e atendimento ao cliente

A pesquisa descobriu que 42% dos consumidores preferem se conectar com uma empresa por meio de bate-papo ao vivo, contra 23% por e-mail ou 16% por mídia social:

(Fonte)

Isso porque 70% dos millennials preferem interações de chatbot por sua abordagem de autoatendimento.

Os chatbots devem ter um lugar aconchegante em sua pilha de tecnologia por esse motivo. Eles permitem que você se comunique com os clientes da maneira que eles preferirem e também fornecem suporte em tempo real, sem precisar esperar por uma resposta.

Mas o que acontece se sua equipe de suporte ao cliente estiver lotada e não puder responder a uma consulta de suporte em tempo real por meio do bate-papo ao vivo em seu site?

Com a PNL, você pode criar um chatbot que não apenas entenda a consulta de um cliente, mas também responda para eles. Aqui está um exemplo da Cheapflights:

(Fonte)

Não importa se sua consulta de suporte contém erros gramaticais ou frases incompletas. A PNL é inteligente o suficiente para entender o conceito da mensagem e responder sem intervenção humana.

Não é à toa que até 2020, espera-se que 80% das empresas tenham alguma forma de integração de chatbot disponível para seus clientes.

5) PNL para suporte do agente

Você sabia que o agente de suporte ao cliente médio só pode lidar com 21 tickets de suporte por dia? É fácil ver como os agentes lutam para acompanhar as consultas dos clientes!

(Você pode calcular sua média de interações/ticket para ver quanto tempo essas interações custam.)

Um número crescente de agentes está recorrendo ao software de aprendizado de máquina para lidar com essa alta demanda. A Salesforce descobriu que 69% dos agentes de serviço de alto desempenho estão procurando ativamente por situações para usar inteligência artificial (IA).

A IA conversacional pode lidar com consultas que não precisam de muita atenção. Isso deixa os agentes com mais tempo para lidar com consultas complexas que precisam de um toque humano.

Sua IA conversacional pode lidar com perguntas como:

• “Onde está a entrada HDMI na minha TV Samsung?”
• "Qual é a situação do meu pedido?"
• “Como faço para conectar minha conta do Google Analytics?” Esses tíquetes de suporte formarão uma parte considerável dos tíquetes. Mas com eles já resolvidos, seus agentes podem responder a perguntas emocionais como “minha conta foi encerrada e preciso de ajuda o mais rápido possível”.
  

  6) Análise de dados de negócios

  Anteriormente, mencionamos como a PNL permite que as empresas analisem dados qualitativos do feedback dos clientes. Ele também pode extrair informações de outros lugares e traçar tendências comuns para sua equipe seguir.

  Isso funciona especialmente bem com reclamações de clientes. Se eles estão vindo diretamente por e-mail ou por meio do "por que você nos deixou?" caixa em seu formulário de cancelamento, a PNL pode identificar as tendências nesses dados e notificar sua equipe antes que elas se tornem um problema.

  Vamos colocar isso em prática e dizer que você tem 150 reclamações para registrar. Seu formulário de cancelamento pede que as pessoas marquem uma das seguintes caixas:

• Processo de integração confuso
• É muito caro
• Não tenho tempo As pessoas podem marcar a caixa errada. Isso significa que você acha que o problema está em uma área. Mas, na realidade, as reclamações foram registradas incorretamente. Como resultado, você pode aumentar seu preço porque as pessoas marcam a caixa dizendo que é muito alto. Mas na verdade há um problema com o processo de cobrança.

7) Análise de sentimento e satisfação do cliente

Você tem o feedback do cliente filtrando seu caminho até sua equipe de suporte. Como você sabe se, em geral, as pessoas estão satisfeitas com seu produto ou serviço? Você não tem tempo para penteá-lo sozinho.

A análise de sentimentos usa a PNL para determinar a emoção subjacente em uma mensagem. Por exemplo: Se você receber essas respostas de formulários de feedback:

• “O agente com quem falei foi incrível.”
• “Meu pedido chegou mais rápido do que eu esperava.”
• “É fácil sincronizar meus dados. Obrigado por reunir seus documentos de integração!” A análise de sentimentos assumirá e interpretará essas palavras como emoções. No caso acima, essas palavras podem ser “incríveis”, “mais rápidas” ou “fáceis”. Isso lhe dá uma compreensão aproximada do seu desempenho. A melhor parte? Você pode usar o sistema de IA para procurar menções à sua marca. Em seguida, você pode usar a análise de sentimentos para determinar se a cobertura que está obtendo é tão boa quanto você esperava.

8) Aplicativos de fala para texto

Você provavelmente já ouviu as estatísticas que dizem que a pesquisa por voz está em ascensão. Alguns pesquisadores prevêem que 30% de todas as buscas serão feitas sem tela até 2020.

Os aplicativos que ajudam a dar vida a essa estatística são os dispositivos de fala para texto. Dispositivos como Google Home, Amazon Alexa e Siri são nossos assistentes pessoais. Pedimos a eles que planejem cada minuto do nosso dia – desde o planejamento da melhor rota para a casa do seu amigo até o pedido de mais cereais que você acabou de comprar.

…Mas o que isso significa para o seu atendimento ao cliente?

Você pode abrir o piso para sistemas de reconhecimento de voz:

• Permitir que os clientes acessem suas contas com sua voz
• Traduzindo a consulta de um cliente do idioma nativo dele para o seu
• Integrando seu software com um assistente de voz Nenhuma dessas situações funcionaria sem a PNL, que interpreta a palavra falada. Isso lhe dá a chance de introduzir aplicativos de fala para texto e oferecer um melhor atendimento ao cliente.

9) Barras de pesquisa integradas nas bases de conhecimento

A barra de pesquisa do seu site é a irmã mais nova do SEO. Eles agem de forma semelhante aos gigantes das buscas como o Google. Um usuário digita o que está procurando e a barra de pesquisa recupera uma lista de links relevantes para sua consulta.

Cerca de 50% dos usuários vão diretamente para a barra de pesquisa assim que chegam a um site. É provável que suas consultas de pesquisa não sejam frases completas. Serão palavras e frases curtas e rápidas relacionadas ao que estão procurando, como “conselhos para blogs” ou “Fujifilm Instax”.

Os resultados da consulta de seus usuários devem exibir informações relevantes. Caso contrário, eles sairão do seu site. Isso afeta as principais métricas, como taxa de rejeição, conversões e tempo no site.

Mas a barra de pesquisa do seu site não mostrará informações relevantes para essas consultas sem alguma forma de PNL.

O software de aprendizado de máquina interpreta o significado dessas consultas. Ele entende o que o usuário está procurando, mesmo que não esteja em inglês simples, contenha erros gramaticais ou esteja digitado incorretamente.

PNL = Melhor experiência do usuário e personalização

A PNL é uma peça central do aprendizado de máquina que você deve usar em seus departamentos de atendimento ao cliente.

Seus agentes de suporte obtêm uma máquina que pode economizar horas de seu tempo, mas seus clientes também se beneficiarão. Por quê? Porque eles são capazes de se comunicar de uma maneira que lhes convém, atendendo aos assistentes pessoais que eles não precisam mais.

Republicado com permissão. Originais aqui.

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