Processamento de Linguagem Natural (NLP) para Call Centers

Buscamos melhorar a forma como as empresas interagem com o mercado, aumentando a conversão de vendas e melhorando a experiência do cliente.

Fornecedores de soluções baseadas em Inteligência Artificial (IA), como a Intellimetri (www.intellimetri.com.br), buscam melhorar a forma como as empresas interagem com o mercado, aumentando a conversão de vendas e melhorando a experiência do cliente.

Uma das áreas que a IA começa a disromper é o atendimento ao cliente, especialmente no mundo repetitivo e de mão-de-obra intensiva dos Call Centers, que está sendo revolucionado por meio de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial, como o Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP).

Na Intellimetri desenvolvemos ferramentas de NLP baseadas em tecnologias de conversão da fala em texto (Speech to Text), Machine Learning e Deep Learning, associadas a fim de viabilizar soluções personalizadas para cada contexto empresarial.

Após identificar as palavras usadas tanto pelo cliente, quanto pelo atendente, nosso algoritmo cria vetores de palavras a fim de analisar o conteúdo e o contexto dessas chamadas, procurando o grau de semelhança entre o script sugerido pela gerência do Call Center e o script efetivamente praticado pelo atendente.

Os insights estratégicos baseados nas informações geradas por nossos algoritmos são exibidos em dashboards (painéis) divididos em quatro grupos:

1. Dashboard de Visão Geral

O Painel de Visão Geral traz as informações mais críticas, necessárias para a tomada de decisão da alta gestão dos Call Center, dispostas em um formato estratégico e consolidado.

Os gerentes podem definir intervalos de datas para analisar a atividade agregada e identificar rapidamente as tendências ou a indicação de problemas. Por exemplo, as chamadas classificadas como oportunidades perdidas são exibidas graficamente, permitindo que os gerentes identifiquem rapidamente onde podem vir a ter problemas com o tratamento das chamadas.

Informações adicionais estão disponíveis, como o número total de chamadas divididas por região ou local, com metadados adicionais expostos na tabela, dando aos gerentes um resumo sobre como as expectativas do Call Center estão sendo atendidas.

2. Dashboard de Oportunidades Perdidas

Um dos aspectos mais críticos da operação de um Call Center de vendas é o conceito de oportunidades perdidas. Simplificando, uma oportunidade perdida indica que algo pode não ter saído como planejado em uma chamada de vendas. O Painel de Oportunidades Perdidas expõe todos os metadados relacionados às chamadas identificadas como uma oportunidade perdida e as apresenta em uma tabela personalizável e de fácil entendimento. Os gerentes podem filtrar os resultados com base em diferentes critérios, como períodos, locais e até custos.

O “Painel de Oportunidades Perdidas" pode ter vários objetivos, como ajudar as empresas a determinar insights sobre as metas de receita. Por exemplo, uma empresa pode querer calcular o ROI de uma campanha publicitária, associando essa campanha a um determinado agente, central de atendimento, local ou até mesmo um número de telefone exclusivo. Essas chamadas podem ser analisadas e, potencialmente, revelam o sucesso ou o fracasso dessa campanha. O impacto geral da campanha pode ser medido e, se necessário, dissecado, para descobrir onde a receita adicional poderia ter sido gerada.

Os elementos, incluindo o número de chamadas, a duração das chamadas, as taxas de falhas, o abandono de chamadas e outros, são prontamente exibidos no painel, permitindo que os gerentes de Call Center façam drill down em elementos adicionais de metadados. Isso dá uma ideia adicional das razões pelas quais uma chamada se tornou uma oportunidade perdida. Razões como “cliente desliga durante a espera”, “sem resposta”, “retorno ao correio de voz”, “conexões perdidas” ou mesmo “desempenho de tratamento de chamadas de agentes” são agregadas e apresentadas de tal forma que os gerentes de negócios podem determinar rapidamente está acontecendo.

3. Dashboard de Fechamento de Vendas

Como o nome indica, o Painel de Fechamento de Vendas visualiza os atendentes com uma grande intenção de interagir com a organização. Para Call Centers concentrados no lado de vendas da equação, a alta intenção indica a probabilidade de fechar uma transação. Em outras palavras, a alta intenção é uma medida direta de uma chamada bem-sucedida.

As representações visuais de chamadas bem-sucedidas demonstram ser muito úteis para medir o desempenho da campanha, o desempenho do agente e as interações com o cliente. O painel oferece métricas essenciais, como volume de chamadas, tempo de chamada e a taxa de sucesso geral dessas chamadas. Informações que estão correlacionadas à receita, dando aos gerentes de Call Center uma visão de dólares e centavos de sucesso.

4. Dashboard de Acompanhamento de Scripts

Chamadas de cliente para empresa bem-sucedidas exigem que os agentes permaneçam na mensagem. Em outras palavras, a maioria das organizações treina seus agentes de Call Center e fornece scripts para manter todas as mensagens uniformes. Para muitas empresas, várias horas foram dedicadas ao aperfeiçoamento de mensagens voltadas para clientes, e garantir que as mensagens sejam consistentes provou ser um grande desafio. Com o Dashboard de rastreamento de scripts do agente, a Intellimetri automatizou o tedioso processo de validação de mensagens e demonstra visualmente quando e onde os agentes permanecem na mensagem, em vez de se desviar de tangentes que podem ser prejudiciais para os negócios.

Por exemplo, uma empresa pode ter uma regra geral de que toda interação começa com uma introdução adequada. O mecanismo de análise de fala da plataforma Intellimetri pode detectar se isso acontece ou não. Outro exemplo pode vir na forma de garantir que os preços não sejam discutidos durante uma chamada inicial. Aqui, a Intellimetri é capaz de detectar as palavras que cercam as informações sobre preços e reportá-las.

Por fim, o acompanhamento de scripts fornece dados agregados que podem ser filtrados para fornecer aos usuários uma visão sobre o desempenho dos agentes e se as chamadas passam ou não por critérios definidos.

Esse critério pode ser definido pelo usuário e pode ser representativo de palavras-chave, frases, scripts e outros dados de sinalização, permitindo a personalização completa do que é rastreado.