URA Conversacional: Redefinindo o Contact Center

A Unidade de Resposta Audível (URA) tem sido uma tecnologia chave para contact centers em todas as verticais. Embora hoje eles tenham uma variedade de canais para escolher - incluindo e-mail, mídia social, WhatsApp e chatbot - a voz continua sendo o canal preferido do cliente em todo o mundo. Um relatório da Microsoft revela que 71% dos clientes usaram chamadas telefônicas (ou outros canais de voz) para resolver seus problemas em 2020.

No entanto, o suporte por telefone oferece uma experiência inferior. O tempo médio de espera para suporte por telefone é de 7 minutos, o que é particularmente frustrante para clientes que precisam de assistência instantânea. Acrescente a isso a navegação complicada e a tecnologia herdada associada aos sistemas URA tradicionais.

Uma pesquisa da Vonage mostra um quadro ineficiênte da URA tradicional e seu impacto adverso no envolvimento do cliente:

45% dos clientes são forçados a se repetir em chamadas com URA

51% dos clientes abandonarão um negócio após uma experiência ruim de URA

Assim, embora a URA ainda tenha um papel crucial a desempenhar na estratégia do contact center de uma marca, existem lacunas na experiência do cliente que precisam ser preenchidas. Muitas empresas conseguiram isso recorrendo à automação com IA para atualizar a experiência com a URA. Os últimos anos viram o surgimento de uma poderosa solução de atendimento ao cliente orientada por IA: a URA Conversacional.

Neste artigo você terá uma visão geral e abrangente da URA Conversacional e insights acionáveis ​​para marcas que desejam reformular a estratégia de automação de voz de seu contact center.

Maior flexibilidade

A URA tradicional oferece aos clientes um menu limitado de opções e os obriga a um processo de navegação complicado. A URA conversacional, por outro lado, permite que os clientes falem de forma livre e exponham seus requisitos com as palavras de sua escolha. A IA capta de forma inteligente palavras-chave e frases relevantes, obtém uma visão clara da intenção do cliente e fornece uma resolução.

Produtividade aprimorada do agente

Maior eficiência e redução de Custos

A experiência oferecida pela URA Conversacional começa com o cliente discando para o contact center. Assim que a chamada do cliente chega ao sistema, o Contact Center decide como encaminhar a chamada. No caso de consultas complexas, a chamada é roteada para um agente humano, enquanto no caso de consultas de rotina, a chamada é roteada para o assistente de voz com inteligência artificial.

A integração entre os sistemas do contact center e a URA Conversacional é feita através do gateway de voz, que passa as entradas de voz do cliente para a Camada de Inteligência. Dados da empresa, por exemplo, informações do cliente do sistema de CRM do negócio, também são repassados através do gateway de voz para a camada de inteligência.

O mecanismo de reconhecimento de fala converte as entradas de voz em texto, a ser processado pela Camada de Inteligência. A IA apresenta uma resposta, que é convertida em fala e enviada de volta pelo Gateway de voz, chegando ao cliente na forma de um resposta de voz do sistema.

Caso a IA não consiga entender a consulta do cliente, ou se o próprio cliente solicitar o encaminhamento para um agente humano, esse feedback é repassado para o Contact Center Conversation Manager, que imediatamente encaminha a chamada para um agente.

Medindo o sucesso da URA Conversacional

Ao determinar os critérios para medir o sucesso de sua solução de automação (URA), os contact centers devem refletir sobre os objetivos de negócios a serem atendidos e os casos de uso a serem resolvidos. As métricas de sucesso devem indicar a eficácia da implementação em atender às expectativas da marca (em termos de objetivos de negócios) e do cliente (em termos de experiência).

"As métricas de sucesso para IVR Conversacional devem indicar a eficácia da implementação em atender às expectativas da marca e do cliente."

1- Tempos de espera

A URA Conversacional reduzirá significativamente o tempo que leva para um cliente receber assistência. Se funcionar corretamente, as consultas simples serão resolvidas sem problemas pela IA, enquanto as consultas complexas serão roteadas para o agente humano relevante. Tempos de espera reduzidos indicarão o sucesso da solução no gerenciamento eficiente de volumes de consultas, e melhorar a experiência do cliente.

2- CSAT e NPS

Métricas de experiência do cliente, como CSAT e NPS, mostram uma imagem precisa do sucesso da solução de automação URA quando se trata de responder às perguntas dos clientes ou resolver problemas com o mínimo de atrito. Essas métricas também refletirão o feedback do cliente sobre os fluxos conversacionais da URA.

3- Contenção de Chamadas

A taxa de contenção de chamadas de um contact center indica a porcentagem de chamadas recebidas tratadas pela URA de ponta a ponta. Uma taxa de contenção mais alta indica que a IA é capaz de entender a intenção do cliente e fornecer a resolução apropriada para uma grande parte das consultas de entrada - destacando o sucesso da automação.

4- Custo por Chamada

O custo por chamada, quando tratado por um sistema de URA tradicional, tende a ser relativamente alto, o que torna o escalonamento uma proposta cara. A automação pela URA Conversacional pode reduzir o custo por chamada para até um oitavo de uma interação de voz tradicional.

Veja como a inteligência artificial da Reach funciona: