Aproveitando a análise de IA conversacional para excelência em CX

Conversational AI Analytics oferece vários benefícios na melhoria das experiências do cliente (CX). A Kaizen Gaming, por exemplo, aproveita os agentes de IA conversacional da Moveo para agilizar o atendimento ao cliente. Anteriormente, isso era feito exclusivamente por representantes de atendimento ao cliente que analisavam manualmente os dados de feedback dos clientes. Agora, o seu sistema de IA analisa os dados, discerne padrões e oferece soluções rápidas adaptadas a cada problema do cliente, aumentando assim a satisfação do cliente (CSAT) e reduzindo o tempo de resposta.

Leia como a Kaizen Gaming obteve uma redução de custos de 80% nas operações de suporte ao cliente.

Vamos mergulhar nos benefícios da análise de IA conversacional:

• Insights profundos do cliente
  Entenda as necessidades, desejos e sentimentos do seu cliente em um nível mais profundo.

A IA conversacional permite a customização nas discussões com os clientes, proporcionando um toque pessoal. Algoritmos especializados de IA podem analisar uma grande quantidade de conversas com clientes e extrair insights significativos, que de outra forma seriam ocultos, sobre comportamentos, preferências e pontos problemáticos do cliente, bem como erros comuns ou comportamentos inadequados por parte de agentes humanos ou de IA.

Novos algoritmos de IA baseados em Large Language Models (LLMs) podem extrair e relatar insights que de outra forma seriam impossíveis de rastrear. aqui estão alguns exemplos:

– Polidez do agente
– Mudança de sentimento do usuário durante a conversa
– Tópicos mais comuns
– Aderência às políticas de dados/segurança por parte do Agente, por exemplo, “o cliente foi devidamente verificado antes de o agente fornecer informações pessoais/sensíveis?”

Decisões de negócios informativas
Enfrente desafios complexos e decisões estratégicas com o poder de insights baseados em dados.

– Informações em tempo real
Com a análise de IA, as empresas podem obter insights em tempo real sobre o comportamento do cliente, o que lhes permite ajustar rapidamente as suas estratégias, se necessário. Isso aumenta a capacidade de responder rapidamente às tendências e mudanças do mercado. Vamos supor que um cliente faça perguntas ou expresse preocupações em relação aos preços. O agente de IA pode identificá-los como possíveis riscos de rotatividade e transferir facilmente a conversa para um agente ativo para evitar a rotatividade de clientes.

– Análise preditiva
A utilização de análises de IA conversacional fornece uma base para modelagem preditiva. As empresas podem prever tendências, antecipar as necessidades dos clientes e tomar decisões informadas com base em padrões identificados em grandes conjuntos de dados.

Ao analisar e melhorar consistentemente as respostas da IA ​​e envolver os clientes de forma eficaz, a análise conversacional da IA ​​prova ser uma ferramenta valiosa para melhorar a jornada do cliente, levando ao aumento da satisfação do cliente e, em última análise, ao crescimento do negócio.

Os principais KPIs em análise conversacional

• Total de conversas
  Essa métrica serve como um indicador chave de desempenho (KPI) para avaliar o uso e a popularidade do seu agente virtual de IA. O monitoramento dessa métrica ajuda você a entender o nível de envolvimento e interação entre seus clientes e o agente de IA.

• Conversas por canal e hora do dia
  Essas métricas são cruciais para compreender e otimizar o envolvimento do cliente. Ao acompanhar esses KPIs, as empresas podem não apenas entender quais canais são mais populares entre seus clientes, mas também programar seus recursos de forma eficiente durante períodos de alta atividade.

• Cobertura e Contenção
  These KPIs are used to evaluate the effectiveness of an AI virtual agent, particularly in the context of handling conversations. Coverage refers to the AI agent’s ability to address and respond to queries end-to-end. Containment, on the other hand, measures the conversations effectively managed by your AI agent without human intervention.

• Tempo médio de resposta e tempo de resolução
  Esses KPIs são importantes para medir a eficiência e o desempenho das suas operações de suporte. Eles refletem a velocidade com que os problemas são abordados e resolvidos com sucesso.

• Satisfação do cliente (CSAT)
  CSAT é uma métrica fundamental para medir a experiência geral do cliente (CX). Ele fornece informações valiosas sobre o grau de contentamento entre seus clientes, indicando se suas necessidades foram atendidas e se eles encontraram soluções para suas dúvidas ou preocupações.

Conclusão

Avaliar o desempenho da IA ​​e personalizar o envolvimento do cliente usando dados próprios fazem parte do poderoso kit de ferramentas que a análise de IA conversacional oferece. Esta transformação impulsiona as empresas a serem proativas e ágeis, mantendo uma vantagem competitiva no mercado digital atual.
Lembre-se de que no centro de suas análises devem estar sempre seus clientes – as análises de IA conversacional apenas abrem a porta para que você os entenda melhor. Percorra-o e aproveite esta ferramenta inestimável. A linguagem do seu sucesso pode estar apenas nas conversas que você já está tendo!