Melhorando a qualidade do suporte ao mesmo tempo em que adotamos IA: estratégias da Intercom e Klaus

A IA pode estar transformando o suporte ao cliente, mas uma abordagem bem-sucedida exige mais do que apenas apertar um botão. Em nosso último webinar, abordamos como você pode dimensionar uma estratégia de suporte que prioriza a IA e, ao mesmo tempo, manter a qualidade e a consistência.

Desde o tratamento rápido de dúvidas comuns até a assistência a agentes humanos na resolução de problemas complexos, os chatbots generativos de IA surgiram e mudaram o jogo do suporte ao cliente em apenas alguns meses. Eles reduzem instantaneamente o volume de suporte e os tempos de resposta , liberando os agentes da temida roda de hamster de consultas repetitivas para se concentrarem nas partes de maior impacto de seus trabalhos. Veja nosso novo chatbot de IA, Fin . Fomos seus primeiros clientes e agora 70% de nossas conversas de suporte recebidas começam com essa experiência de bot de IA, e Fin é capaz de resolver 33% dessas dúvidas imediatamente. Essa é uma grande parte da nossa carga de trabalho resolvida *estala os dedos *assim mesmo.

“O desafio reside em combinar a eficiência da IA ​​com o toque humano que os clientes valorizam”

A IA também ajuda as equipes a revisar a qualidade das conversas criando melhores amostras de revisão, automatizando processos de controle de qualidade e permitindo melhores relatórios:

“Como você faz as coisas automaticamente, você pode obter cem por cento de cobertura com coisas como análise de sentimento e análise gramatical. Análises e relatórios enriquecidos com IA oferecem insights muito mais profundos sobre o panorama geral.”

Mervi Sepp Rei, chefe de ML e dados da Klaus

Isto, claro, se a IA for implementada adequadamente. O desafio reside em combinar a eficiência da IA ​​com o toque humano que os clientes valorizam. Integrações mal executadas e inconsistências nas respostas da IA ​​podem resultar em experiências ruins e frustração, o que anula todo o propósito.

Para evitá-lo, os líderes de apoio devem antecipar e abordar estes potenciais problemas através de uma implementação criteriosa. É por isso que recentemente fizemos uma parceria com Klaus, a solução de gerenciamento de qualidade de atendimento ao cliente, para hospedar um webinar sobre como construir uma estratégia de suporte ao cliente moderna e baseada em IA. Nos juntaram:

• Bobby Stapleton , diretor de suporte ao cliente da Intercom
• Diogo Costa , Gerente da Equipe de Sucesso do Cliente da Klaus
• Mervi Sepp Rei, chefe de ML e dados da Klaus
• Sean Reid , gerente de suporte ao cliente da Intercom

Aqui está uma breve recapitulação de como fazer isso:

1. Planejamento cuidadoso e execução metódica

A implantação de IA não é apenas plug and play, você não pode simplesmente clicar em um botão e estar pronto para começar. Você está se integrando a uma variedade de sistemas existentes – modernos e legados – configurando roteamento e transferências de bots para agentes humanos, alterando processos e estruturas organizacionais. Uma boa maneira de se preparar para o sucesso e colher os benefícios da IA ​​é investir em uma boa estratégia de implementação. E, às vezes, isso pode envolver uma implantação em fases:

“Começamos dando um passo de cada vez. Percebemos que Fin poderia nos ajudar fora do horário comercial, algo que não estávamos fazendo até então. Abordamos isso como um teste: 'Vamos ver como podemos usar Fin como um par extra de braços para dar suporte aqui.'”

Diogo Costa, Gerente da Equipe de Sucesso do Cliente da Klaus

Ao testar os recursos da IA ​​em cenários específicos e de baixo risco, como fora do horário comercial, as organizações podem aliviar a carga e agregar valor imediato aos clientes. Com Klaus, isso se traduziu em uma resolução de 17% das interações fora do horário comercial, e eles planejam aumentar esse número para um terço até o final do ano. E, claro, nenhuma estratégia de implementação decente está completa sem uma abordagem iterativa para monitorar e melhorar continuamente os chatbots à medida que você avança.

2. Criação de uma base de conhecimento forte

“O maior deles é ter uma central de ajuda ou base de conhecimento realmente abrangente, atualizada e completa. Se o que você tem estiver errado ou desatualizado, isso não fornecerá as informações corretas aos seus clientes. (…) Pedimos a todos os nossos engenheiros de P&D que analisassem seções específicas da central de ajuda e nos certificassem de que estavam corretas e se havia alguma coisa faltando que eles achavam que deveria ser incluída.”

Bobby Stapleton, Diretor de Suporte ao Cliente da Intercom

Chatbots de IA como Fin trabalham consumindo informações em sua base de conhecimento ou central de ajuda para oferecer imediatamente aos seus clientes as respostas que eles procuram. Isso significa que se você deseja que eles sejam precisos e confiáveis, você precisa ter um conteúdo de ajuda bem escrito e estruturado que cubra praticamente tudo o que você deseja que o bot responda.

Antes de implantá-lo, audite sua central de ajuda para garantir que todas as informações estejam precisas e atualizadas, otimize e atualize o conteúdo existente e crie novo conteúdo quando necessário. É necessário um esforço inicial bastante significativo e alguma manutenção contínua, mas vai render dividendos no longo prazo.

3. Mantendo o toque humano

As versões mais recentes desses bots são bastante avançadas, mas ainda não conseguem sentir ou exibir emoções reais. Eles não conseguem ter empatia com um cliente angustiado ou oferecer um desconto simpático e oportuno e um pedido de desculpas sincero.

“Algo que nossos clientes realmente gostam em nosso serviço é o aspecto humano. Historicamente, sempre foi uma vantagem. Então, perder isso ou colocar isso em risco foi a primeira preocupação.”

Diogo Costa, Gerente da Equipe de Sucesso do Cliente da Klaus

Embora a IA possa, sem dúvida, aumentar a eficiência, é a integração harmoniosa da tecnologia com a experiência e a sensibilidade humanas que oferece o melhor dos dois mundos. Ao abordar a IA como uma contrapartida de apoio aos agentes humanos, as empresas podem manter relacionamentos genuínos com os clientes e, ao mesmo tempo, colher os frutos das capacidades da IA. Os bots implementados adequadamente não apenas podem ajudar os agentes de suporte a se concentrarem em cultivar a fidelidade do cliente com suporte de alto nível, mas também exigem monitoramento e intervenção humana contínua para garantir interações precisas com os clientes.

4. Práticas de controle de qualidade em evolução para suporte moderno baseado em IA

“Antes, uma abordagem tradicional à garantia de qualidade centrava-se basicamente nas pessoas. Você está fazendo o controle de qualidade da pessoa dentro das estruturas que você criou com seu produto e seus processos e verificando se essa pessoa segue isso corretamente. Com a IA, você precisa fazer o controle de qualidade de toda a jornada do cliente.”

Sean Reid, gerente de suporte ao cliente da Intercom

Simplificando, toda a sua estratégia de controle de qualidade precisará de uma atualização. Afinal, você está adicionando muitos movimentos e complexidades novas e dinâmicas à experiência do cliente. À medida que a IA é implementada, é importante mudar para uma abordagem mais abrangente que considere toda a jornada do cliente – abrangendo as limitações do produto, a eficiência dos processos e a eficácia da IA ​​nas transferências humanas. Na Intercom, isso se traduziu na divisão de nosso scorecard de controle de qualidade em três seções:

• Pessoas: A maneira tradicional de garantir que nossos especialistas estejam fazendo a coisa certa;
• Processos: verifica se os processos que temos em vigor estão corretos – isto também analisa a transferência da Fin para os nossos especialistas;
• Produto: O que podemos fazer para tornar nosso produto melhor para a experiência do cliente?Isso também analisa Fin do ponto de vista do produto.

Para garantir que tudo corra da melhor forma possível, um componente-chave é monitorá-lo e compreender como e quando intervir. Afinal, os chatbots de IA não são infalíveis, especialmente se a base do conteúdo não for sólida. Por exemplo, se uma conversa em que Fin interveio recebeu uma pontuação CSAT negativa, o que causou isso? Talvez esse artigo da base de conhecimento precise de uma atualização.

“É muito inteligente, mas, ao mesmo tempo, uma ferramenta generativa pode se tornar desonesta. Existem alucinações; você tem que monitorá-lo. Monitorar o que ele faz, entender como você pode interferir em um momento específico e como ele funciona ao longo do tempo torna-se muito mais crítico. Obviamente estávamos muito entusiasmados para começar a usar o Fin, mas sabíamos que nosso controle de qualidade precisava se adaptar a isso. Mudamos completamente nosso pipeline de dados principal para que ele trate Fin como um bot generativo que você deseja revisar porque age como uma pessoa.”

Mervi Sepp Rei, chefe de ML e dados da Klaus

A colaboração entre ferramentas de IA, equipes de controle de qualidade e agentes humanos é crucial. Além disso, adotar a automação para tarefas rotineiras de controle de qualidade, como criar amostras ou fazer verificações de qualidade, oferece o potencial de dimensionar o processo em todo o espectro de interações com o cliente.

“Na verdade, tudo se resume a verificar o que eles estão fazendo. Isso envolve coisas manuais, mas por serem tão abundantes, é difícil verificá-las manualmente. Assim, fazemos verificações de qualidade automaticamente. (…) Em todas as conversas, vemos que Fin disse alguma coisa – o que fez? E então, isso aparece nos relatórios e você pode entender onde está envolvido, o que faz, e isso fornece uma visão muito, muito mais profunda.”

Mervi Sepp Rei, chefe de ML e dados da Klaus

5. Abrindo espaço para funções novas e aprimoradas

Muitos estão preocupados com a possibilidade de que essas mudanças nos tirem do emprego. E embora algumas funções de suporte vão mudar, vimos como esta nova tecnologia também está criando a necessidade do surgimento de novos empregos e funções. Nos últimos meses, na Intercom, contratamos um gerente de garantia de qualidade, um gerente de melhoria de processos e um designer conversacional. Além disso, vimos como as funções existentes estão evoluindo:

“Sim, esse novo trabalho foi criado, mas também está avançando e capacitando seus atuais especialistas de suporte. (…) Obviamente, o seu pão com manteiga está a ajudar os nossos clientes, mas eles fazem muito mais. Eles fazem controle de qualidade de novos produtos, escrevem artigos na central de ajuda e conversam com nossos clientes em nossa comunidade Intercom.”

Sean Reid, gerente de suporte ao cliente da Intercom

À medida que os negócios e a tecnologia evoluem, também devem evoluir as suas estratégias de apoio. Mas a implementação do suporte baseado em IA não envolve apenas a adoção de tecnologia de ponta; trata-se de orquestrar uma estratégia onde chatbots e humanos utilizem seus pontos fortes únicos. Ao aproveitar a IA para agilizar as operações e otimizar a experiência do cliente, garantindo ao mesmo tempo a autenticidade das conexões humanas, você pode levar seu suporte a novos patamares.