9 maneiras de usar a PNL no atendimento ao cliente para aumentar a eficiência

Em quase todas as casas você encontrará Amazon Alexa, Google Home ou Apple Siri. Mas os 69,9 milhões de pessoas que possuem sistemas domésticos inteligentes não os utilizam apenas para tocar suas músicas favoritas ou verificar a previsão do tempo.

Uma parte significativa de nossas interações com a tecnologia hoje envolve “conversas” com máquinas inteligentes ou sistemas de IA conversacionais, e muitas pessoas estão usando essa tecnologia de aprendizado de máquina para melhorar suas interações de atendimento ao cliente.

Na verdade, pesquisas mostram que os chatbots podem lidar com 80% das comunicações com os clientes.

A razão pela qual isso funciona tão bem é porque os chatbots usam processamento de linguagem natural. A PNL no atendimento ao cliente aprimora a experiência do cliente, fornecendo um tempo de resposta rápido 24 horas por dia, 7 dias por semana e interação personalizada, o que reduz custos e permite que agentes humanos lidem com questões mais complexas.

Nesta postagem, abordaremos nove maneiras de usar a PNL no atendimento ao cliente para aumentar a eficiência do seu contact center.

O que é PNL?

O Processamento de Linguagem Natural é um ramo da inteligência artificial que permite que computadores e humanos conversem através da linguagem natural – ou seja, de uma forma que não parece que você está falando com um robô dos anos 80.

A PNL é um componente crítico da IA ​​conversacional , que humaniza as interações da IA ​​com os clientes e resolve suas dúvidas sem intervenção humana. Pense nisso como um agente virtual inteligente. Seus clientes podem usar chatbots de PNL para obter respostas rápidas sem realmente falar com a pessoa do outro lado.

No contexto de call centers, a PNL executa facilmente tarefas como análise de texto e sentimento, tradução de idiomas, reconhecimento de fala e segmentação de tópicos. Ele compreende as palavras, frases e o contexto do discurso – ou, neste caso, suas dúvidas de suporte ao cliente – e fornece uma resposta rápida e precisa, tudo sem intervenção humana.

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Benefícios da PNL no atendimento ao cliente

Hoje em dia, a maioria das pessoas tem grandes expectativas quando se trata de atendimento ao cliente . Eles exigem respostas rápidas, precisas e personalizadas e esperam interagir com as empresas por meio de diversos canais (redes sociais, chat, e-mail, telefone), tornando difícil até mesmo para o melhor agente humano acompanhar. Como resultado, as empresas são forçadas a encontrar melhores formas de satisfazer estas crescentes exigências sem comprometer a qualidade ou a eficiência.

Os chatbots de PNL desempenham um papel importante no atendimento ao cliente porque permitem que sistemas automatizados entendam e respondam às dúvidas dos clientes e podem assumir tarefas rotineiras, como responder a perguntas frequentes ou direcionar chamadas de clientes para o departamento certo.

A PNL permite que os chatbots:

• Compreender a entrada do usuário: analisa e compreende a entrada de texto ou voz dos usuários, incluindo a identificação da intenção por trás da mensagem.
• Linguagem Humana de Processo: Ele lida com várias construções de linguagem, como gramática, sintaxe e semântica, para dar sentido à entrada.
• Gerar respostas: formula respostas apropriadas e contextualmente relevantes às consultas dos usuários.
• Lidar com comunicação multilíngue: suporta interações em vários idiomas, o que abre acessibilidade para uma base diversificada de usuários.
• Aprenda e melhore: aprende continuamente com as interações para melhorar a precisão e a eficácia ao longo do tempo.

Assim, ao automatizar tarefas básicas ou repetitivas e fornecer respostas instantâneas, a PNL pode ajudar as empresas:

• Lidar com um volume maior de interações com clientes sem aumentar sua força de trabalho
• Analise grandes quantidades de dados para identificar padrões e melhorar a qualidade do serviço
• Forneça interações mais naturais e humanas entre clientes e sistemas automatizados para que essas conversas não sejam desanimadoras para o cliente
• Melhore fluxos de trabalho e processos extraindo insights e padrões valiosos de fontes de dados não estruturados, como mídias sociais e avaliações, e realizando análises de feedback dos clientes

Resumindo, o uso de IA conversacional baseada em PNL permite que o chatbot do seu call center interprete a entrada do usuário, gerencie consultas contextuais e forneça respostas precisas, melhorando, em última análise, a experiência do usuário e a eficiência operacional no atendimento ao cliente.

Exemplos de PNL no Atendimento ao Cliente

Você provavelmente já sabe que empresas como Amazon, Starbucks e Netflix usam essa tecnologia, mas muitos bancos também usam chatbots de PNL para ajudar os clientes com dúvidas e suporte.

Por exemplo, o chatbot de um banco pode lidar com várias tarefas de atendimento ao cliente, tais como:

• Responder a perguntas frequentes (por exemplo, “Qual é o seu horário de trabalho?”)
• Fornecer informações da conta (por exemplo, “Qual é o meu saldo atual?”)
• Ajudar nas transações (por exemplo, “Transferir US$ 100 para minha conta poupança”)
• Resolver problemas comuns (por exemplo, “Perdi meu cartão de crédito, o que devo fazer?”)

Esses chatbots entendem e processam a entrada em linguagem natural do cliente e, em seguida, fornecem respostas rápidas e precisas, o que é conveniente para o cliente e libera os agentes humanos para consultas mais complexas.

Outro exemplo é o Uber, a empresa de compartilhamento de viagens sob demanda. O sistema de resposta inteligente (ou bate-papo no aplicativo) do Uber usa processamento de linguagem natural entre motoristas e passageiros para facilitar a comunicação. A PNL ajuda a interpretar mensagens e a fornecer respostas rápidas, mesmo que haja barreiras linguísticas e, com comandos de voz, permite que os motoristas mantenham as mãos no volante o tempo todo.

A Uber possui um extenso conjunto de dados e uma enorme equipe de engenharia, o que significa que está bem equipada para implementar e refinar tecnologias avançadas como PNL. O gráfico abaixo pode ajudá-lo a visualizar como a PNL e o aprendizado de máquina criam uma melhor experiência para o cliente.

Nove principais casos de uso de PNL no atendimento ao cliente

1) Roteamento preciso de chamadas 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? Nesse caso, você estava falando com um sistema de resposta de voz interativa (IVR). IVRs são a tecnologia básica que converte frases (“atualizar meu cartão de crédito” ou “fazer um pagamento”) em transferência para o departamento apropriado.

É provável que os clientes usem este sistema para entrar em contato com sua equipe. Quando a IA conversacional é a base do sistema, você pode desviar com precisão a chamada para a linha mais relevante, e o IVR se torna um assistente virtual inteligente ( IVA ).

Por que? Porque a PNL entende o pedido do chamador e, portanto, pode atendê-lo melhor. Em outras palavras, você não precisa pedir aos seus clientes que “ouçam as seguintes opções” para direcioná-los na direção certa.

Simplesmente pedindo aos clientes que descrevam suas necessidades com suas próprias palavras, os IVAs podem analisar e encaminhar rapidamente a chamada para o departamento ou agente de suporte apropriado. Isto não só agiliza o processo, como também melhora significativamente a experiência do cliente, reduzindo os tempos de espera e eliminando a frustração de navegar em sistemas de menu complexos.

A American Airlines obteve resultados significativos com o uso da PNL em sua equipe de atendimento ao cliente. Depois de renovar seu sistema IVR, eles:

• aumentaram a contenção de chamadas em 5%
• economizou milhões de dólares para a companhia aérea todos os anos
• melhorou a experiência geral do cliente

2) Encaminhamento rápido de tickets de suporte ao cliente

Você fornece aos clientes um tíquete de suporte quando eles tentam entrar em contato com o atendimento ao cliente. Essa interação então chega à fila da sua equipe de suporte. A PNL pode ajudar a agilizar esse processo. Como a IA conversacional pode entender o tópico do ticket, ela pode desviar os tickets de suporte para a pessoa mais relevante, ajudando a resolver os problemas com mais rapidez.

Considere um cenário em que um cliente envia um ticket informando: “Preciso de ajuda para alterar meus detalhes de pagamento”. Em sistemas sem recursos de PNL, esse ticket provavelmente cairia na fila de suporte geral e exigiria intervenção manual para identificá-lo e redirecioná-lo para o departamento financeiro.

Por outro lado, uma plataforma de suporte equipada com PNL pode reconhecer imediatamente a natureza financeira da consulta a partir de palavras-chave e frases contidas no ticket. Ele pode então direcionar o ticket de forma autônoma para a equipe apropriada – neste caso, o departamento financeiro.

Essa automação acelera o processo de resolução, reduz a carga de trabalho dos agentes de atendimento ao cliente e garante que os clientes recebam assistência oportuna e relevante, melhorando, em última análise, a experiência geral do cliente.

3) Compreender o feedback do cliente

O feedback do cliente é um dado valioso para as empresas. Pode ajudá-lo a corrigir falhas em seu produto e identificar quais aspectos as pessoas estão adorando, sendo que ambos são excelentes bases para suas campanhas de marketing e publicidade.

Na verdade, procurar e valorizar ativamente o feedback dos clientes pode melhorar significativamente a reputação de uma marca – 83% dos clientes são fiéis a marcas que solicitam e respondem às suas reclamações.

E você não precisa gastar horas vasculhando manualmente esse tipo de dados qualitativos do cliente.

A PNL ajuda a identificar palavras ou frases comumente usadas em avaliações, como “moderno”, “intuitivo” e “caro”. A PNL também pode encontrar tópicos falados em formulários de feedback , como “integração fácil” ou “planos acessíveis”.

Você pode combinar a PNL com a análise de sentimento (mais sobre isso no número sete abaixo) e obter uma visão geral de nível superior das opiniões dos clientes, tornando-a uma forma econômica de analisar o comportamento do cliente por meio de feedback.

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4) PNL e chatbots de atendimento ao cliente/chat ao vivo

Um chatbot de IA permite que você se comunique com seus clientes da maneira que eles preferirem e fornece suporte em tempo real, sem ter que esperar por uma resposta.

Por que usar o chat ao vivo no seu site? Porque é o canal de comunicação que os clientes preferem para se conectar com uma empresa: 46% preferem entrar em contato via chat ao vivo , 29% por e-mail e 16% pelas redes sociais:

Tenha em mente que embora tanto o chat ao vivo quanto os chatbots sejam usados ​​para atendimento ao cliente, eles não são exatamente iguais. Os chatbots usam inteligência artificial, incluindo PNL, para lidar com dúvidas iniciais, e o chat ao vivo (agentes humanos) aborda questões mais complexas.

Muitas empresas os utilizam juntos para fornecer uma experiência abrangente de suporte ao cliente:

• Chat ao vivo no atendimento ao cliente: O chat ao vivo fornece comunicação em tempo real entre clientes e agentes humanos de atendimento ao cliente. Essa interação direta é ideal para lidar com consultas complexas ou diferenciadas que exigem um toque pessoal ou que simplesmente não podem ser encontradas em páginas do tipo FAQ. Os clientes apreciam as respostas imediatas e a capacidade de conversar com um representante humano experiente que possa resolver suas preocupações específicas.
• Chatbots baseados em PNL no atendimento ao cliente: Os chatbots, por outro lado, permitem que as empresas ofereçam suporte em tempo real sem a necessidade de intervenção humana. Ao aproveitar a PNL, os chatbots podem responder às dúvidas dos clientes de forma inteligente (na maioria das vezes!). Esta tecnologia permite que os chatbots interpretem as mensagens dos clientes, mesmo que contenham erros gramaticais ou frases incompletas, para que possam obter atendimento a qualquer hora do dia ou da noite.

Uma das principais vantagens de usar chat ao vivo e chatbots é a capacidade de gerenciar com eficiência grandes volumes de consultas de clientes. Quando sua equipe de suporte ao cliente está sobrecarregada e não consegue responder a todas as perguntas em tempo real, um chatbot com tecnologia PNL pode intervir para ajudar. O chatbot pode lidar com questões de rotina e depois encaminhar os clientes para agentes humanos para questões mais complexas.

Por exemplo, Cheapflights usa um chatbot com tecnologia PNL para gerenciar as dúvidas dos clientes. Este chatbot pode compreender e responder a uma ampla gama de perguntas, garantindo que os clientes recebam prontamente a ajuda de que precisam.

Ao combinar chat ao vivo e chatbots com tecnologia PNL, as empresas podem fornecer o suporte ao cliente mais robusto que atenda às necessidades de seus clientes.

5) PNL para suporte do agente

Você sabia que um agente de suporte ao cliente médio só consegue lidar com 21 tickets de suporte por dia? É fácil ver como os agentes lutam para acompanhar as consultas dos clientes! A propósito, você pode calcular sua média de interações por ticket para ver quanto tempo essas interações estão custando:

Um número crescente de agentes está recorrendo a softwares de aprendizado de máquina para atender a essa alta demanda. O relatório “State of Service” da Salesforce descobriu que 69% dos agentes de serviço de alto desempenho estão procurando ativamente situações para usar inteligência artificial.

A IA conversacional pode lidar com consultas que não precisam de muita atenção. Isso dá aos agentes mais tempo para lidar com consultas complexas que precisam de um toque humano. Sua IA conversacional poderia lidar com questões como:

• Suporte Técnico: “Onde fica a entrada HDMI na minha TV Samsung?”
• Status do pedido: “Qual é o status do meu pedido?”
• Configuração da conta: “Como faço para conectar minha conta do Google Analytics?”

Esses tíquetes de suporte constituirão uma parcela considerável dos tíquetes. Mas com eles já resolvidos, seus agentes podem responder questões mais complexas ou emocionais como:

• Problemas de conta: “Minha conta foi encerrada e preciso de ajuda o mais rápido possível.”
• Preocupações com faturamento: “Fui cobrado incorretamente e preciso de um reembolso.”
• Reclamações sobre produtos: “Meu produto chegou danificado, o que posso fazer?”

Outras maneiras pelas quais a PNL pode ajudar os agentes a melhorar sua eficiência operacional incluem:

• Respostas sugeridas: fornecer aos agentes respostas sugeridas com base na consulta do cliente para garantir que eles possam oferecer respostas rápidas, mas precisas.
• Integração da base de conhecimento : Pesquisa rápida em uma base de conhecimento para apresentar informações relevantes ao agente para uma resolução mais rápida dos problemas do cliente.
• Transcrições de chamadas: conversão de conversas faladas em texto para fins de manutenção de registros, treinamento e garantia de qualidade.
• Resumo de conversas: resumindo automaticamente qualquer interação longa com o cliente, ajudando os agentes a entender o contexto sem ler registros inteiros de conversas.
• Suporte multilíngue: traduzindo mensagens em tempo real, permitindo que os agentes se comuniquem com os clientes no idioma de sua preferência sem a necessidade de serem fluentes em vários idiomas.

6) Análise de dados de negócios

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

Considere um cenário em que sua empresa recebe inúmeras reclamações por e-mail ou uma mensagem “Por que você nos deixou?” questionário incluído no seu formulário de cancelamento. E digamos que você tenha 150 reclamações para registrar. Seu formulário de cancelamento pede que as pessoas marquem uma das seguintes caixas:

• Processo de integração confuso
• É muito caro
• Eu não tenho tempo

As pessoas podem assinalar a caixa errada, levando a interpretações erradas das questões. Por exemplo, você pode pensar que o principal problema é o custo porque muitas pessoas selecionaram a opção “muito caro”. No entanto, pode haver um problema mais profundo com o processo de cobrança que os clientes classificaram incorretamente.

Como resultado, você pode considerar aumentar seus preços com base no feedback, pensando que é uma medida aceitável. Mas, na realidade, a questão central é outra, como a confusão com o processo de faturação. A PNL ajuda a categorizar e analisar com precisão o feedback do cliente para que você resolva os problemas reais, em vez de dados mal interpretados.

Em outro exemplo, digamos que haja um aumento repentino no número de perguntas sobre um novo recurso de produto ou uma atualização recente. A PNL pode alertar sua equipe para investigar mais a fundo. Compreender essas tendências permite que sua empresa responda rapidamente a possíveis problemas, preveja necessidades futuras de suporte e ajuste os recursos adequadamente.

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7) Análise de sentimento e satisfação do cliente

Você provavelmente recebeu feedback dos clientes chegando à sua equipe de suporte. Mas como saber se, de modo geral, as pessoas estão satisfeitas com seu produto ou serviço? Você provavelmente não terá tempo para vasculhar todos esses dados sozinho.

A análise de sentimento usa PNL para determinar a emoção subjacente em uma mensagem. Por exemplo, se você receber estas respostas em 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!”

Então a análise de sentimento assumirá o controle e interpretará essas palavras como emoções. No caso acima, essas palavras podem ser “incrível”, “mais rápido” ou “fácil”. O sistema de aprendizado de máquina dirá então que a grande maioria do feedback é positivo. Isso lhe dá uma melhor compreensão de seu desempenho.

E a melhor parte é que você pode usar o sistema de IA para procurar menções à sua marca. Em seguida, você pode usar a análise de sentimento para determinar se a cobertura obtida é tão boa quanto você esperava.

Além disso, a PNL pode analisar mensagens de clientes para detectar emoções e sentimentos em tempo real, alertando os agentes sobre clientes frustrados ou irritados, para que possam priorizar e lidar com essas interações com cuidado extra.

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8) Aplicativos de fala para texto

A pesquisa por voz está aumentando: 50% das pessoas em todo o mundo pesquisam por voz diariamente.

E parte do motivo são os dispositivos de fala para texto. Pedimos aos nossos assistentes pessoais – incluindo Google Home, Amazon Alexa e Siri – que planejem o melhor caminho para a casa de um amigo, que nos lembrem de eventos e compromissos importantes e que toquem nossas músicas ou podcasts favoritos.

Mas o que isso significa para o seu atendimento ao cliente? Bem, você pode usar sistemas de reconhecimento de voz para:

• Permita que os clientes acessem suas contas por voz
• Traduzir a consulta de um cliente do idioma nativo dele para o seu
• Integre seu software com um assistente de voz

Nenhuma dessas situações funciona sem a PNL, que interpreta a palavra falada. Então você pode usar análise de fala (ou análise de voz), uma das análises menos comuns que mais call centers deveriam aproveitar, para analisar e melhorar a satisfação do cliente.

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9) Barras de pesquisa integradas em bases de conhecimento

A barra de pesquisa do seu site é basicamente um mini mecanismo de pesquisa. E uma parcela significativa dos visitantes do site vai direto para a barra de pesquisa quando acessa um site, especialmente, mas não se limitando a, sites de comércio eletrônico. Os resultados dessas consultas devem exibir informações relevantes. Caso contrário, os usuários sairão do seu site, o que afetará métricas importantes 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 no inglês correto, contenha erros gramaticais ou esteja escrito incorretamente.

Aqui estão alguns motivos pelos quais usar PNL nas barras de pesquisa do seu site pode melhorar o atendimento ao cliente:

• A PNL ajuda a fornecer resultados de pesquisa mais precisos , compreendendo o contexto e a intenção por trás das consultas dos usuários, para que eles encontrem o que procuram rapidamente.
• Os usuários podem digitar consultas em linguagem natural e coloquial , e a PNL processa essas consultas de maneira eficaz, para que os clientes não precisem usar palavras-chave específicas ou jargão técnico.
• Quando os usuários encontram informações relevantes rapidamente , é menos provável que eles saiam do site imediatamente, reduzindo a taxa de rejeição e mantendo os clientes em potencial engajados.
• Ao abordar as dúvidas dos clientes com precisão , as barras de pesquisa orientadas pela PNL ajudam os usuários a encontrar produtos ou informações que atendam às suas necessidades, aumentando as chances de fazer uma compra.
• Ao analisar essas consultas de pesquisa , as empresas podem obter insights sobre as preferências dos clientes, produtos populares e problemas comuns, ajudando a informar suas estratégias e melhorar as ofertas de produtos.

Integrar a PNL em sua barra de pesquisa significa que seu site atenderá muito melhor às necessidades dos visitantes e, assim, aumentará a satisfação do cliente.

Nextiva + PNL = Melhor Experiência do Cliente

O processamento de linguagem natural no atendimento ao cliente é uma peça central do aprendizado de máquina que você deve usar em seus contact centers.

Nextiva integra tecnologia PNL em nossos produtos para ajudar as empresas a transformar suas operações de atendimento ao cliente. Nossas soluções baseadas em PNL permitem que as empresas automatizem consultas de rotina, analisem o sentimento do cliente e forneçam assistência em tempo real aos agentes de suporte.

Ao adotar uma solução de PNL, sua equipe de atendimento ao cliente pode compreender e atender melhor às necessidades do cliente, levando a taxas de satisfação mais altas, maior fidelidade e, em última análise, resultados financeiros mais sólidos. Aproveite o poder da PNL com Nextiva para permanecer à frente no cenário competitivo e oferecer um atendimento ao cliente excepcional que atenda e supere as expectativas.

Perguntas frequentes sobre PNL em atendimento ao cliente