CASO DO CLIENTE
Como a análise de discurso pode melhorar a experiência do cliente e impulsionar o desempenho dos negócios?
Neste vídeo, Mickael Loreau, Diretor de Inovação e Produtos da HomeServe, conversa com Matthieu Myszak, Diretor de Consultoria do Artefact Data, e Hanan Ouazan, Diretor - VP de Ciência do Data, para discutir como as soluções data do Artefact estão mudando a forma como a central de atendimento da empresa funciona.
Desafio
Presente na França há 20 anos, HomeServe é a líder mundial em serviços de seguro residencial, com 8 milhões de clientes e mais de um bilhão em receita.
Quando se trata de emergências domésticas, o canal mais comum usado pelos clientes é o telefone - 9 em cada 10 clientes o preferem. Essa particularidade coloca a central de atendimento telefônico no centro de cada etapa da cadeia de valor do seguro, desde as vendas até o atendimento ao cliente e, por fim, a assistência.
Embora a HomeServe já tenha desenvolvido soluções de conversação baseadas em IA e esteja presente no Google Assistant e no Amazon Alexa, eles queriam explorar novas maneiras pelas quais a IA poderia melhorar a eficiência e a experiência do cliente em seu canal telefônico existente.
Eles estavam especialmente interessados em ver o impacto que a análise de discurso poderia ter sobre as grandes quantidades de data de clientes não explorados que coletavam.
Solução
A Artefact começou ajudando a HomeServe a optar por uma estratégia de “fazer” em vez de “comprar”, já que somente um ativo proprietário adaptado à sua organização, combinando tecnologia e habilidades, poderia atender aos seus diversos objetivos, que incluem
- Um novo data platform interno dedicado à voz data
- Arquitetura proprietária agnóstica que permite vários assuntos e casos de uso
- Os melhores algoritmos treinados especificamente para a HomeServe
Também traçamos um plano para desenvolver a experiência da HomeServe em linguagem natural, algoritmos científicos data e estruturas técnicas de tratamento de IA data.
Em seguida, a Artefact formou uma equipe multidisciplinar de longo prazo com a HomeServe, composta por uma equipe comercial, uma equipe principal da data e uma equipe de TI para avaliar a maturidade da análise de fala, o valor e a viabilidade de casos de uso relevantes e melhorias na experiência e eficiência do cliente.
Como não podíamos construir toda a arquitetura imediatamente, precisávamos demonstrar rapidamente o valor da análise de fala para todas as partes interessadas por meio de um produto mínimo viável (MVP), capaz de se expandir após sua validação com especialistas em negócios.
Para isso, analisamos dois casos de uso de alto valor em um workshop de quatro semanas entre empresas. Desenvolvemos vários microsserviços para coleta e processamento de data e empacotamos para permitir que esses casos de uso sejam desenvolvidos e reutilizados no futuro, caso a fase de MVP seja bem-sucedida.
- Aprimorar o entendimento das causas-raiz do contato com o cliente: A análise dos tópicos e subtópicos das chamadas recebidas pode detectar irritantes nas conversas, sinalizar possíveis oportunidades de vendas cruzadas ou incrementais e identificar otimizações operacionais.
- Detectar riscos de não conformidade nas chamadas de vendas: A IA poderia pré-filtrar os riscos que precisam ser tratados por um ser humano, maximizando assim o valor agregado das equipes de conformidade que poderiam se concentrar em chamadas específicas em vez de amostras aleatórias.
Resultados
A conclusão mais importante do Artefact é que provamos que a tecnologia está madura. A análise de fala está pronta para gerar valor para as empresas agora mesmo.
A análise do caso de uso da causa-raiz do contato com o cliente produziu três insights acionáveis, que poderiam ajudar os agentes do call center a ter um desempenho melhor, vender mais contratos e se beneficiar de uma carga de trabalho menos tediosa:
- O aumento das classificações de tópicos poderia melhorar a resposta interativa por voz e os processos de roteamento
- A análise aprimorada de sentimentos pode classificar as chamadas em quatro níveis de satisfação e melhorar a qualidade do atendimento ao cliente
- A análise do potencial de venda cruzada de subtópicos pode permitir a exploração de oportunidades e conversões dentro das chamadas
A detecção de não conformidade na análise de casos de uso de chamadas de vendas nos permitiu provar que a IA pode ser aproveitada para orientar melhor o trabalho da equipe de conformidade.
