AI para o Atendimento ao Cliente
AI para Call Centers, Customer Care ou Contact Centers: Redefinindo o futuro dos serviços ao cliente com AI.
O atendimento ao cliente personalizado e de alta qualidade está se tornando um desafio fundamental para as empresas.
Os centros de contato desempenham um papel cada vez mais estratégico. As centrais de atendimento representam um peso significativo para as empresas, chegando a representar 7% dos custos operacionais de uma empresa CAC 40.
No entanto, apenas 8% (fonte: "Closing the delivery gap" - Bain) dos clientes acham que recebem um serviço de qualidade superior ao ligar para um contact center.
Artefact está construindo as centrais de atendimento do futuro: 3 AI- soluções potencializadas para 3 benefícios:
- Melhorar a satisfação do cliente: Garantir um melhor nível de satisfação do cliente em toda a cadeia do call center
- Melhore a qualidade do serviço: Treine cada um de seus agentes com insights personalizados para melhorar a qualidade do serviço
- Reduzir os custos operacionais: Trabalhamos com você para automatizar solicitações de baixo valor agregado para que você possa se concentrar em tarefas mais complexas
Michel TOURNIÉ - Líder de projetos digitais e Data , MAIF
Caso de cliente: solução de análise de fala com a MAIF, empresa de seguros.
" O siteArtefact desenvolveu algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para entender os tópicos das chamadas dos clientes. Isso nos ajudou a identificar novas funcionalidades de autocuidado a serem desenvolvidas no site da MAIF. Graças a isso, obtivemos boas percepções do que nossos clientes realmente precisam por meio da análise de suas chamadas."
Principais benefícios:
- 1,3 milhão de chamadas (20%) identificadas como evitáveis por serem solicitações de baixo valor agregado para os agentes.
- +15 novos recursos on-line a serem integrados no roteiro de autocuidado que atendem a essas solicitações de baixo valor agregado.
ANÁLISE DA FALA: Gerar insights comerciais acionáveis a partir de seus registros de chamadas
Ajudamos você a analisar as conversas de clientes ou agentes para entender por que as chamadas estão sendo geradas. Em seguida, recomendamos processos e estruturas para minimizá-los. O que oferecemos:
- Razões para o contato: Entendemos por que os clientes estão se aproximando de seus centros de contato e antecipando suas necessidades.
- Satisfação do cliente: Medimos a satisfação do cliente e identificamos e abordamos as causas básicas da insatisfação para evitá-la.
- Monitoramento da qualidade: Avaliamos o desempenho dos agentes a fim de ajudá-los a melhorar sua qualidade de serviço.
Valor: Evite até 20% das chamadas, atendendo às novas necessidades dos clientes com mais de 15 novos recursos on-line identificados a partir das percepções das chamadas dos clientes.
AI COACH: ajude seus agentes em tempo real com um assistente baseado em voz
- Diagnóstico de solicitações de clientes: Reduza o tempo necessário para que seus agentes identifiquem os emissores de clientes.
- Passo a passo do script: Certifique-se de que o agente siga o padrão correto de resolução contextualizada.
- Recuperação de informações: Exibir automaticamente as informações solicitadas pelo cliente.
Valor: +10% da taxa de resolução na primeira chamada (Artefact client Average).
SUPORTE AUTOMATIZADO: automatize o suporte de primeiro nível e pré-qualifique solicitações complexas
Qualificar a solicitação do cliente: Substitua os sistemas IVR tradicionais para dar as boas-vindas aos clientes e qualificar as solicitações recebidas.
Responder a solicitações simples: Automatize o primeiro nível de suporte para todas as solicitações de baixo valor.
Encaminhar a solicitação para o melhor agente disponível: Identificar e encaminhar as solicitações mais complexas para os agentes mais adequados.
Nosso conteúdo especializado sobre transformação de Data e AI
Case-study on the pharmaceutical industry
In our previous articles, we challenged conventional ROI models for AI and introduced a multi-layered, context-driven framework for measuring AI’s unique value.
Our framework for AI ROI assessment
In our first article, we established why traditional ROI models fail to capture AI’s unique value dynamics—non-linear returns, delayed benefits, and contextual dependencies.
Why traditional investment models no longer apply ?
In today’s rapidly evolving technological landscape, IT has evolved from a traditional operational backbone to a strategic business partner. This shift is fueled by accelerating...
Mitigating Challenges in Developing Analytics & Reporting for Big Corporate Companies
In today’s data-driven companies, analytics & reporting - through dashboards are expected to deliver fast, actionable insights that support critical business decisions. Yet, according to...
Data & AI transformation in the healthcare industry : The bridge Interview of Justine Nerce, CEO of Artefact France
In this interview, Justine Nerce explains how AI is helping to meet the major challenges facing pharmaceutical companies, research laboratories and hospital institutions: Accelerating market...
How do you manage the emergence of AI agents in your marketing and communication organization, as well as in your business processes?
Artificial intelligence is rapidly reshaping the business landscape, moving beyond mere promise to become a transformative reality. However, its effective integration within organizations still presents...
The future of marketing in the era of AI Agents: Reimagining organization and processes
Artificial intelligence is no longer just a promise but a reality redefining the contours of business. However, its effective integration within organizations still presents major...
Turning distributor data into a growth engine
In industries such as fast-moving consumer goods (FMCG) and fashion retail—where businesses heavily rely on distributor networks—data is evolving from a support function into a...
AI, music & creativity: A conversation with Artefact’s Julien Ho-Tong, Managing Partner, and Nicolas Lang, Senior Consultant.
The music industry is entering a new phase of transformation thanks to AI and generative AI. In this conversation for The Bridge, Julien Ho-Tong, Managing...
The ethical considerations and governance required for responsible Al adoption
The adoption of AI brings significant ethical considerations and governance challenges that must not be ignored. The way we develop, deploy, and manage AI technologies...
Google Marketing Live 2025: AI, Multimodal Search, and Agentic Experiences in Google, YouTube and its Advertising Solutions
Stepping out of Google Marketing Live 2025, one thing is crystal clear: the future we’ve been discussing in abstract terms has arrived. Google is no...
How AI-Driven Personalization Is Powering the Next Era of BFSI Engagement
Key insights from our webinar with Artefact, MoEngage and Treasure Data. We see firsthand how complex and urgent it is for BFSI organizations to evolve...
