CASO DO CLIENTE

Como a análise da fala pode melhorar a experiência do cliente e aumentar o desempenho comercial?

Neste vídeo, Mickael Loreau, diretor de inovação e produtos da HomeServe, conversa com Matthieu Myszak, diretor de consultoria da Artefact Data , e Hanan Ouazan, diretor da Data Science VP, para discutir como as soluções da Artefact data estão mudando o funcionamento da central de atendimento da empresa.

Desafio

Presente na França há 20 anos, HomeServe é o líder mundial em serviços de seguro residencial, com 8 milhões de clientes e mais de um bilhão de receitas.

 

Quando se trata de emergências domésticas, o canal mais comum utilizado pelos clientes é o telefone - 9 em cada 10 clientes o preferem. Esta particularidade coloca o call center no coração de cada etapa da cadeia de valor do seguro, desde a venda até o atendimento ao cliente e, em última instância, a assistência.

 

Embora a HomeServe já tenha desenvolvido soluções de conversação baseadas no AI e esteja presente no Google Assistant e no Amazon Alexa, eles queriam explorar novas maneiras pelas quais o AI 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 clientes não explorados que eles coletaram no site data .

Solução 

Artefact começou ajudando a HomeServe a optar por uma estratégia de "fazer" em vez de "comprar", pois somente um ativo proprietário sob medida para sua organização, combinando tecnologia e habilidades, poderia atingir seus muitos objetivos, que incluem

  • Uma nova plataforma interna data dedicada à voz data
  • Arquitetura agnóstica proprietária que permite múltiplos assuntos e casos de uso
  • Algoritmos de melhor qualidade especificamente treinados para HomeServe

Também definimos um plano para desenvolver o conhecimento especializado da HomeServe em linguagem natural, data algoritmos científicos e AI data estruturas técnicas de tratamento.

 

Em seguida, a Artefact montou 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 dos casos de uso relevantes e as melhorias na experiência e na eficiência do cliente.

 

Como não pudemos construir toda a arquitetura imediatamente, precisávamos demonstrar rapidamente o valor da análise da fala a todos os interessados através 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 fossem desenvolvidos e reutilizados no futuro, caso a fase de MVP fosse bem-sucedida.

  1. Refinando o entendimento das causas raiz do contato com o cliente: A análise dos tópicos e subtópicos das chamadas recebidas poderia detectar irritantes nas conversas, sinalizar oportunidades potenciais de cross ou up-selling, e identificar otimizações operacionais.
  2. Detecção de riscos de não conformidade em chamadas de vendasAI 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 para Artefact é que provamos que a tecnologia está madura. A análise da fala está pronta para produzir valor para as empresas neste momento.

 

A análise da causa raiz do contato com o cliente produziu três insights acionáveis, que poderiam ajudar os agentes do call center a executar melhor, vender mais contratos e se beneficiar de uma carga de trabalho menos entediante:

  • O aumento das classificações de tópicos poderia melhorar a resposta interativa de voz e os processos de roteamento
  • Uma análise de sentimentos aprimorada pode classificar as chamadas em 4 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 de chamadas

A detecção de não conformidade na análise de casos de uso de chamadas de vendas nos permitiu provar que o site AI pode ser aproveitado para orientar melhor o trabalho da equipe de conformidade. 

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Dê uma olhada mais de perto no site Artefact's work with Homeserve.

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