Uma versão desta postagem, co-autoria de Mark Smith, gerente de marketing de conteúdo da Zendesk, apareceu originalmente no blog da Zendesk. Aprenda como usar uma integração Zendesk + Guru para criar uma base de conhecimento Zendesk centralizada.
Apesar de todo o pessimismo sobre a IA substituir empregos humanos (existem mais de 44,5 milhões de resultados no Google para "IA substituindo empregos"), a aplicação mais imediata da inteligência artificial está em fazer os humanos melhor nos seus empregos - não substituí-los. Uma área em que a IA pode aumentar a força de trabalho humana é nas interações de serviço ao cliente de humano para humano. Quando um cliente está agitado e precisa de uma resposta rápida, inserir um chatbot alimentado por IA entre eles e um representante humano empático não é a melhor ideia. Em vez disso, a IA pode ser usada pelo representante humano para obter as respostas de que precisam para resolver o problema do cliente mais rapidamente.
Uma base de conhecimento alimentada por IA cria melhores experiências tanto para representantes quanto para clientes, através de:
Centralizando o conhecimento de fontes diversas e melhorando a qualidade e precisão das respostas dos representantes
Ajuda a manter o conteúdo preciso e relevante
Formar rapidamente novos agentes com treinamento contínuo e coaching contextual
1. IA pode centralizar conhecimento de fontes díspares e melhorar a qualidade e precisão das respostas
Quando um representante tem todo o conhecimento de que precisa para responder às perguntas do cliente entregue diretamente ao alcance de suas mãos, ele pode passar menos tempo procurando por uma resposta precisa e passar essa economia de tempo para seus clientes. Um cliente não saberá se um representante está sendo auxiliado por IA ou não, mas notará a diferença entre uma resposta imediata e um “Vou ter que voltar para você sobre isso”. Quando os representantes recebem conhecimento de forma proativa de um sistema de IA, eles não precisam procurar as respostas de que precisam.
Um cliente também notará a diferença entre “Deixe-me encontrar essa resposta para você” e “Deixe-me transferi-lo para meu colega que terá essa resposta para você”. Quando a IA pode operacionalizar uma base de conhecimento e disponibilizar informações de diferentes departamentos instantaneamente, os representantes não precisam passar os clientes de departamento em departamento quando uma pergunta está fora de seu alcance. Os clientes não se importam com qual departamento estão falando, eles apenas sabem que estão falando com sua empresa e esperam uma resposta. Usar IA para unificar e ativar conhecimento de toda a organização ajuda os representantes a fornecer respostas mais rápidas e economiza aos clientes a frustração de ter que esperar ou repetir sua pergunta para vários representantes.
De acordo com Kate Leggett na Forrester, essas inflexões pontuais em uma chamada - quando um representante não precisa colocar o cliente em espera ou transferi-lo para outro departamento para encontrar uma resposta - são onde uma empresa na verdade pode crescer e nutrir o relacionamento com o cliente: “Um agente precisa ser capacitado com todos os dados e conhecimento certos para poder responder à pergunta de um cliente o mais rápido possível. Novamente, porque os clientes dizem que valorizar o tempo deles é a coisa mais importante. E essa é uma proposição realmente difícil. E se você acertar, esses são os raros momentos em que você pode nutrir e cultivar o relacionamento que tem com os clientes.
2. A IA ajuda a manter o conteúdo preciso e relevante
Além de fornecer conteúdo aos representantes para que possam resolver rapidamente os problemas dos clientes, a IA pode garantir que a base de conhecimento da empresa permaneça relevante - e estudos mostram que empresas com uma abordagem ágil na atualização de conteúdo têm maiores índices de autoatendimento e melhores resultados de busca. Nesta era de produtos e serviços complexos, a curadoria de um centro de ajuda pode ser surpreendentemente difícil, mas as equipes de suporte podem contar com a IA para tornar esse processo mais fluido.
Por exemplo, a IA pode sinalizar conteúdo para revisão em intervalos regulares, aproveitando o aprendizado de máquina para identificar artigos que precisam de títulos atualizados, novo conteúdo e melhores etiquetas de busca. No entanto, talvez a característica mais poderosa de uma base de conhecimento alimentada por IA seja sua capacidade de sugerir novo conteúdo com base no que os clientes estão pedindo em solicitações de suporte. Isso capacita os especialistas internos a focar suas contribuições no que impactará mais os clientes - e, por sua vez, libera os agentes para se concentrarem em atendimento personalizado.
3. Enviar conhecimento aos agentes no contexto com a IA ajuda-os a bordar mais rapidamente e aprender enquanto trabalham
Dado todo o conhecimento que os representantes de suporte precisam saber ou ter acesso para responder às perguntas dos clientes, pode levar semanas para que os novos representantes se familiarizem e se sintam à vontade navegando em uma extensa base de conhecimento. Enquanto um representante experiente pode saber exatamente qual conhecimento ele precisa enviar a um cliente para responder a uma pergunta específica, um representante mais novo terá que dedicar tempo precioso procurando esse conhecimento enquanto o cliente espera na linha.
Quando uma base de conhecimento é aumentada com IA, esses representantes podem ser servidos com conhecimento em vez de terem que procurá-lo. Com base no contexto de uma conversa em andamento, soluções de IA como o Sugestão de IA do Guru podem apresentar conhecimento relevante para os representantes escolherem, eliminando a necessidade de procurar completamente. Ao ajudar todos os representantes, independentemente do nível de experiência, a acessar o mesmo conhecimento no mesmo período de tempo, a IA nivel a campo de jogo e capacita até os representantes mais novos a responderem às perguntas tão rapidamente quanto seus colegas veteranos.
Ser servido com conhecimento no momento também ajuda com o treinamento contextual. Gordon Ritter e Jake Saper, parceiros da Emergence Capital, exploraram esse conceito em profundidade e desenvolveram uma tese em torno do que chamam de redes de treinamento, que utilizam aprendizado de máquina para treinar os trabalhadores sobre como fazer seus trabalhos melhor enquanto os fazem.
Em vez de depender do treinamento de um representante antes ou depois de uma interação com o cliente, ("Aqui está o conhecimento que você vai precisar para esse caso de uso específico" ou "Aqui está o conhecimento que você deveria ter usado para esse caso de uso específico"), a IA pode treinar os representantes enquanto esse caso de uso ainda está ocorrendo.
No momento, se um representante não souber a resposta a uma pergunta específica e não tiver uma base de conhecimento alimentada por IA para sugerir a resposta correta, ele terá que fazer o melhor que puder com o que tem para responder à pergunta. Mesmo o treinamento mais abrangente não ajudará nessa situação se o representante não se lembrar do que foi treinado. E o treinamento pós-fato ajudará a responder melhor na próxima vez que a pergunta surgir, mas não fará nada pela interação atual com a qual eles precisam de ajuda. É esse treinamento sob demanda que vem do treinamento contextual que ajuda os representantes a aprender melhor. E o cliente não sofre como resultado de uma curva de aprendizado.
A IA também se torna mais inteligente ao longo do tempo e tem a capacidade de capturar, aprender e aproveitar a criatividade das pessoas para tornar a organização coletiva mais inteligente. De acordo com a Emergence Capital:
"O ingrediente chave das redes de treinamento é o software que reúne dados de uma rede distribuída de trabalhadores e identifica as melhores técnicas para concluir as tarefas."
Imagine que um representante é questionado por um cliente sobre uma questão de segurança complicada e sua base de conhecimento alimentada por IA lhe serve conhecimento potencialmente relevante para responder a essa pergunta. O representante pode usar uma parte desse conhecimento, mas o que acontece se ele então ainda pesquisar e encontrar uma parte diferente de conhecimento para usar na resposta à pergunta do cliente? Sem nenhuma IA envolvida, esse momento de aprendizagem aconteceria em um vácuo. Com a IA, o sistema pode capturar a criatividade e o sucesso das ações desse representante e, da próxima vez que um representante receber uma pergunta de segurança semelhante, a IA pode fornecer a esse representante o conhecimento adicional que não forneceu ao primeiro representante e que acabou fazendo a diferença.
"O interessante sobre as redes de treinamento é que, porque você tem dados do sensor, você pode realmente entender o que um representante está dizendo e qual é o resultado real, e o que é a coisa criativa que o representante fez para concluir com sucesso." Você pode capturar essa criatividade e distribuí-la para todos os outros na rede. Portanto, o conceito aqui é realmente muito poderoso. Por uma pessoa em qualquer lugar do mundo fazendo seu trabalho e, apenas fazendo seu trabalho, ela pode inadvertidamente treinar todos os outros na rede." - Jake Saper, Emergence Capital'
A IA potencializa experiências melhores para agentes e clientes.
Utilizar a IA para ajudar os representantes de primeira linha a desempenhar melhor seus trabalhos é uma situação vantajosa para ambos: os clientes ficam mais satisfeitos quando recebem a ajuda de que precisam de forma rápida e eficiente, e os representantes se sentem mais confiantes e capacitados quando podem se integrar rapidamente e desempenhar ao máximo de suas habilidades.
Uma versão desta postagem, co-autoria de Mark Smith, gerente de marketing de conteúdo da Zendesk, apareceu originalmente no blog da Zendesk. Aprenda como usar uma integração Zendesk + Guru para criar uma base de conhecimento Zendesk centralizada.
Apesar de todo o pessimismo sobre a IA substituir empregos humanos (existem mais de 44,5 milhões de resultados no Google para "IA substituindo empregos"), a aplicação mais imediata da inteligência artificial está em fazer os humanos melhor nos seus empregos - não substituí-los. Uma área em que a IA pode aumentar a força de trabalho humana é nas interações de serviço ao cliente de humano para humano. Quando um cliente está agitado e precisa de uma resposta rápida, inserir um chatbot alimentado por IA entre eles e um representante humano empático não é a melhor ideia. Em vez disso, a IA pode ser usada pelo representante humano para obter as respostas de que precisam para resolver o problema do cliente mais rapidamente.
Uma base de conhecimento alimentada por IA cria melhores experiências tanto para representantes quanto para clientes, através de:
Centralizando o conhecimento de fontes diversas e melhorando a qualidade e precisão das respostas dos representantes
Ajuda a manter o conteúdo preciso e relevante
Formar rapidamente novos agentes com treinamento contínuo e coaching contextual
1. IA pode centralizar conhecimento de fontes díspares e melhorar a qualidade e precisão das respostas
Quando um representante tem todo o conhecimento de que precisa para responder às perguntas do cliente entregue diretamente ao alcance de suas mãos, ele pode passar menos tempo procurando por uma resposta precisa e passar essa economia de tempo para seus clientes. Um cliente não saberá se um representante está sendo auxiliado por IA ou não, mas notará a diferença entre uma resposta imediata e um “Vou ter que voltar para você sobre isso”. Quando os representantes recebem conhecimento de forma proativa de um sistema de IA, eles não precisam procurar as respostas de que precisam.
Um cliente também notará a diferença entre “Deixe-me encontrar essa resposta para você” e “Deixe-me transferi-lo para meu colega que terá essa resposta para você”. Quando a IA pode operacionalizar uma base de conhecimento e disponibilizar informações de diferentes departamentos instantaneamente, os representantes não precisam passar os clientes de departamento em departamento quando uma pergunta está fora de seu alcance. Os clientes não se importam com qual departamento estão falando, eles apenas sabem que estão falando com sua empresa e esperam uma resposta. Usar IA para unificar e ativar conhecimento de toda a organização ajuda os representantes a fornecer respostas mais rápidas e economiza aos clientes a frustração de ter que esperar ou repetir sua pergunta para vários representantes.
De acordo com Kate Leggett na Forrester, essas inflexões pontuais em uma chamada - quando um representante não precisa colocar o cliente em espera ou transferi-lo para outro departamento para encontrar uma resposta - são onde uma empresa na verdade pode crescer e nutrir o relacionamento com o cliente: “Um agente precisa ser capacitado com todos os dados e conhecimento certos para poder responder à pergunta de um cliente o mais rápido possível. Novamente, porque os clientes dizem que valorizar o tempo deles é a coisa mais importante. E essa é uma proposição realmente difícil. E se você acertar, esses são os raros momentos em que você pode nutrir e cultivar o relacionamento que tem com os clientes.
2. A IA ajuda a manter o conteúdo preciso e relevante
Além de fornecer conteúdo aos representantes para que possam resolver rapidamente os problemas dos clientes, a IA pode garantir que a base de conhecimento da empresa permaneça relevante - e estudos mostram que empresas com uma abordagem ágil na atualização de conteúdo têm maiores índices de autoatendimento e melhores resultados de busca. Nesta era de produtos e serviços complexos, a curadoria de um centro de ajuda pode ser surpreendentemente difícil, mas as equipes de suporte podem contar com a IA para tornar esse processo mais fluido.
Por exemplo, a IA pode sinalizar conteúdo para revisão em intervalos regulares, aproveitando o aprendizado de máquina para identificar artigos que precisam de títulos atualizados, novo conteúdo e melhores etiquetas de busca. No entanto, talvez a característica mais poderosa de uma base de conhecimento alimentada por IA seja sua capacidade de sugerir novo conteúdo com base no que os clientes estão pedindo em solicitações de suporte. Isso capacita os especialistas internos a focar suas contribuições no que impactará mais os clientes - e, por sua vez, libera os agentes para se concentrarem em atendimento personalizado.
3. Enviar conhecimento aos agentes no contexto com a IA ajuda-os a bordar mais rapidamente e aprender enquanto trabalham
Dado todo o conhecimento que os representantes de suporte precisam saber ou ter acesso para responder às perguntas dos clientes, pode levar semanas para que os novos representantes se familiarizem e se sintam à vontade navegando em uma extensa base de conhecimento. Enquanto um representante experiente pode saber exatamente qual conhecimento ele precisa enviar a um cliente para responder a uma pergunta específica, um representante mais novo terá que dedicar tempo precioso procurando esse conhecimento enquanto o cliente espera na linha.
Quando uma base de conhecimento é aumentada com IA, esses representantes podem ser servidos com conhecimento em vez de terem que procurá-lo. Com base no contexto de uma conversa em andamento, soluções de IA como o Sugestão de IA do Guru podem apresentar conhecimento relevante para os representantes escolherem, eliminando a necessidade de procurar completamente. Ao ajudar todos os representantes, independentemente do nível de experiência, a acessar o mesmo conhecimento no mesmo período de tempo, a IA nivel a campo de jogo e capacita até os representantes mais novos a responderem às perguntas tão rapidamente quanto seus colegas veteranos.
Ser servido com conhecimento no momento também ajuda com o treinamento contextual. Gordon Ritter e Jake Saper, parceiros da Emergence Capital, exploraram esse conceito em profundidade e desenvolveram uma tese em torno do que chamam de redes de treinamento, que utilizam aprendizado de máquina para treinar os trabalhadores sobre como fazer seus trabalhos melhor enquanto os fazem.
Em vez de depender do treinamento de um representante antes ou depois de uma interação com o cliente, ("Aqui está o conhecimento que você vai precisar para esse caso de uso específico" ou "Aqui está o conhecimento que você deveria ter usado para esse caso de uso específico"), a IA pode treinar os representantes enquanto esse caso de uso ainda está ocorrendo.
No momento, se um representante não souber a resposta a uma pergunta específica e não tiver uma base de conhecimento alimentada por IA para sugerir a resposta correta, ele terá que fazer o melhor que puder com o que tem para responder à pergunta. Mesmo o treinamento mais abrangente não ajudará nessa situação se o representante não se lembrar do que foi treinado. E o treinamento pós-fato ajudará a responder melhor na próxima vez que a pergunta surgir, mas não fará nada pela interação atual com a qual eles precisam de ajuda. É esse treinamento sob demanda que vem do treinamento contextual que ajuda os representantes a aprender melhor. E o cliente não sofre como resultado de uma curva de aprendizado.
A IA também se torna mais inteligente ao longo do tempo e tem a capacidade de capturar, aprender e aproveitar a criatividade das pessoas para tornar a organização coletiva mais inteligente. De acordo com a Emergence Capital:
"O ingrediente chave das redes de treinamento é o software que reúne dados de uma rede distribuída de trabalhadores e identifica as melhores técnicas para concluir as tarefas."
Imagine que um representante é questionado por um cliente sobre uma questão de segurança complicada e sua base de conhecimento alimentada por IA lhe serve conhecimento potencialmente relevante para responder a essa pergunta. O representante pode usar uma parte desse conhecimento, mas o que acontece se ele então ainda pesquisar e encontrar uma parte diferente de conhecimento para usar na resposta à pergunta do cliente? Sem nenhuma IA envolvida, esse momento de aprendizagem aconteceria em um vácuo. Com a IA, o sistema pode capturar a criatividade e o sucesso das ações desse representante e, da próxima vez que um representante receber uma pergunta de segurança semelhante, a IA pode fornecer a esse representante o conhecimento adicional que não forneceu ao primeiro representante e que acabou fazendo a diferença.
"O interessante sobre as redes de treinamento é que, porque você tem dados do sensor, você pode realmente entender o que um representante está dizendo e qual é o resultado real, e o que é a coisa criativa que o representante fez para concluir com sucesso." Você pode capturar essa criatividade e distribuí-la para todos os outros na rede. Portanto, o conceito aqui é realmente muito poderoso. Por uma pessoa em qualquer lugar do mundo fazendo seu trabalho e, apenas fazendo seu trabalho, ela pode inadvertidamente treinar todos os outros na rede." - Jake Saper, Emergence Capital'
A IA potencializa experiências melhores para agentes e clientes.
Utilizar a IA para ajudar os representantes de primeira linha a desempenhar melhor seus trabalhos é uma situação vantajosa para ambos: os clientes ficam mais satisfeitos quando recebem a ajuda de que precisam de forma rápida e eficiente, e os representantes se sentem mais confiantes e capacitados quando podem se integrar rapidamente e desempenhar ao máximo de suas habilidades.
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