Episódio #14: O Guia Completo para Análise de Intenção Alimentada por IA

Se você quer entender seus clientes, você precisa entender suas intenções. Canais modernos podem ajudar. Mas como você pode filtrar e analisar os bilhões de mensagens enviadas todos os dias? Felizmente, a ajuda está aqui. No episódio de hoje, veremos como a IA pode ajudá-lo a entender a intenção do cliente e melhorar sua experiência geral.

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TRANSCRIÇÃO DO PODCAST

É a Experiência CXM. E como sempre, sou Grad Conn, CXO da Sprinklr. E hoje vamos dar início a uma série relativamente longa de discussões sobre IA. Deixe-me dizer um pouco por que a IA é importante. Vou desmistificar um pouco a IA nas próximas semanas, e vamos, vamos cavar em todos os tipos de recursos e coisas diferentes. Então vai ser super divertido. Mas eu quero falar sobre IA em alto nível. E então quero focar especificamente em um aspecto de como a IA é usada dentro do Sprinklr para algo chamado intents. E não é intenso, suas intenções... como em INTENTS. Como no que você pretende fazer? Qual era sua intenção? E assim, identificar as intenções e trazê-las à vida tem um número muito significativo de casos de uso aplicados, principalmente no Atendimento ao Cliente. Não só, mas particularmente no Atendimento ao Cliente. Provavelmente clicaremos duas vezes sobre isso um pouco mais hoje.

Então, por que IA? Então você me ouviu falar se você está ouvindo, sobre ouvir, aprender e amar. É disso que trata a Sprinklr, que é ouvir o que as pessoas estão dizendo. Traga os bilhões de conversas que estão por aí. Eles não são estruturados, não são solicitados. Não solicitado é bom. Não solicitado é bom, porque é a verdade. Não estruturado é difícil. Desestruturado é difícil porque você tem uma mistura de emoções, uma mistura de marcas, uma mistura de ideias em um único post. Mais complexo, mais difícil de analisar.

A maneira como a maioria das empresas está lidando com isso hoje ainda é ignorá-lo. Porque é difícil. Em vez disso, eles fazem pesquisas ou grupos de foco. Oh meu Deus, eu não posso acreditar que as pessoas ainda estão fazendo grupos de foco. Mas há algumas pessoas que estão apenas fazendo pesquisas porque são mais fáceis. Eles são dados estruturados, eles podem colocá-los no sistema de CRM, seu banco de dados relacional não atrapalha. Tão fácil, certo? E tão bobo. Se alguém aprendeu alguma coisa com a eleição dos EUA, as pesquisas não funcionam. As enquetes são um lixo. O feedback solicitado é quase sempre falso. Você quer feedback não solicitado, é isso que você precisa obter. Então é disso que se trata ouvir.

Aprender é o que vamos gastar muito tempo hoje. Porque o problema, o melhor de puxar milhões de conversas é que você tem milhões de conversas. O que as pessoas realmente pensam. A chamada voz do cliente, mas é a verdadeira voz do cliente porque não é solicitada. O problema é como você lê um milhão de conversas que cobrem toda a gama e abrangem emoções e marcas. Então, vou gastar muito tempo nisso porque a única maneira de fazer isso, a única maneira de fazer isso é com IA. E a Sprinklr tem uma das plataformas de IA mais sofisticadas do mundo. Está desenvolvendo isso há anos, é um dos nossos maiores investimentos como empresa. Estamos usando um enorme banco de dados para treiná-lo e uma enorme base de usuários para fazer comentários diários sobre ele. Então temos uma plataforma incrível. E vou falar um pouco sobre como esse tipo de coisa ganha vida.

E então, claro, a parte do amor vem de uma vez que você discerne o que as pessoas querem e o que elas estão fazendo, você pode realmente fazer a coisa certa por elas. Então deixe-me falar um pouco sobre a intenção. Então deixe-me falar sobre isso primeiro, em um contexto de atendimento ao cliente. Vou falar um pouco sobre alguns dos desafios enfrentados pelas equipes de atendimento hoje. A propósito, se você ouvir um som de latido no fundo, é o meu cachorro tendo um pesadelo. Então o nome dela é Hester, uma cachorra muito fofa. De qualquer forma, os desafios enfrentados pelas equipes de atendimento hoje: mais de 50% das ligações dos clientes não são resolvidas ou exigem algum tipo de escalação. 52% dos clientes desligam uma chamada de atendimento ao cliente antes que o problema seja realmente resolvido. E 32% das pessoas esperam uma resposta em 30 minutos, e 50% das pessoas esperam uma resposta em uma hora.

O Atendimento ao Cliente não está realmente cortando muitas das principais métricas que as pessoas esperam. Veja o que você realmente quer ser capaz de fazer para corrigir isso: você precisa identificar as principais intenções do cliente que impulsionam o volume de chamadas e consultas. E então habilitar agentes com respostas baseadas em IA baseadas nessas intenções. E se você puder entender e processar a intenção do cliente, poderá acelerar a resposta do cliente em mais de 99%. Assim, você pode reduzir o tempo de resolução de, digamos, 10 minutos ou mais para segundos para a maioria das consultas. Portanto, é realmente uma das coisas mais fundamentais, que é se você entender a intenção de uma mensagem e puder discernir isso com o aprendizado de máquina, poderá retornar rapidamente a alguém com algo que os ajude a resolver seu problema.

Você sabe, a IA é um grande negócio nos dias de hoje. 57% das empresas esperam que a IA melhore a experiência do cliente. Isso é da Forrester. E há, na verdade, uma redução de custos de 91%, que pode ser alcançada substituindo agentes humanos por agentes virtuais. Isso é um estudo da IBM. Você sabe, a automação inteligente pode reduzir os tempos de resposta em 80%, descobriu a KPMG. E a EY diz que há uma redução de 20 vezes nos requisitos de recursos subsequentes quando a IA é implantada no atendimento. 80% de todos os executivos dizem que a IA aumenta a produtividade. E estou surpreso que não seja 100%. Mas certamente, a maioria das pessoas percebe e reconhece que a IA é a chave para impulsionar o futuro.

Então deixe-me falar sobre o que são intenções. Portanto, usar a intuição da AI Sprinklr pode classificar automaticamente as mensagens para ajudar as marcas a entender melhor a intenção do cliente. Por exemplo, alguém pode dizer algo como, comprei no mês passado, recentemente, parou de funcionar e há uma luz vermelha, que continua piscando. Onde posso conseguir um novo? Esse é um tipo de post clássico, certo? É o tipo de coisa que as pessoas dizem o tempo todo. É muito difícil conseguir isso, a menos que você tenha um mecanismo de IA muito forte. Porque o mecanismo de IA pode ler isso e dizer, ah, alguém precisa de um localizador de lojas. E eles têm um mau funcionamento do dispositivo. Eles analisam isso e essa é a intenção da mensagem, mesmo que as palavras sejam meio desleixadas. Assim, intenciona, analisa as mensagens e identifica se é uma opinião, uma consulta, uma nota de marketing, uma notícia, uma reclamação, uma sugestão, uma apreciação e muitas, muitas, muitas, muitas outras coisas e depois classifica o conteúdo em um conjunto de categorias de intenção predefinidas. E trabalhamos com cada um de nossos clientes para descobrir quais são, e podem ser 40, 50, 60, 100. Pode haver muitas intenções diferentes, dependendo da marca.

Deixe-me te dar outro exemplo. Alguém vai dizer algo como eu quero substituir meu dispositivo. Quando suas lojas estão abertas? Direita? A intenção aqui é o tempo de armazenamento. E novamente, a substituição do dispositivo, certo? Então, como podemos obter um dispositivo para essa pessoa e obter os horários da loja. E essa ideia de poder extrair intents e identificá-los nos permite ser muito melhores com roteamento, porque sabemos para onde enviar a mensagem, muito melhor com gerenciamento de respostas, porque sabemos o que precisamos dizer a eles. E podemos ajudar os agentes a responder às coisas muito rapidamente.

E então, basicamente, a maneira como funciona tecnicamente, se você gosta desse tipo de coisa, é que outra pessoa tem uma mensagem onde essencialmente eles dirão algo como eu comprei este dispositivo no mês passado e está demorando muito para carregar agora, onde posso obtê-lo substituído. E então cada palavra na mensagem é tokenizada. Assim, a mensagem é dividida em tokens. E então ocorre a detecção de frase. E assim a detecção de frase realmente irá extrair as palavras que estão associadas a diferentes tipos de intents. E então basicamente… coisas como demorar muito para carregar seria uma frase que você pode extrair da mensagem inicial. E isso se traduz em uma intenção chamada carregamento lento. E onde posso substituí-lo é um conjunto de tokens, que é uma frase, que significa substituição em uma intenção. Portanto, essa substituição geralmente é considerada a intenção principal, porque o carregamento lento é uma reclamação, enquanto a substituição é uma solicitação, certo?

Portanto, as intenções também se priorizarão. E então o que podemos fazer é configurar essas coisas para roteamento. Assim, dependendo da intenção identificada, a mensagem pode ser roteada para agentes específicos especializados no tratamento desse tipo de intenção. Você pode realmente criar bots de bate-papo conversacionais. Assim, eles usarão intents para fornecer respostas automatizadas a mensagens pertencentes a um intent específico. E então você também pode usar a identificação para assistência do agente. Portanto, os bots de bate-papo de perguntas frequentes podem usar intents para responder às perguntas mais frequentes dos clientes, o que é realmente útil. Quer dizer, muitas vezes tenho dúvidas e não preciso falar com ninguém, só quero saber a que horas o lugar abre ou quando fecha? Ou como faço para consertar. E se um chatbot pode fazer isso, para mim, estou em cima disso.

E então a melhor coisa, é claro, é relatar. Assim, a análise de intenção pode ser usada para fornecer números consolidados sobre a intensidade predominante por trás das diferentes mensagens do cliente. E isso permite que as empresas recebam toda essa massa de mensagens que chegam até elas por todos esses canais diferentes. Lembre-se, são canais modernos, certo? Não é apenas social. Então, é qualquer coisa que apareça nos fóruns que existem, os sites de revisão que existem, blogs que existem, todas as plataformas de mensagens que existem, todas as plataformas sociais que existem, bate-papo em seu site, tudo esse material que está chegando pode ser analisado. E o que você pode fazer é olhar, ei, aqui estão todos os diferentes tipos de coisas que as pessoas estão perguntando. E essas são as intenções primárias. E assim você pode ter um gráfico de pizza realmente simples. E você poderia ter, você sabe, um monte de pessoas geralmente satisfeitas, um monte de pessoas com queixas gerais. Há problemas de entrega, problemas de localização, problemas de publicidade, problemas de carrinho de compras, problemas de carreira, problemas de trabalho, detalhes de pedidos, informações de filiais e lojas, perguntas sobre o programa de fidelidade, saudações, assistência necessária, disponibilidade... continua e continua... desculpas, anexos, fidelidade danificada , quebrado, como você pode apenas, você pode adicionar quantos quiser. E dependendo do tipo de negócio em que você está, obviamente, se você estiver em um negócio de serviços, não verá muitas substituições. Mas você verá um monte de talvez fazer melhores ou fazer ou você sabe, fazer overs e esse tipo de coisa.

Então, você sabe, isso para mim é uma das coisas mais empolgantes que estão surgindo hoje da Sprinklr, porque você pode ver aumentos incríveis na resolução de casos, no número de casos tratados e no número de mensagens de entrada que são tratadas por bots. Então, na verdade, estamos vendo em um caso, há uma conta WeChat, e eles conseguiram um aumento de 2,4 vezes na velocidade de resolução de casos, eles são capazes de lidar com 25% mais casos e de 1,3 milhão de mensagens de entrada, quase 100 milhares só podiam ser manipulados por um bot. E eles são capazes de fazer desvio de caixa, e isso faz muito sentido. E à medida que você faz isso mais, você fica melhor nisso. Você fica melhor em identificar intenções e fica melhor em ter as respostas certas para as pessoas que elas precisam.

Portanto, este é um recurso para compra no Sprinklr. Se tiver interesse, já sabe, entre em contato pelo site. E é sobre isso que vamos falar hoje em IA. Então eu vou assinar. Para a experiência CXM. É Grad Conn e vejo você amanhã.