Gerar eficiência em operações de Call Center é um dos maiores desafios a serem enfrentados pelas empresas do setor. No entanto, se aliando à tecnologias, como o Speech Analytics, esse processo pode ser simplificado.
No post de hoje, trouxemos para você alguns cases de uso da nossa inteligência artificial e como ela pode auxiliar o seu call center a otimizar a sua operação.
Antes de tudo, o que é Speech Analytics?
Antes de entender como essa tecnologia auxilia os call centers a gerar eficiência, vamos entender um pouco mais sobre ela.
O Speech Analytics é uma inteligência artificial que acompanha em tempo real 100% das ligações da sua empresa e transforma cada uma delas em dados. Dessa forma, o seu call center não precisa se preocupar, por exemplo, com a monitoria de qualidade manual, pois a tecnologia faz tudo isso por você.
Os principais dados extraídos pela IA são:
- Humor do cliente;
- Palavras-chave mencionadas;
- Palavras de risco (Procon, justiça, entre outras);
- Menção à concorrência;
- Produtividade da chamada (Call Score);
- Comparativo de desempenho entre os agentes;
- Tempo de fala do agente, do cliente e o tempo de silêncio;
- Adesão dos atendentes ao script de atendimento;
- Produtos mais mencionados nas chamadas;
- Entre outros.
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Por fim, o Speech Analytics permite que você não precise ouvir as ligações por amostragens para saber o desempenho de atendimento do seu call center. Ou seja, ela te ajuda a gerar cada vez mais eficiência. Afinal, ao invés de focar em ouvir ligações, o time de monitoria de qualidade pode focar no que realmente importa: em melhorar o atendimento.
Como usar o Speech Analytics para gerar eficiência no meu Call Center?
Para entender como o Speech Analytics te ajuda a gerar eficiência na operação do seu call center, nada melhor do que ver na prática.
Certto Telecom: Mais eficiência e mais ticket médio
A Certto Telecom é uma referência no mercado de telecomunicação no estado do Paraná. Após poucos meses de uso do Speech Analytics, a empresa conseguiu alcançar o maior ticket médio da região em comparação com as outras empresas do setor.
O Speech Analytics ajudou a Certto da seguinte forma:
- Permitiu a análise de ligações através da inteligência artificial;
- Mensurou a qualidade das ligações recebidas e os níveis de produtividade de cada chamadas;
- Por meio da análise de palavras-chave, possibilitou que os argumentos que mais vendem fossem identificados;
- Evidenciou insights para a melhora do atendimento;
- Mostrou quais os pontos fracos do script de vendas;
- Permitiu que a gestão analise o desempenho dos vendedores;
Por fim, como resultados, a empresa conquistou um valor superior em ticket médio na região. Além disso, a análise de ligações que, anteriormente, era feita de 6 em 6 meses, passou a ser feita todos os dias com o intuito de obter insights.
A empresa também pode identificar de forma automática cada agente operacional que atendia as ligações, já que o Speech Analytics identifica automaticamente a voz de cada atendente. Isso foi muito importante para que a Certto pudesse oferecer feedbacks individuais aos colaboradores.
Outros dados importantes obtidos pela empresa foram as marcações de concorrentes e de produtos nas chamadas para que os vendedores tomassem decisões mais rapidamente e de forma assertiva.
Tudo isso, é claro, além de um investimento mais certeiro em treinamentos e feedbacks para toda a equipe da empresa.
Insights preciosos para gerar eficiência em um call center
Fizemos um estudo aprofundado nas operações de um call center que utiliza o Speech Analytics da PhoneTrack. No total, analisamos mais de 1.000 ligações, totalizando mais de 93 horas de áudios transcritos.
No final do processo, a cliente identificou que:
- Os agentes de atendimento aderiam, em média, 88% ao script de atendimento;
- Poucas palavras negativas (como reclamação ou Procon) foram identificadas nas ligações (cerca de 1% apenas);
- 3 agentes estavam jogando a média do atendimento para baixo;
- A atualização de cadastro foi o tópico do script menos seguido e onde cada agente estava errando mais;
Em suma, a empresa conseguiu:
- Mapear o momento e o contexto em que o agente falava cada parte do script;
- Oferecer treinamentos do script de atendimento para os agentes que estavam jogando a média do time para baixo;
- Identificar o que funciona e o que não funciona na argumentação com o consumidor;
- Que boa parte do tempo de silêncio nas chamadas foi motivada por um tom de voz baixo do operador, o que pode indicar fadiga ou cansaço;
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