Autoatendimento na era da IA: agentes virtuais que realmente resolvem

Autoatendimento na era da IA: agentes virtuais que realmente resolvem

Os clientes de hoje esperam ajuda instantânea e flexível em todos os canais (chat na Web, SMS, voz, redes sociais) enquanto as equipes de suporte estão mais sobrecarregadas do que nunca. Altos volumes de tickets, redução das Customer Satisfaction Scores (CSATs) e agentes sobrecarregados tornaram-se a norma em vez da exceção. A abordagem tradicional de simplesmente adicionar mais pessoas ao problema não é sustentável. Além disso, não é o que os clientes querem. Os clientes geralmente preferem resolver os problemas sozinhos quando possível, mas apenas se as soluções de autoatendimento realmente funcionarem.

Para equipes de experiência do cliente, a resolução supera a deflexão sempre. Se o seu sistema self-service, como a URA, o chatbot ou o agente virtual, não resolver o problema do cliente, ele cria outro ticket e, muitas vezes, com um cliente ainda mais frustrado. 

Felizmente, a IA agêntica oferece oportunidades de criar experiências de suporte positivas que realmente resolvem tíquetes, liberando sua equipe para lidar com interações mais complexas. 

O que significa que os agentes virtuais resolverão os problemas 

Um agente virtual que chega a uma resolução vai além dos chatbots com scripts ou das árvores telefônicas simples. Ele fornece ajuda completa de ponta a ponta em vários canais, concluindo a tarefa do cliente ou transferindo o atendimento para um humano com todo o contexto. Esse agente é alimentado por IA, disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, e tem memória perfeita e paciência ilimitada.

Como isso se parece na prática:

Entender claramente a intenção: além de instruções "se-então", o sistema precisa entender o que os clientes realmente querem realizar e confirmar esse entendimento antes de agir. Isso evita os ciclos frustrantes em que os clientes ficam presos repetindo as mesmas informações de formas diferentes.

Acessar os sistemas certos: a compreensão contextual no seu banco de dados e os fluxos de trabalho transformam agentes virtuais de quiosques de informações em auxiliares orientados à ação. Ao entender o escopo completo de uma compra com acesso ao seu CRM, faturamento, inventário etc., os agentes têm o contexto necessário para completar tarefas de forma eficaz. Isso permite que eles processem devoluções, atualizem contas ou agendem compromissos.

Manutenção da memória entre canais: os clientes podem iniciar uma conversa no chat da Web, continuar via SMS e terminar com uma chamada telefônica sem perder nenhum contexto. O agente virtual lembra quem é e o que está tentando realizar.

Entrega no momento certo: o agente virtual sabe quando a intervenção humana agrega valor e faz a transferência perfeitamente, com o contexto completo. O agente humano deve ver todo o histórico da conversa, quais ações foram tentadas e por que ocorreu a escalada, para que o cliente não precise se repetir. 

Por que muitas experiências de autoatendimento falham

A maioria das organizações tem dificuldades com o autoatendimento porque os canais são isolados, criando uma experiência do cliente fragmentada. Os sistemas de chat, voz e mensagens operam de forma independente, forçando os clientes a recomeçar ao trocar de canal. Quando você combina a fragmentação dos canais com a falta de dados para entender completamente o contexto dos problemas dos clientes, as experiências de autoatendimento falham. 

Vamos usar o cenário a seguir como um exemplo de por que as experiências de autoatendimento não estão atingindo seu potencial total. 

Desafio 1: os chatbots não podem agir

Jennifer pede um vestido de uma loja on-line, mas precisa trocá-lo por um tamanho diferente. Ela acessa o site da loja para trocar o pedido e usa a funcionalidade de chat na Web. O chatbot, em vez de enviar suas informações para uma devolução, envia um link para a página de devolução para que ela mesma envie. 

Nos bastidores: os chatbots podem responder a perguntas, mas muitas vezes não podem agir. Quando um cliente deseja alterar a assinatura, redefinir a senha ou rastrear um pedido, esses bots podem fornecer informações gerais (como links para páginas da Web), mas não conseguem resolver o problema.

Desafio 2: não é possível identificar a necessidade de escalonamento

Jennifer clica na página de retorno, mas não encontra uma opção para trocar. Ela compartilha isso com o chatbot, mas o chatbot a envia novamente para a página de retorno. Ela reformula a descrição dos desafios que está enfrentando e, ainda assim, é enviada para a página de retorno. 

Nos bastidores: o sistema não consegue entender ou responder a avisos de linguagem natural. Em vez disso, o cliente fica limitado a menus rígidos. 

Desafio 3: restrito por menus rígidos

Jennifer acaba entrando em contato por telefone com a equipe de suporte, mas primeiro precisa passar por uma árvore de voz que a faz gritar "falar com um agente humano" no telefone. 

Nos bastidores: o chatbot não consegue identificar que algo está errado e que o problema deve ser escalado para um agente humano. Neste ponto, os clientes estão muito frustrados. 

Desafio 4: o agente humano não tem contexto

Quando Jennifer finalmente chega a um agente, ela precisa fornecer o contexto completo de sua troca de pedidos novamente.

Nos bastidores: as trocas de responsabilidade agravam a frustração. Sem a transferência de contexto adequada, cada escalonamento parece uma reinicialização. Os clientes se veem explicando suas situações repetidamente, enquanto os agentes tentam juntar as peças do que aconteceu. 

Desafio 5: incapacidade de aprender com erros

Um mês depois, outro cliente deseja trocar um item e experimenta exatamente os mesmos problemas que Jennifer. O sistema não aprendeu com seus erros anteriores e clientes adicionais têm uma experiência insatisfatória. 

Nos bastidores: o loop de aprendizado está faltando, então os erros são repetidos. As conversas não são analisadas sistematicamente, e o chatbot, por si só, não consegue identificar padrões nas dificuldades do cliente ou otimizar seus fluxos com base nos dados de uso.

Por que os sistemas self-service não foram atualizados?

A má experiência do cliente com sistemas self-service desatualizados faz com que as pontuações de CSAT despenquem. Ainda assim, muitos líderes de CX hesitam em aprimorar sua pilha de tecnologia porque substituir as ferramentas existentes causa uma grande interrupção tanto para as equipes quanto para os clientes. 

Felizmente, nem todas as soluções self-service exigem a abordagem de substituição total. Com plataformas modernas como a Twilio, você pode integrar recursos de IA agêntica sobre sua pilha de tecnologia atual, preservando o fluxo de trabalho existente e adicionando inteligência.

Design de URA para self-service orientado à resolução

Ao implantar agentes virtuais para self-service orientado à resolução, a qualidade do suporte depende apenas dos dados aos quais eles têm acesso. Projetar uma unidade de resposta audível (URA) self-service exige o contexto de quem são seus clientes, onde estão e qual é o problema, além de critérios predefinidos que ajudam os agentes a identificar quando é hora de escalar o problema para um humano. 

Conheça seu cliente: O reconhecimento do cliente transforma a experiência imediatamente. Quando os clientes retornam, o sistema deve conhecer o histórico, as preferências e os relacionamento do cliente com a sua marca. Isso não se trata apenas de conveniência, mas sim de gerar confiança, mostrando aos clientes que você entende quem eles são. 

Encontre os clientes onde eles estão: Seu agente virtual deve fornecer a mesma experiência inteligente, seja para os clientes pelo chat na Web, SMS, WhatsApp ou chamadas de voz.

Troque de canal sem precisar recomeçar: a continuidade da conversa entre os canais elimina um dos maiores pontos de atrito no atendimento ao cliente. Um cliente pode começar a solucionar problemas no site, perceber que precisa fazer uma chamada enquanto dirige e deseja continuar a mesma conversa por telefone. Seu agente virtual deve fazer essa transição sem problemas.

Saiba quando encaminhar: A estratégia de escalonamento deve ser intencional em vez de reativa. Os agentes virtuais devem transferir para humanos quando o valor do cliente, a análise de sentimentos ou as políticas indicarem que a intervenção humana seria mais eficaz. Isso não é uma falha: é a alocação inteligente de recursos.

Aprender e otimizar: cada interação deve alimentar um loop de aprendizado. Analise as conversas semanalmente para identificar padrões de resolução bem-sucedidos, obstáculos comuns e oportunidades para melhorar os fluxos. Essa otimização contínua é o que eleva o self-service de um recurso básico a uma experiência excepcional. 

A abordagem da Twilio em relação à eficiência de self-service 

A Twilio reconhece os desafios que as equipes de experiência do cliente e as empresas enfrentam quando os clientes têm uma experiência de self-service ruim. A IA conversacional da Twilio ajuda as equipes a melhorar as interações humanas com respostas inteligentes. Ao automatizar conversas de rotina, unificar dados entre canais e fornecer percepções sobre o comportamento histórico, os agentes de IA da Twilio são capazes de fornecer experiências úteis e orientadas por soluções. 

A IA de conversação da Twilio inclui:

1. Inteligência conversacional, que captura e analisa cada interação com o cliente em todos os canais, fornecendo a capacidade de observação e os insights necessários para entender o que está funcionando e o que não está. Não se trata apenas de gravação de chamadas, é uma análise de conversa abrangente que revela padrões, tendências de sentimento e oportunidades de otimização.

2. O ConversationRelay, que usa agentes de voz com IA para manter conversas naturais com os clientes. Você traz seu próprio LLM para poder controlar sua UX, gerenciar custos e adotar novas tecnologias assim que forem lançadas.

3. Um design modular, para que você possa aproveitar a infraestrutura existente. Em vez de descartar seus sistemas atuais, você pode ampliá-los, criando um fluxo de autoatendimento que beneficia não apenas a equipe de CX, mas também os clientes e os resultados de negócios. 

Como o self-service funciona na Twilio

A porta de entrada da sua marca: o agente virtual multicanal 

Seu agente virtual geralmente é a primeira interação que um cliente tem ao resolver um problema e pode definir a experiência de um cliente com sua marca. Quer eles se comuniquem por chat na Web, prefiram mensagens SMS, precisem de suporte para WhatsApp ou queiram fazer uma chamada de voz, eles devem ter uma experiência uniforme.

Os agentes virtuais da Twilio fornecem verificação de identidade perfeita, confirmação clara de intenção e execução real de tarefas. O agente virtual pode redefinir senhas, modificar reservas, processar devoluções e gerenciar outras transações de rotina, mas importantes. Quando os clientes precisam mudar de canal, a conversa continua naturalmente, sem repetir perguntas nem perder contexto.

Roteamento inteligente e proativo

As melhores decisões de roteamento acontecem antes que um cliente queira ser encaminhado. Os agentes virtuais da Twilio escalam com base em critérios claros, como complexidade de solicitações, limites de políticas, status de contas de alto valor ou indicadores de sentimento que sugerem que a intervenção humana seria mais eficaz.

Quando o escalonamento ocorre, o agente humano recebe uma transcrição completa, um resumo estruturado e dados relevantes do cliente. Essa preparação permite resoluções mais rápidas e elimina perguntas repetitivas, como "o que parece ser o problema?" que destrói a satisfação do cliente.

Contexto que acompanha o cliente

Informações como intenção do cliente, etapas de resolução de problemas já tentadas, preferências do cliente, produtos possuídos e status atual de verificação ficam disponíveis aos agentes humanos quando entram nas conversas. 

Para os clientes, isso significa que não há ciclos de reverificação, a menos que seja realmente necessário por motivos de segurança. O sistema lembra quem são e o que está tentando realizar. 

Capacidade de observação e insights em todas as conversas

O Twilio Conversational Intelligence rastreia e analisa todas as interações com clientes, chamadas, chats e mensagens, independentemente do canal. Essa visão abrangente revela insights acionáveis: principais intenções de clientes, pontos comuns de desistência, acionadores de encaminhamento e frases específicas que se correlacionam a resultados positivos ou negativos.

Esses insights permitem melhoria contínua. Você pode identificar quais fluxos de self-service funcionam bem, onde os clientes ficam presos e quais mudanças teriam o maior impacto tanto nas taxas de resolução quanto na satisfação do cliente.

Domine o suporte de self-service com a Twilio

O futuro da experiência do cliente pertence a organizações que podem combinar eficiência de IA com o toque humano. Agentes virtuais que realmente resolvem os problemas dos clientes não substituem os agentes humanos, eles ampliam seu impacto, lidando com tarefas rotineiras de forma eficiente e escalando situações complexas com contexto completo.

Quando o self-service funciona corretamente, todos ganham. Os clientes obtêm resoluções mais rápidas nos seus próprios termos, os agentes se concentram em interações de alto valor onde podem fazer a diferença real, e os líderes de CX veem métricas aprimoradas em todos os níveis.

Explore as soluções de self-service da Twilio, cadastre-se gratuitamente ou fale com nossa equipe de vendas para descobrir como agentes virtuais orientados à resolução podem resolver seus desafios de volume de tíquetes enquanto melhoram a satisfação de clientes e agentes.