URA conversacional: o que é e como ela difere da URA tradicional

A Salesforce descobriu recentemente que 53% dos clientes acreditam que a IA generativa ajuda as empresas a atendê-los melhor. Uma maneira de fazer isso é por meio da URA conversacional.

Você provavelmente já falou ao telefone e interagiu com um menu de URA pressionando botões ou dando comandos curtos e falados. No entanto, talvez você não tenha encontrado uma URA conversacional, uma ferramenta com a qual você pode falar naturalmente.

Como isso funciona? Continue lendo para descobrir.

Principais conclusões:

• Com a URA tradicional, os usuários navegam por prompts e árvores de menus para receber informações ou entrar em contato com um agente que possa ajudá-los.
• Alguns sistemas usam a tecnologia DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency, multifrequência de tom duplo), na qual os usuários pressionam botões para selecionar opções, enquanto outros sistemas IVR usam IA para reconhecimento de fala.
• Quando configurado e personalizado de forma eficaz, a resolução da primeira chamada do autoatendimento IVR pode chegar a 74%.
• A URA conversacional usa a tecnologia de IA (especialmente o processamento de linguagem natural) para interpretar as declarações do autor da chamada e gerar respostas semelhantes às humanas.
• Há prós e contras entre a URA tradicional e a URA conversacional, e muitas empresas não precisam do nível de complexidade que a URA conversacional introduz em seu sistema de URA.

O que é URA conversacional?

A URA conversacional é um tipo de sistema interativo de resposta por voz. Ele usa processamento de linguagem natural (NLP) e tecnologia de reconhecimento de fala para ter interações semelhantes às humanas com os autores das chamadas.

Uma conversa com a Siri ou a Alexa é um exemplo cotidiano – embora simplificado – do mesmo tipo de interação que você pode ter com um software de URA conversacional. O objetivo é ajudar os usuários a chegar a uma solução ou conectá-los a alguém que possa encontrar uma solução.

Como funciona a URA conversacional?

A tecnologia que alimenta a URA conversacional é complexa. No entanto, o fluxo básico de como uma conversa ocorre se divide em cinco etapas:

1. Entradas do chamador – a PNL identifica o idioma do usuário e traduz o significado básico por trás da declaração do cliente.
2. Análise da intenção do usuário – A compreensão de linguagem natural (NLU) determina o verdadeiro significado de uma declaração. Ele leva em conta não apenas o que o cliente está dizendo, mas também como ele está dizendo.
3. Gerenciamento de respostas – Os dados de NLP e NLU alimentam o componente de geração de linguagem natural (NLG). A NLG é a tecnologia que gera uma resposta com uma fala audível semelhante à humana. Uma resposta calculada leva em conta os detalhes pessoais ou o histórico de chamadas anteriores, quando apropriado.
4. Humanize a interação – Todos os três componentes da IA de conversação trabalham juntos, produzindo uma resposta semelhante à humana.
5. Aprendizado e reforço – A resposta do próximo ouvinte passará pelo mesmo processo. A IA analisa a linguagem e o significado. Ele agora verifica os sucessos ou fracassos da interação anterior e “aprende” para conversas futuras.

Qual é a diferença entre a URA tradicional e a URA de conversação?

A URA tradicional e a URA conversacional buscam atingir os mesmos objetivos. A maneira como eles atingem esses objetivos é diferente, e os resultados variam de acordo com os casos de uso.

Exemplo de interações com clientes: Conversação versus URA tradicional

Tanto a URA conversacional quanto a tradicional coletam informações do cliente e encontram uma solução. Cada um deles oferece uma experiência diferente ao cliente.

Vamos dar uma olhada em um exemplo para ilustrar como cada tipo de URA lida com uma consulta:

Um cliente acorda de manhã antes de um voo. Eles decidem ligar para a companhia aérea para confirmar o status do voo antes de partir.

URA tradicional

• URA: Obrigado por ligar para nossa companhia aérea. Pressione 1 para emissão de bilhetes, 2 para verificar o status do seu voo…
• Cliente: (Pressiona o botão correspondente para “verificar o status do seu voo”)
• URA: “Informe ou digite o número do seu voo seguido do sinal de libra. Em seguida, digite o dia de partida do seu voo seguido do mês de partida.”
• Cliente: “Voo AB1234”. (Pressiona o sinal de libra.) “6 de março”
• URA: “O voo AB1234, com partida em 6 de março, está programado para partir pontualmente às 12h30.”

URA de conversação

• URA: “Olá, obrigado por ligar para nossa companhia aérea. Como posso ajudar você hoje?”
• Cliente: “Você pode me ajudar a verificar o status do meu voo?”
• URA: “Claro, posso ajudar você com isso. Você pode me fornecer o número do seu voo e a data de partida?”
• Cliente: “Sim, meu número de voo é AB1234 e sai hoje, 6 de março.
• URA: “Obrigado a você. Seu voo AB1234 parte hoje, 6 de março, e está programado para partir pontualmente às 12h30.”

Em cada interação, o cliente conseguiu obter uma resposta para sua pergunta sem a ajuda de um agente. A melhor opção para você se resume a uma combinação de preços de URA e suas necessidades comerciais individuais.

Com a URA tradicional, o autor da chamada tinha que esperar por uma lista de opções de menu antes de responder. O IVR conversacional e a IA permitiram que os usuários começassem a encontrar uma solução um pouco mais rapidamente.

O cliente conseguiu falar em ambas as interações, porém, com a URA conversacional, ele conseguiu falar frases completas. Fora isso, as interações foram muito semelhantes e igualmente satisfatórias.

Vantagens e desvantagens da URA conversacional

A URA de conversação depende da IA e do aprendizado de máquina para oferecer atendimento ao cliente. Embora essa tecnologia seja poderosa e robusta, ela apresenta desafios.

Quando se trata de escolher uma solução URA para a sua empresa, você precisará pesar os prós e os contras da automação do atendimento ao cliente.

Benefícios da URA conversacional

• Automatize mais interações com o cliente – Quando você conversa A IA e a URA trabalham juntas e podem lidar com uma variedade maior de problemas do chamador sem a intervenção do agente do que a URA tradicional ou o suporte telefônico sem nenhuma URA. Você estará mais bem equipado para satisfazer os 35% de clientes que preferem o autoatendimento para resolver problemas.
• Atenda a mais chamadas de uma só vez – é lógico que menos menus para navegar significa menor tempo médio de atendimento. É mais rápido para quem liga ouvir uma mensagem e explicar o problema do que esperar por um (ou mais) menus completos de opções. Isso também significa menos chances de os chamadores pressionarem o botão zero e exigirem falar com um agente ao vivo. A URA conversacional desvia as chamadas mais simples, o que significa que seus agentes têm maior disponibilidade para chamadas mais complexas ou para os autores de chamadas que preferem interação humana.
• Reduza o tempo de espera dos chamadores – Os chamadores podem falar diretamente com o IVR, que os direciona para o local certo. Seus clientes economizam tempo ouvindo avisos e navegando em longos menus de URA. Manter o tempo médio de manuseio baixo pode ser uma batalha de desgaste – cada pequeno detalhe ajuda.
• Economia de custos – O IVR conversacional exige um investimento inicial. No entanto, isso pode ser compensador. Com mais opções de autoatendimento, tempos de espera menores e resoluções de chamadas mais rápidas, seus agentes lidam com mais em menos tempo. Você pode otimizar as rotas de seus agentes de acordo com a demanda e reduzir os custos de mão de obra.

Desvantagens da URA conversacional

• Problemas com a IA subjacente – Mesmo o melhor IVR conversacional não é 100% confiável. Uma rápida interação com as ferramentas de IA generativa demonstra as ressalvas associadas à confiança na inteligência artificial. A IA não é infalível, ela ainda comete erros. Um relatório recente, por exemplo, descobriu que o ChatGPT classificava os currículos com preconceito racial. Toda ferramenta de IA ainda requer a supervisão de um ser humano para garantir que você esteja sempre proporcionando uma experiência positiva ao cliente.
• Problemas quando a IA não reconhece a fala dos autores das chamadas – a PNL é altamente evoluída em comparação com sua origem. Isso melhora a cada dia, mas o que acontece com quem liga com padrões de fala ou impedimentos exclusivos? Qualquer incapacidade de entender uma pessoa que está ligando diminui a inclusão e a acessibilidade que você tem para os clientes. Esses incidentes também podem se tornar um pesadelo para as relações públicas.
• Falta o toque humano – as URAs de conversação podem ser boas para parecerem humanas, mas não é o mesmo que conversar com alguém sobre um problema. Muitos clientes estão mais familiarizados e confortáveis com a experiência tradicional de URA, que, na maioria das vezes, termina com o encaminhamento para uma pessoa real. Um estudo também descobriu que 78% dos clientes que usaram canais de atendimento automatizados acabaram precisando entrar em contato com um ser humano de qualquer maneira.
• Algumas pessoas que ligam podem não confiar nas respostas da IA – Embora a IA tenha avançado muito, ela ainda tem um longo caminho a percorrer para conquistar a confiança total do consumidor. A Forbes informa que 76% dos clientes estão preocupados com o fato de a IA fornecer informações incorretas. De forma mais alarmante, o Statista informou que apenas 40% dos americanos estão dispostos a confiar nos sistemas de IA.

A URA conversacional é apenas uma opção para impulsionar a experiência do cliente

A implementação de URA conversacional com PNL e aprendizado de máquina permite que os autores das chamadas participem de interações semelhantes às humanas que, espera-se, os guiem para uma solução.

No entanto, muitas empresas não precisam desse nível de complexidade em seu sistema URA. Eles querem algo familiar com recursos e flexibilidade para ajudá-los a melhorar as experiências dos clientes.

A solução de chamadas comerciais com tecnologia de IA da CloudTalk apresenta a funcionalidade IVR que se encaixa nesse perfil. Ele usa IA e automação para elevar o nível da experiência do cliente, sem depender de IA conversacional e generativa, que ainda não é 100% confiável.

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