Inteligencia artificial no atendimento, em resumo

No atendimento ao cliente, a inteligencia artificial compensa nos pedidos repetidos e de alto volume: estado de uma encomenda ou de um pedido, marcações, pedidos de informação, segundas vias de documentos, triagem de avarias. Ligada aos sistemas da empresa, resolve esses pedidos em minutos, a qualquer hora, e passa a uma pessoa os casos que pedem julgamento, já com o contexto organizado. Reclamações sensíveis, negociação e clientes em situações delicadas continuam com a equipa.

40%+

Pedidos de apoio tratados por IA no nosso maior cliente

Em email, mensagens e telefone, com a primeira resposta em menos de 2 minutos

O que a IA resolve no atendimento

O atendimento é onde a inteligencia artificial mostra resultados mais depressa, porque o volume é alto e muitos pedidos se repetem. Os casos que melhor funcionam:

  • Perguntas cuja resposta depende do cliente, como o estado de um pedido, um pagamento ou uma marcação, consultando o sistema em vez de dar uma resposta genérica.
  • Triagem e encaminhamento, perceber o que o cliente quer, classificar a urgência e mandar o caso para a pessoa certa com o resumo feito.
  • Recolha de informação, pedir as fotografias, os números ou os documentos que faltam antes de o caso chegar a alguém.
  • Rascunhos para a equipa, preparar a resposta nos casos que precisam de aprovação, para a pessoa só rever e enviar.

O mesmo sistema pode servir o email, o chat do site, o WhatsApp e o telefone, através de um agente de voz. O que muda de canal para canal é a forma da conversa, não as regras de negócio por trás.

O que deve ficar com pessoas

Reclamações graves, clientes irritados, pedidos de exceção à política da empresa, questões legais e qualquer caso em que uma resposta errada custe um cliente. A regra que seguimos é simples: na dúvida, a IA escala. Uma passagem bem feita para uma pessoa, com o histórico e o resumo prontos, vale mais do que uma resposta errada dada depressa.

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Meça resolução, não desvio

Muitas ferramentas contam as conversas que "não chegaram a um humano", o que inclui os clientes que desistiram. A métrica honesta é a percentagem de pedidos resolvidos sem intervenção humana em que o cliente não volta a contactar sobre o mesmo assunto.

Um caso real em números

O nosso maior projeto de atendimento é numa gestora de imóveis com mais de 5.000 unidades, que recebia centenas de pedidos por dia em vários canais. A primeira resposta demorava mais de um dia e boa parte dos processos vivia na cabeça de quem atendia, sem documentação.

Hoje, mais de 40% dos pedidos são tratados pela IA e a primeira resposta chega em menos de 2 minutos, 24 horas por dia, sem a equipa ter crescido. O que fez a diferença não foi o modelo escolhido. Foi documentar os processos que só existiam na cabeça da equipa e definir com cuidado o que a IA podia resolver e o que tinha de passar a uma pessoa. Os detalhes estão no estudo de caso completo.

Antes

  • ×Primeira resposta em mais de um dia
  • ×Centenas de pedidos diários tratados à mão
  • ×Processos sem documentação
  • ×Pedidos fora de horas ficavam à espera

Depois

  • ✓Primeira resposta em menos de 2 minutos
  • ✓Mais de 40% dos pedidos tratados pela IA
  • ✓Processos documentados e consultáveis pela IA
  • ✓Pedidos atendidos a qualquer hora

Quer saber que parte dos pedidos da sua equipa a IA podia tratar? Olhamos para os seus números numa chamada de 30 minutos.

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Como começar

  1. Exporte os pedidos dos últimos meses e agrupe-os por tipo.
  2. Escolha os tipos mais frequentes e com resposta previsível.
  3. Escreva a base de conhecimento e as regras de escalamento para esses tipos.
  4. Comece com a IA a preparar rascunhos e a equipa a aprovar.
  5. Passe a resposta automática apenas nos tipos em que os rascunhos saem certos de forma consistente.

Este é o mesmo método que descrevemos em como implementar inteligencia artificial numa empresa, aplicado ao apoio ao cliente. Para o enquadramento geral, veja o guia de inteligencia artificial para empresas, e se ainda está a decidir entre uma ferramenta pronta e um sistema próprio, leia agente à medida vs chatbot pronto.

Perguntas frequentes

Como usar inteligencia artificial no atendimento ao cliente?

Comece pelos pedidos repetidos e de alto volume. Ligue a IA aos sistemas onde está a informação do cliente, defina o que pode resolver sozinha e quando passa a uma pessoa, e comece com a IA a preparar rascunhos que a equipa aprova. Quando os rascunhos saem certos, passe esses tipos de pedido a resposta automática.

A inteligencia artificial no atendimento substitui a equipa de apoio?

Não. Trata da parte repetitiva e deixa a equipa com os casos difíceis, as reclamações e os clientes que precisam de atenção. Na prática, a mesma equipa consegue absorver mais volume com melhores tempos de resposta.

Que percentagem de pedidos a IA consegue resolver?

Depende do negócio e de quão repetidos são os pedidos. No nosso maior cliente, mais de 40% dos pedidos são tratados pela IA. Desconfie de promessas de 80% ou 90% feitas sem olhar para os seus dados, porque normalmente medem conversas que não chegaram a um humano e não pedidos resolvidos.

Os clientes sabem que estão a falar com uma IA?

Devem saber. É uma boa prática e o AI Act europeu exige transparência quando alguém interage com um sistema de IA. Na nossa experiência, os clientes aceitam bem uma IA que resolve depressa e passa a uma pessoa quando não sabe.

Próximo passo

Se a sua equipa de apoio passa o dia a responder às mesmas perguntas, há quase sempre uma parte que a inteligencia artificial pode tratar. Marque uma chamada, traga uma ideia do volume e dos tipos de pedido que recebe, e dizemos-lhe que percentagem é realista e por onde começaríamos.

30 minutos sobre o seu atendimento, sem compromisso.

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João Tareco

João Tareco

Founder at PathCubed. Building AI systems for operations-heavy companies.

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We should probably talk.

Ten questions on how work moves, where capacity gets lost, and whether an AI build would stick.