很多时候, 一个客服中心需要接听电话, 找到解决方案, 记录原因并转到下一个排队客户, 灵活地. 但是, 仅与几分钟的联系, 获取相关信息很困难. 如果有一种技术可以将这些互动转化为未来的学习?
这项技术已经存在，并超越了电话通话, 任何类型的客户与公司之间的对话都可以被分析. 包容性, 不仅是声音的语调决定了一次经历是积极的还是消极的, 而是沟通的整体背景. 地区主义和文化表达等因素在这种解读中发挥着重要作用, 因为一个人在评论某个事件时可能听起来很激动，但并不一定表示不满，或者可能使用没有负面含义的口语表达
与生成性人工智能 — 不仅仅是自动化任务的那个, 但也分析数据并生成洞察 —, 公司可以, 除了处理具体问题, 检查数千个文件和数据, 识别对话中的不满模式, 提前需求并帮助公司改善消费者旅程.
人工智能对每次互动进行详细分析, 人类分析师的某些东西, 由于数据量, 无法在相同的范围和时间内做到这一点. 在识别机会时, 即使在最小的对话中, 该工具将这些洞察转化为可供企业采取行动的智能, 解释卡洛斯·塞纳, 创始人艾达, 专注于使用生成性人工智能将互动转化为可操作智能的平台
巴西已经成为全球在采用这一“人工智能分支”方面的领导者之一：该国是世界上使用生成性人工智能最多的国家之一, 根据谷歌委托的一项调查 — 54%的受访者表示去年使用过该技术, 全球平均为48%.
应用于客户服务, 生成性人工智能能够超越其最传统的用途, 涉及聊天机器人和虚拟助手以自动化联系. 因为, 即使在自动化互动中, 用户体验并不总是令人满意. 因此, 更复杂的服务 — 或甚至是客户 — 仍然需要人类的存在.
在这些情况下，人工智能的不那么明显的使用可能是有价值的：生成性人工智能分析客户与客服人员对话中的行为, 识别不满模式并绘制摩擦点, 允许持续调整以使旅程更高效. 该工具进行的数据分析帮助品牌了解服务中的瓶颈和不满的主要点, 无需“猜测”任何事情. 这样, 改善决策更有依据并且, 因此, 更有可能产生积极效果
“比起回应用户的请求, 人工智能使企业能够将每一次互动转化为提升服务的机会, 创建, 最后, 一个真正的信息来源，深入“问题的根源”以解决它. 听好, 反思, 分析和组织电话可能是失去客户或永远赢得客户之间的差异. 看起来矛盾, 但技术最终成为了使服务更加人性化的重要盟友, 结束塞纳
