Sabrina Atienza, da Pega-Voice AI, ajuda os agentes de atendimento ao cliente a se tornarem trabalhadores do conhecimento e embaixadores da marca

Qualquer pessoa que tenha conferido esta série semanal provavelmente sabe que tenho um tipo de paixão pela tecnologia de voz e IA conversacional. Estou realmente ansioso pelo dia em que posso usar a linguagem natural em vez de digitar, clicar e deslizar para mais das minhas interações. É por isso que estou sempre à procura de progressões, evoluções e transformações que podem estar levando a um dia em que isso pode estar se aproximando.

Uma das áreas em que você está vendo muitas coisas interessantes acontecendo na área da tecnologia de voz é a experiência do cliente. E uma maneira de melhorar essa experiência, principalmente quando precisar de assistência, é ter ótimas interações com um agente de atendimento ao cliente que sabe como ajudá-lo e pode fazê-lo com eficiência.

No início desta semana, a Pegasystems, uma plataforma líder de engajamento de clientes, anunciou dois novos produtos, a IA de voz e a IA de mensagens, que procuram fornecer aos agentes de atendimento ao cliente seu próprio «co-piloto» para ajudá-los Em tempo real, ajudam os clientes a procurar ajuda imediata. E pude falar com Sabrina Atienza, diretora de gerenciamento de produtos da Pega, para compartilhar seus pensamentos sobre como a voz e a IA de mensagens podem ajudar os agentes humanos a oferecer uma melhor experiência para os clientes necessitados e transformá-los em embaixadores da marca para a empresa.

Abaixo está uma transcrição editada de uma parte da nossa conversa. Clique no player do SoundCloud incorporado para ouvir a conversa completa.

Iniciante inicial em Ai e Tech Tech

Sabrina Atienza: Na verdade, eu cresci nas Filipinas e imigrou para a América e cresci em Nova Jersey. E na faculdade, na UC Berkeley, estudei ciência da computação e física. Isso foi por volta de 2013, quando me formei e, portanto, o Big Data e a IA estavam apenas começando a se tornar mainstream e bastante maciços em todos os setores diferentes.

Foi realmente uma oportunidade incrível de trabalhar com os principais professores de IA e aprendizado de máquina neste espaço. E, em última análise, foi isso que me inspirou a iniciar uma empresa fora da faculdade chamada Qurious, especializada em reconhecimento de fala em tempo real e processamento de linguagem natural para casos de uso B2B.

Avanço rápido, vários anos, alguns milhões de dólares em financiamento de risco e, depois de recrutar uma equipe de aprendizado de máquina e engenheiros de IA, acabamos em parceria com a Pega. Eles nos adquiriram cerca de um ano atrás. E entrei como diretor de gerenciamento de produtos, onde estou liderando o desenvolvimento da Voice AI. E também lançamos um produto irmão chamado Messaging AI, ambos muito recentemente.

Evolução da voz ai

Brent Leary: Você esteve envolvido com a tecnologia de voz que remonta quando estava na escola, o que não é tão longe de volta, mas de volta um pouco. Como as coisas mudaram desde que você começou nessa área para onde estamos hoje com essa tecnologia de voz e voz AI?

Sabrina Atienza: Lembro-me do momento em que recebi um Alexa pela primeira vez, então o Alexa Echo e eu pensei que era super incrível. E todo mundo que eu conhecia tinha um, mas no final do dia, eu realmente o usei apenas para talvez uma ou duas coisas. Então, tocando música e talvez verificando o tempo. E me ocorreu então, há muito mais aplicações de voz AI, tecnologia de voz e as coisas estavam apenas começando. Isso estava de volta, em quê? 2014, 2015.

Foi isso que realmente me empolgou com o processamento de voz e linguagem natural em geral. A idéia de que poderíamos aproveitar a inteligência artificial, o aprendizado de máquina para entender a comunicação humana e potencialmente aumentar ou aprimorar a comunicação humana. E esse é o tipo de faísca para onde o QUERON e as idéias e as idéias que estamos enfrentando agora em Pega saem, sendo capaz de alavancar esse tipo de tecnologia em tempo real para ajudar os seres humanos a ter conversas melhores, mais eficientes e mais eficazes .

Melhor ex, melhor cx

Brent Leary: Então, como a tecnologia de voz ajudou nos últimos, quase dois anos neste momento, em fazer com que os agentes tenham uma habilidade melhor Para criar as experiências que os clientes precisam em momentos como este?

Sabrina Atienza: Acabamos de lançar dois produtos, Voice AI e Messaging AI. E você pode essencialmente pensar neles como co-pilotos durante um telefone em tempo real ou uma conversa de mensagens.

Eles estão realmente ouvindo o que o cliente está dizendo, o que o agente está dizendo e, em seguida, fornecendo orientação em tempo real com base no que está sendo discutido. E, finalmente, estamos dirigindo para um atendimento ao cliente melhor e mais rápido. Portanto, reduzindo o tempo médio de manuseio, melhorando a conformidade, aumentando a produtividade do agente, acelerando o treinamento de novos agentes e a integração. E assim, com a AI da voz e a IA de mensagens, ela basicamente está explorando essa conversa enquanto está acontecendo, entendendo o contexto dos problemas do cliente, o que eles estão chamando. E, em seguida, fornecendo sugestões úteis aos agentes em tempo real para ajudá-los a resolver esses problemas muito mais rapidamente com resultados de qualidade mais altos e também experiências mais consistentes para seus clientes.

Apenas para fornecer alguns exemplos para cada um desses recursos e casos de uso que podem surgir. Com a conformidade do script, você pode pensar na conformidade da HIPAA, onde eles confirmam sua identidade ou mesmo exigiram divulgações financeiras que o agente tem a dizer, a voz da IA ​​pode verificar isso e empurrar o agente em tempo real, se não disseram essas peças dos scripts.

Quando se trata de surgir ações a serem tomadas, por exemplo, digamos, você está chamando sua seguradora de saúde para adicionar um novo bebê ao seu plano, a voz ai pode detectar isso na conversa e chutar fora do fluxo de trabalho ou ações apropriadas a serem tomadas.

Da mesma forma, para surgir artigos de conhecimento, imagine um novo agente que não sabe exatamente como as taxas são calculadas para um cartão de crédito específico, a voz da AI pode detectar o que é essa conversa, em que cartão de crédito o O cliente tem em suas contas e superou o artigo de conhecimento apropriado com base nesse gatilho.

E, em seguida, o último recurso sobre o qual estou realmente empolgado é o forfillo automático. Podemos pegar o que o cliente está dizendo em tempo real, talvez o nome deles, o endereço deles, a data do serviço se eles estão ligando sobre uma reivindicação específica e podemos realmente pegar todas essas informações e preencher os campos de forma automaticamente para que O agente não precisa mais fazer essa digitação manual. Eles apenas precisam validar o que nossa IA colocou lá. Verifique se está correto, é claro, mas eles não precisam fazer a entrada de dados manual, tediosa e propensa a erros.

E então, esse é realmente o nosso conjunto de recursos iniciais para a IA de voz e mensagens. E realmente o foco foi filosoficamente, como ajudamos a economizar tempo? Como ajudamos os agentes a fazer o trabalho mais rápido? E isso também ajudou os agentes mais novos a acelerar, qual é o processo correto a seguir aqui? Quais são as melhores práticas a seguir?

Brent Leary: digamos, os agentes ficam a maior parte, certo? Há alguns que eles podem errar, que isso ajudará, mas também está ficando ainda mais do que o que eles estariam tendo se fossem forçados a digitá-lo. Porque, por mais que eu queira pensar que estou recebendo tudo, você provavelmente não está recebendo muito como pensa. E, portanto, ter um sistema que permita mais captura de dados também deve levar a melhores melhores ações depois de serem analisadas, esses dados foram analisados.

Sabrina Atienza: exatamente. E é por isso que o posicionamos como co-piloto, porque está sempre lá em segundo plano, seja um telefonema ou uma conversa de mensagens ao vivo, está realmente lá em segundo plano, analisando-o para você, pegando pistas, que você pode perderam palavras-chave, tópicos e intenções, que você pode ter perdido, porque pode estar focado em outras atividades cruciais.

É por isso que é realmente útil, especialmente para agentes mais novos, mas também útil até para agentes experientes, porque podemos levá-los à tela certa mais rapidamente, levá-los ao fluxo de trabalho certo, aparecer no correto Artigo de conhecimento contextualmente relevante em tempo real.

Brent Leary: Como você espera que isso aumente a experiência do cliente quando eles precisam interagir com um agente?

Sabrina Atienza: Na verdade, a mesma pesquisa que mencionei, outra descoberta que eles descobriram que era de 50 a 60% dos agentes disseram que os clientes estão frustrados quando há muito tempo gasto entre guias e aplicativos.

E o agente tem que dizer «Espere. Desculpe, a tela ainda está carregando». Ou «Espere, estou tentando encontrar as informações certas. , um agente que pode prestar atenção totalmente às coisas importantes que estão acontecendo na conversa.

Brent Leary: preste atenção totalmente. Parece tão fácil de fazer, mas quando você tem muita coisa acontecendo ao seu redor, é realmente difícil de fazer. E você está pensando na coisa atual que está tentando resolver, pode estar pensando, está demorando muito para resolver isso?

Sabrina Atienza: Sim.

Como as empresas de mudança de voz/mensagens se aproximam das empresas de CX

Brent Leary: e como isso pode afetar minhas avaliações ou particularmente o meu aumento ou não? Portanto, qualquer coisa que permita que o representante faça seu trabalho e tenha todo o resto tratado para eles, deve ser uma vitória.

Como você vê isso alterando a abordagem geral das organizações da experiência do cliente depois de começar a colocar esses tipos de tecnologias?

Sabrina Atienza: Eu acho que há uma tendência macro que geralmente está acontecendo, que é que os clientes estão ficando mais confortáveis ​​usando o autoatendimento para solicitações mais simples, o que significa que os agentes estão se tornando mais como trabalhadores do conhecimento.

Eles estão lidando com problemas muito mais complexos e sensíveis. Além disso, tentando navegar por serviços e produtos mais complexos e possíveis problemas de solução de problemas com esses serviços e produtos.

Então, há uma mudança geral no trabalho de conhecimento. E eu acho que, à medida que a adoção de ferramentas como a Voice AI e a IA de mensagens cresce, está realmente lá para permitir o conhecimento dos agentes, aparecendo as importantes que os trabalhadores do conteúdo precisam, para que possam se concentrar em navegar em uma situação realmente complexa e sensível.

Acho que há outra tendência macro relacionada, que é, qualquer interação no mundo de hoje pode se tornar viral, infelizmente, certo, gostemos ou não. Uma interação ruim pode se tornar viral e destruir a reputação de uma marca.

Então, goste ou não, seus agentes estão se tornando trabalhadores do conhecimento e também embaixadores da marca na linha de frente, conversando com seus clientes. Portanto, ser capaz de liberar sua carga mental para que eles possam se concentrar em dar aos seus clientes os cuidados de que precisam, a atenção de que eles precisam, novamente, fazendo-os se sentir ouvidos e valorizados, que ajudam muito a esse objetivo .

Isso faz parte da série de entrevistas individuais com líderes de pensamento. A transcrição foi editada para publicação. Se for uma entrevista de áudio ou vídeo, clique no player incorporado acima ou assine via iTunes ou via Stitcher.

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