Recentemente, a Comunidade do Zendesk sediou nosso segundo Deep Dive após o Relate sobre os agentes de IA do Zendesk, "os bots mais autônomos da experiência do cliente". Nosso painel de especialistas investigou as principais funcionalidades dos agentes de IA e apresentou uma demonstração interativa do produto. Os participantes assistiram a práticas recomendadas, casos de uso reais e receberam recursos para aprimorar suas experiências de atendimento com agentes de IA.
O evento destacou o potencial dos agentes de IA para melhorar as taxas de resolução automatizada, elevar as interações com os clientes e aumentar a eficiência operacional. A sessão de perguntas e respostas em tempo real forneceu insights personalizados para os participantes. Neste artigo, você encontrará nossos recursos de eventos, uma gravação do evento e uma lista selecionada de perguntas que abordamos.
Gravação do evento
Resumo de perguntas e respostas
Quais são algumas das melhores maneiras de criar essa função se você ainda não tem um bot?
Inicie um agente de IA em minutos > Defina proteções com intenções > Adicione mais personalização e controle em suas interações > Analise e otimize o desempenho de seu agente de IA > Automatize seus e-mails e formulários web. Recomendamos permitir um período de aprendizado de 2 semanas após a implantação para que seu agente de IA reconheça os padrões de conversa de seus clientes. Opte por "gerar uma resposta" para intenções que são melhor resolvidas usando sua base de conhecimento. Considere utilizar isso para perguntas frequentes que podem ser abordadas de maneira eficaz com informações de seus artigos da central de ajuda. Crie fluxos de conversa/resposta para personalizar a experiência do cliente (por exemplo, verificar o status do pedido ou da autenticação ou criar cenários condicionais).
Como você mede o sucesso dos agentes de IA?
Comece devagar e desenvolva conforme você avança: alcance até 20% de automação usando apenas respostas generativas. Escolha algumas intenções populares para usar a IA generativa e, a cada dois dias, continue a automatizar mais intenções. Revise e ajuste continuamente: analise as transcrições das conversas dos agentes de IA para identificar lacunas de conhecimento ou conversas. Otimize seus fluxos para garantir que os clientes não precisem repetir.
Quais métricas devo analisar no meu primeiro mês de implementação?
É melhor monitorar agentes de IA por meio do painel do Insights. Você pode obter informações detalhadas sobre usuários ativos, a porcentagem de transferências para agentes e resoluções automatizadas. As métricas de desempenho do painel oferecem uma visão geral do desempenho geral dos agentes de IA.
Como evito que o agente de IA dê a resposta errada?
A qualidade das informações que seu agente de IA oferece depende das informações em sua base de conhecimento. Certifique-se de que o conteúdo da sua base de conhecimento esteja atualizado e seja verificado regularmente para garantir que nenhuma resposta legada seja fornecida. Concentrar-se nas primeiras 75 palavras melhora a recuperação do artigo. Otimize sua base de conhecimento usando as dicas deste artigo para criar cada artigo sobre um único tópico em vez de vários problemas.
Como faço para que meu agente de IA preencha automaticamente o formulário de ticket para economizar tempo para o agente e aumentar a eficiência?
Você deve aproveitar a etapa de "solicitação de detalhes" nas configurações de "agentes de IA" para coletar determinados pontos de dados.
Quais são os melhores KPIs a serem observados ao determinar o sucesso com agentes de IA?
Recomendamos os seguintes critérios: taxas de autoatendimento. Por onde você está começando? Desempenho de 7 dias do bot de Insights. “Próximas etapas para melhorar o desempenho.” Revelar tópicos que estão sendo transferidos para tickets/não resolvidos. Próximas etapas acionáveis para melhorar os níveis de automação, como sugestões de intenção. Combine isso com o CSAT.
Historicamente, as conversas apenas com bots ficam disponíveis por 7 dias. Há alguma maneira de exportar ou armazenar esses dados? Queremos os dados para o controle de qualidade do bot, para garantir que ele esteja fornecendo as informações corretas para os clientes.
Temos o prazer de anunciar o lançamento do recurso de controle de qualidade do agente de IA (bot de controle de qualidade), projetado para aprimorar o controle de qualidade do chat. Essa nova funcionalidade permite que você identifique pontos cegos na qualidade do suporte de seus agentes de IA. Analise e revise 100% das interações de seus agentes de IA, identifique erros devido à intervenção humana e obtenha insights sobre as principais áreas de desempenho.
Recurso: anúncio de controle de qualidade (QA) para agentes de IA
Há um sinal óbvio para os usuários finais de que eles estão falando com um agente de IA?
Em caso afirmativo, eles podem escolher facilmente falar com um agente?
Sim, há uma indicação de que os comentários do agente de IA são "gerados por IA" após a resposta. Os agentes de IA podem ser preparados para transferir a mensagem para um agente em tempo real e entender quando um usuário solicita isso.
Precisamos usar o Sunshine para que o agente de IA acesse os dados dos clientes em nosso banco de dados?
Não, você pode aproveitar a etapa Fazer chamada da API no agente de IA nativa para coletar os dados relevantes do cliente de seu sistema de back-end, armazenar e passar variáveis e então devolvê-los em uma mensagem do BOT dentro da conversa sem usar o acesso à API do Sunshine Conversations.
Recurso: Uso da etapa Fazer chamada de API em um bot de conversa
O agente de IA pode se integrar ao HubSpot para criar fluxos de trabalho de vendas e marketing a partir de tickets de suporte?
A etapa Fazer chamada de API permite configurar uma chamada da API para outro sistema, como um CRM ou ERP interno, ou enviar detalhes da conversa para um ponto de extremidade externo, como o Amazon Event Bridge ou Google Analytics. Não trabalhei diretamente com a API do HubSpot, mas, supondo que eles tenham um ponto de extremidade da API que possamos acessar, poderíamos determinar como aproveitar o fluxo do bot do agente de IA.
Recurso: Uso da etapa Fazer chamada de API em um bot de conversa
De onde vêm as informações usadas para responder às perguntas dos usuários? Dos artigos do Zendesk Guide? Em caso afirmativo, qual é a melhor maneira de preparar nossa base de conhecimento quando tendemos a ter muitos tickets únicos?
Correto, as informações vêm diretamente dos artigos da sua central de ajuda. Isso significa que você não precisa se preocupar com seus agentes de IA distribuírem informações imprecisas e inesperadas, pois qualquer informação fornecida por eles é algo que suas equipes já escreveram e aprovaram em sua central de ajuda. Nossos relatórios devem ajudar você a identificar temas entre as perguntas que estão sem resposta de seu agente de IA. Usando esses insights, você pode criar artigos da central de ajuda para abordar esses tópicos. Recomendo que você preste atenção especial ao título e às primeiras 75 palavras do seu artigo, pois elas são muito importantes para ajudar seu agente de IA a encontrar as informações certas.
Quais são alguns dos casos de uso mais desafiadores que as equipes do Zendesk estão vendo?
Vamos interpretar essa pergunta como os casos de uso mais complexos que vemos nossos clientes resolverem usando agentes de IA. Vimos clientes terem muito sucesso com processos complexos usando essas integrações de ponta a ponta. Como lembrete, você pode usá-los para enviar, extrair e analisar dados de todos os tipos de sistemas internos e externos, como OMS, CRM ou transportadora. Isso transformou a automatização de processos que costumavam gerar um ticket para o agente humano. Agora, ações como devoluções ou trocas podem ser totalmente automatizadas, o que sabemos ser um processo muito complexo quando se trata de todos os dados necessários para finalizá-lo.
Você tem alguma sugestão para aumentar a adoção de bots de chat por clientes com menos conhecimento de tecnologia?
Comece com o básico, tenha conteúdo/conhecimento que seus agentes de IA possam usar. Essa será a base principal de como você pode obter valor imediato com pouquíssima configuração.
Recurso: Uso da IA para gerar respostas em um bot de conversa