O Speech Analytics é uma ferramenta poderosa que decifra insights escondidos nas interações diárias entre clientes e representantes de uma empresa. Quando implementado com eficácia, essa análise pode potencializar a personalização e o engajamento dos clientes. Ao analisar conversas, é possível identificar tópicos e temas recorrentes que se destacam como pontos de interesse ou preocupação para o cliente. Ao entender essas nuances, as empresas têm a capacidade de adaptar suas comunicações subsequentes, personalizando ofertas e atendendo às necessidades específicas do cliente de forma mais eficaz.
Ainda, o Speech Analytics permite uma segmentação mais profunda e significativa dos clientes. Baseando-se nas emoções, sentimentos e inquietações expressas durante as interações, as empresas podem criar abordagens de comunicação mais direcionadas. Isso não apenas ressoa mais profundamente com os clientes, mas também pode repercutir internamente, na reformulação de processos e até aprimoramento de produtos.
Esse é o caso da Natura Co., que passou a utilizar a solução de speech Analytics da Deep há cerca de dois anos. Em vez de uma extensa categorização a partir dos atendimentos, a Natura passou a receber online o que está sendo falado nos atendimentos, pela voz da consultora, destaca Karina Oliveira, gerente operacional da Deep.
“São extratificações que trazem insights e oportunidades sobre as dores da consultora, e que usam um motor de transcrição próprio. Ao incorporar insights do Speech Analytics em estratégias de negócios, as empresas podem reforçar uma cultura centrada no cliente, onde decisões são tomadas com base nas necessidades e feedbacks deles”, destaca em painel no CONAREC 2023.
A verdadeira beleza do Speech Analytics reside em sua capacidade de proporcionar uma abordagem proativa ao engajamento do cliente. Por exemplo, se os dados revelam que os clientes frequentemente expressam confusão sobre um aspecto específico de um produto ou serviço, as empresas podem tomar medidas para abordar e melhorar esse ponto antes que ele se torne um problema maior. Essa proatividade não apenas resolve problemas potenciais antes que eles surjam, mas também mostra aos clientes que a empresa está verdadeiramente ouvindo e valorizando seus feedbacks.
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CX é ouvido por todas as áreas na Natura Co.
Os dados coletados pelo Speech Analytics estão sendo usados muito além do CX na Natura Co. Estevan Lopes, gerente senior de atendimento ao cliente, explica que os insights possuem mais de 300 categorizações e são direcionados ao comitê de cliente, a umfórum tático, e ao war room da companhia.
“Saímos do modelo de disparo de pesquisa e seja pela estratificação da árvore de categorização, e passamos a mobilizar todos os setores da empresa: cadastro, cobrança, transporte em reuniões diárias para apresentar o sentimento dos clientes e definir as ações a serem tomadas”, revela Lopes.
A personalização também se estende a oportunidades de vendas cruzadas e incrementais. Ao reconhecer necessidades ou desejos não atendidos nas conversas dos clientes, as empresas podem oferecer soluções complementares que se alinham mais estreitamente com os interesses. Ao identificar rapidamente as preocupações centrais do cliente, as empresas podem implementar soluções mais rapidamente, reduzindo o tempo que os clientes passam resolvendo problemas. Além disso, o reconhecimento de padrões e preferências do cliente através da análise de conversas permite que as empresas personalizem suas interações, tornando a experiência do cliente mais relevante e personalizada.
Uma das primeiras mudanças promovidas pela implementação de Speech Anaalytics na Natura Co., foi a melhoria do atendimento, com redução de 56% das chamadas improdutivas. A Deep, alinhada com a Natura Co. realizou uma imersão nos dados obtidos através da classificação do robô para identificar insights e oportunidades para a redução das chamadas improdutivas, e a partir dos resultados identificaram e endereçaram os principais problemas.
O uso eficaz do Speech Analytics também pode melhorar o engajamento por meio de melhores interações humanas. Ao identificar áreas onde os agentes de atendimento ao cliente podem estar enfrentando desafios, as empresas podem oferecer treinamento específico, garantindo que cada interação seja tão positiva e envolvente quanto possível. Em última análise, ao usar os dados para informar e adaptar todas as interações, as empresas podem criar experiências mais ricas e mais significativas para seus clientes.
O Speech Analytics pode detectar emoções e sentimentos negativos durante uma chamada. Isso permite que supervisores ou sistemas automatizados intervenham em tempo real, se necessário, para resolver problemas e evitar escaladas. A solução da Deep utilizada na Natura usa machine learning para identificar palavras-chave e aprende com cada diálogo. “Ao conseguirmos também individualizar problemas mais crítico,reduzimos em 61% as reclamações, e além de solucionarmos problemas, geramos uma boa relação e satisfação com nossos consultores”, detalha Lopes.
Ao analisar um grande volume de chamadas, o Speech Analytics pode identificar tendências e padrões recorrentes nas preocupações dos clientes. Isso fornece às empresas insights sobre áreas problemáticas em produtos, serviços ou processos que podem ser abordadas proativamente. Com o feedback obtido das análises, os treinamentos podem ser personalizados para abordar áreas específicas onde os agentes enfrentam desafios, seja em habilidades de comunicação, conhecimento do produto ou manejo de objeções.
Essa abordagem permitiu à Natura Co. tratar a causa raiz de problemas apresentados pelas consultoras no atendimento. Um exemplo citado pelo head de CX da empresa foi a resolução, na fábrica, de uma reclamação sobre o vazamento de líquidos nas caixas. “A reclamação de um vidro de perfume que vaza é levada ao setor de produtos e à fábrica para resolver a ruptura do dosador. O CX faz parte do desenvolvimento de novos produtos, e o speech é uma ferramenta de priorização dentro da Natura Co”, destaca.
O Speech Analytics pode monitorar automaticamente as chamadas para garantir que os padrões sejam atendidos, protegendo tanto os clientes quanto a empresa. Ao ter métricas claras extraídas das conversas dos clientes, as empresas podem estabelecer benchmarks e trabalhar continuamente para melhorar essas métricas, garantindo uma melhoria contínua na experiência do cliente.
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