Análise de chamadas: O que é, como funciona e por que sua empresa precisa disso

As suas linhas telefônicas estão repletas de insights dos clientes, mas sejamos honestos, a maioria dessas informações passa completamente despercebida. Cada chamada contém pistas sobre o que seus clientes precisam, como sua equipe está se saindo e onde seu produto está falhando. O grande problema? Ninguém tem tempo para ouvir cada chamada, e uma planilha com horários de chamadas não diz muita coisa.

É aqui que entram as ferramentas de análise de chamadas. Elas são projetadas para explorar suas conversas com os clientes, extrair o que é importante e apresentar como informações que você pode realmente usar.

Neste guia, vamos detalhar o que realmente é a análise de chamadas hoje, como a IA por trás dela funciona e os benefícios que ela pode trazer para o seu negócio. Também abordaremos como ir além de apenas olhar para painéis e começar a transformar esses insights em ações automatizadas que realmente melhoram seu suporte.

O que é análise de chamadas?

Na sua forma mais simples, a análise de chamadas é o processo de analisar dados de chamadas telefônicas para extrair insights valiosos que ajudam seu negócio a tomar melhores decisões. Mas ela evoluiu muito além de apenas contar chamadas e rastrear quanto tempo elas duram. Com a IA, a análise de chamadas moderna agora pode entender o conteúdo das próprias conversas.

É a diferença entre perguntar "quantas chamadas recebemos?" e "sobre o que eram essas chamadas, como o cliente se sentiu e o que devemos fazer a seguir?"

Veja como isso realmente funciona:

• Coletando o básico: Primeiro, você precisa coletar os dados fundamentais de cada chamada. Isso inclui coisas como o número do chamador, a hora e a data, a duração da chamada e de onde a chamada veio (como um anúncio específico ou página de destino).

• Analisando a conversa: É aqui que as coisas ficam interessantes. Usando tecnologias como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural, o sistema efetivamente "ouve" a chamada para descobrir o que foi dito, a emoção por trás das palavras e como a chamada terminou.

• Encontrando insights acionáveis: Finalmente, todos esses dados analisados são compilados em relatórios que você pode realmente entender. Esses insights ajudam suas equipes de marketing, vendas e suporte a tomar decisões baseadas em dados reais, em vez de apenas adivinhar.

Comparando métodos tradicionais com a moderna análise de chamadas.

Esses insights são mais úteis quando não estão isolados. O que você aprende com suas chamadas telefônicas deve influenciar como você lida com o suporte em todos os outros lugares, desde suas filas de e-mail até seu chat ao vivo.

Como funciona a análise de chamadas moderna?

A jornada da voz do cliente até um insight que muda o negócio envolve algumas camadas inteligentes de tecnologia. Não é uma única ferramenta, mas um fluxo de trabalho que transforma áudio bruto em inteligência útil. Aqui está um vislumbre do que acontece nos bastidores.

Etapa 1: Rastreamento e gravação de chamadas

Tudo começa conectando uma chamada à sua origem. As empresas costumam usar números de telefone exclusivos para diferentes campanhas de marketing. Por exemplo, o número que você vê em um anúncio do Google pode ser diferente do que está na página de contato do site. Este método simples, conhecido como rastreamento de chamadas, permite ver exatamente quais campanhas estão fazendo as pessoas pegarem o telefone.

Enquanto isso acontece, a chamada é gravada com segurança. Isso não é apenas para um gerente revisar mais tarde; a gravação é a matéria-prima para toda a análise de IA que está por vir.

Etapa 2: Transcrição de fala para texto

Em seguida, um modelo de IA começa a trabalhar transformando a gravação de áudio em uma transcrição escrita. Esta etapa transforma um arquivo de áudio não estruturado em texto estruturado que um computador pode pesquisar e ler. De repente, uma conversa de 20 minutos se torna um documento que uma máquina pode processar em segundos. A precisão da transcrição é realmente importante, já que tudo o mais é construído sobre ela.

Etapa 3: Análise de conversação com IA

Com uma transcrição de texto pronta, algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) podem começar a entender o que tudo isso significa. Isso é mais do que apenas ler palavras; é sobre entender contexto, intenção e emoção. Aqui estão algumas análises chave que acontecem aqui:

• Análise de sentimento: A IA mede a temperatura da conversa, descobrindo se um cliente está feliz, frustrado ou neutro. Ela pode até rastrear como esse sentimento muda durante a chamada, o que ajuda a identificar rapidamente conversas que não foram bem e podem precisar de um acompanhamento.

• Detecção de palavras-chave: O sistema escaneia a transcrição em busca de palavras ou frases específicas que você marcou como importantes. Isso pode ser nomes de concorrentes, modelos de produtos ou frases críticas como "cancelar minha conta" ou "estou muito insatisfeito". Isso permite que você marque automaticamente chamadas que precisam de uma análise mais detalhada.

• Modelagem de tópicos: Em vez de apenas procurar palavras-chave específicas, a modelagem de tópicos usa IA para agrupar conversas em temas comuns. Pode descobrir que 20% das suas chamadas são sobre faturamento, 15% sobre envio e 10% são pedidos de recursos, tudo sem que você precise definir essas categorias sozinho.

Um painel mostrando recursos de análise de conversação com IA para análise de chamadas.

O que você realmente obtém da análise de chamadas

Implementar a análise de chamadas é tudo sobre passar de suposições para certezas. Quando você pode quantificar o que está acontecendo nas conversas com seus clientes, pode fazer melhorias reais em toda a empresa.

Uma melhor experiência do cliente

Você não pode resolver problemas dos quais não está ciente. A análise de chamadas destaca os pontos de atrito na jornada do cliente. Ao analisar milhares de transcrições de chamadas, você pode rapidamente ver as perguntas, reclamações e frustrações mais comuns que seus clientes enfrentam.

Por exemplo, uma empresa pode perceber que 30% de suas chamadas de suporte são sobre uma etapa confusa na configuração do produto. Em vez de ter agentes explicando a mesma coisa repetidamente, eles podem criar um artigo de ajuda claro ou um vídeo tutorial curto. Isso evita chamadas futuras e deixa os clientes mais satisfeitos.

Melhoria no treinamento e desempenho dos agentes

Tradicionalmente, a garantia de qualidade para equipes de suporte significava que um gerente ouviria aleatoriamente algumas chamadas por agente a cada mês. É um processo lento e muitas vezes não oferece uma visão completa. A análise de chamadas permite que você analise 100% das chamadas, dando uma visão completa de como todos estão se saindo.

Você pode identificar os hábitos de comunicação dos seus melhores agentes e usar suas chamadas como material de treinamento. Também pode ver onde certos agentes podem precisar de um pouco mais de treinamento. Os gerentes podem usar a detecção de palavras-chave para garantir que os agentes estejam seguindo scripts de conformidade ou para ver se estão mencionando oportunidades de upsell quando faz sentido.

Usando a análise de chamadas para melhorar o treinamento e monitoramento de desempenho dos agentes.

Melhor retorno sobre o orçamento de marketing e vendas

Como saber se seu orçamento de marketing está realmente trazendo bons leads? A análise de chamadas conecta seus gastos com anúncios diretamente ao número e à qualidade das chamadas que você recebe.

Usando o rastreamento de chamadas, você pode ver que um anúncio específico no Facebook não está apenas gerando muitas chamadas, mas que essas chamadas estão se transformando em vendas valiosas. Esses dados dão a confiança para investir mais no que está funcionando e cortar as campanhas que estão apenas atraindo curiosos. Traça uma linha direta dos seus esforços de marketing para a receita.

Um relatório de atribuição de marketing mostrando o ROI dos dados de análise de chamadas.

Decisões de produto e operacionais mais inteligentes

Seus clientes são basicamente um grupo de foco gratuito. Todos os dias, eles estão ao telefone dizendo o que amam sobre seu produto, o que é confuso e o que está simplesmente quebrado. A análise de chamadas captura todo esse feedback em escala.

Imagine isso: uma empresa de software lança uma nova atualização. Em poucas horas, a análise de chamadas pode identificar um aumento nas chamadas mencionando um "recurso quebrado" ou uma mensagem de erro específica. Esse feedback pode ser sinalizado e enviado diretamente para a equipe de engenharia, ajudando-os a lançar uma correção antes que afete milhares de outros clientes.

Da análise de chamadas à ação: Fechando a lacuna

Obter insights de suas chamadas é um ótimo primeiro passo, mas insights parados em um painel não resolvem realmente nenhum problema do cliente. O verdadeiro truque, e onde a maioria das empresas fica presa, é transformar essa informação em ação. É aqui que as ferramentas de análise de chamadas independentes podem falhar um pouco.

O problema com insights de análise de chamadas isolados

Muitas plataformas de análise de chamadas são boas em dizer o que está acontecendo, mas não podem ajudar você a fazer algo a respeito. Isso cria alguns grandes problemas:

• É tudo manual: Um analista pode descobrir que "redefinições de senha" são o principal motivo das suas chamadas. Esse é um ótimo insight, mas então um gerente tem que criar manualmente um novo artigo de ajuda, redigir uma resposta salva ou configurar uma sessão de treinamento. Todo o processo é lento e desconectado.

• Desconexão de canal: Os dados de suas chamadas estão totalmente separados de seus outros canais de suporte. Um problema que você identifica em uma chamada telefônica não é automaticamente usado para melhorar a resposta do seu chatbot à mesma pergunta. Isso leva a um suporte inconsistente e significa que você está resolvendo o mesmo problema em vários lugares diferentes.

• Não pode agir: No final do dia, essas ferramentas não podem agir sobre os insights que encontram. Elas não podem automaticamente marcar tickets recebidos em seu help desk, redigir respostas para agentes ou resolver perguntas comuns sem que alguém intervenha.

Um fluxo de trabalho mostrando como fechar a lacuna entre insights de análise de chamadas e ação.

Como o eesel AI transforma insights de análise de chamadas em ação automatizada

É aqui que você precisa de uma "camada de ação" que se conecte diretamente às suas ferramentas de suporte existentes, e é para isso que o eesel AI foi criado. Enquanto a análise de chamadas identifica sobre o que seus clientes estão perguntando ao telefone, o eesel AI automatiza a resposta a essas mesmas perguntas em todos os seus canais baseados em texto.

Veja como funciona:

1. Conecte seu conhecimento: Você pega os principais temas dos seus relatórios de análise de chamadas (como "política de devolução" ou "status de envio"). Em seguida, você garante que suas fontes de conhecimento existentes, como seu centro de ajuda, Google Docs ou tickets passados, tenham respostas sólidas para eles. O eesel AI se conecta a todas essas fontes com um clique, sem necessidade de migração.

2. Automatize resoluções: O Agente de IA do eesel AI usa esse conhecimento unificado para resolver tickets relacionados diretamente no seu help desk, seja você usando Zendesk, Freshdesk ou Intercom. Assim, quando um cliente envia um e-mail sobre a política de devolução que você acabou de aprender com suas chamadas, o Agente de IA pode respondê-lo instantaneamente.

3. Auxilie seus agentes: Para questões mais complicadas que precisam de um humano, o Copiloto de IA trabalha ao lado da sua equipe, redigindo respostas precisas e alinhadas à marca com base nesse mesmo conhecimento. Isso garante que os insights que você obtém da análise de chamadas levem a um suporte consistente e de alta qualidade em todos os lugares.

Começando com uma estratégia de suporte orientada por análise de chamadas

Pronto para construir um fluxo de trabalho de suporte mais inteligente? Você não precisa mudar tudo da noite para o dia. Aqui está uma maneira simples de começar.

Primeiro, descubra o que você está tentando alcançar. Você espera reduzir o volume de chamadas, melhorar sua taxa de resolução na primeira chamada ou ter um melhor controle sobre quais campanhas de marketing estão funcionando? Ter um objetivo claro ajuda a focar.

Em seguida, encontre uma ferramenta de análise de chamadas que ofereça insights conversacionais profundos, não apenas registros básicos de chamadas. Você precisa de uma plataforma que possa analisar o conteúdo de suas chamadas.

Finalmente, não pare no painel. Traga uma ferramenta como o eesel AI que se conecta diretamente ao seu help desk e fontes de conhecimento. Esta é a chave para realmente automatizar o trabalho que você descobre com sua análise de chamadas. Você pode até usar o recurso de simulação do eesel AI para testar como ele teria lidado com tickets passados, dando a você uma previsão clara de seu impacto antes mesmo de ativá-lo.

Prevendo o impacto da automação com base nos insights de análise de chamadas com o eesel AI.

O poder da análise de chamadas

A análise de chamadas é essencial para descobrir os valiosos insights escondidos nas chamadas telefônicas dos seus clientes. Mas você só obtém todo o seu poder quando usa esses insights para impulsionar uma automação inteligente em todos os seus canais de suporte. Uma estratégia de suporte moderna significa que você precisa tanto ouvir quanto agir. A análise de chamadas ajuda você a ouvir melhor, e a automação com IA dá a você o poder de agir sobre o que ouve instantaneamente.

Pronto para transformar seus insights de clientes em resoluções? Inscreva-se para um teste gratuito ou agende uma demonstração do eesel AI e veja como você pode automatizar seu suporte de linha de frente hoje.