O "Fin AI" da Intercom é um divisor de águas para o suporte ao cliente, mas está a acompanhar as métricas certas para medir o seu sucesso? Tal como qualquer outra ferramenta no seu arsenal tecnológico, compreender o seu desempenho é fundamental para maximizar o seu retorno sobre o investimento (ROI).
Este guia irá detalhar as métricas essenciais do Fin AI que precisa de monitorizar. Abordaremos o que são, por que são importantes e como acompanhá-las eficazmente. Além disso, exploraremos como ferramentas como o eesel AI podem potenciar o seu Fin AI, fornecendo a base de conhecimento necessária para resolver ainda mais questões dos clientes.
O que é o Fin AI da Intercom?
O Fin AI é um sofisticado chatbot de IA conversacional desenvolvido pela Intercom, projetado para automatizar e melhorar o suporte ao cliente. Ao contrário dos chatbots tradicionais que dependem de scripts rígidos e pré-programados, o Fin AI aproveita o poder de grandes modelos de linguagem (LLMs), incluindo o GPT-4, para proporcionar conversas mais naturais e semelhantes às humanas.
Foi construído para fornecer respostas instantâneas e precisas às perguntas dos clientes, acedendo diretamente ao seu conteúdo de suporte existente, como os artigos da sua base de conhecimento. Isto permite que o Fin resolva uma parte significativa das perguntas comuns sem intervenção humana, libertando a sua equipa de suporte para se concentrar em questões mais complexas.
"[O Fin] é uma mudança radical para as equipas de suporte. É um avanço em IA que o ajudará a reduzir custos e a melhorar a experiência do seu cliente." - Paul Adams, Chief Product Officer na Intercom.
Porque é importante acompanhar as métricas do Fin AI?
Acompanhar as métricas do Fin AI é crucial por várias razões:
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Medir o ROI: Investiu no Fin AI; agora precisa de ver os retornos. As métricas ajudam-no a quantificar o valor que ele traz em termos de redução de custos, ganhos de eficiência e melhoria da satisfação do cliente.
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Otimizar o desempenho: As informações baseadas em dados permitem-lhe identificar áreas onde o Fin AI se destaca e onde pode estar a ter dificuldades. Isto ajuda-o a refinar a sua base de conhecimento, ajustar as suas configurações e melhorar a sua eficácia geral.
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Melhorar a experiência do cliente (CX): Ao monitorizar métricas como taxas de resolução e satisfação do cliente, pode garantir que o Fin AI está realmente a ajudar os seus clientes e não a causar frustração.
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Eficiência da equipa: Compreender como o Fin AI impacta a carga de trabalho da sua equipa de suporte pode ajudá-lo a alocar recursos de forma mais eficaz e garantir que os seus agentes se concentrem em interações de alto valor.
Principais métricas do Fin AI que deve acompanhar
A Intercom fornece um conjunto robusto de análises para o ajudar a medir o desempenho do Fin. Aqui estão as métricas essenciais que deve vigiar de perto.
Taxa de resolução
Esta é, indiscutivelmente, a mais importante de todas as métricas do Fin AI. Indica a percentagem de conversas que o Fin AI resolve com sucesso sem precisar de as encaminhar para um agente humano.
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Porque é importante: Uma alta taxa de resolução é um indicador direto da eficácia do Fin AI e do seu ROI. Quanto mais questões resolver, mais tempo a sua equipa poupa.
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Como acompanhar: Isto está disponível diretamente no seu painel de análise da Intercom. Procure por "Conversas com uma resposta do Fin" e "Percentagem de conversas fechadas apenas com o Fin."
Satisfação do cliente (CSAT)
As pontuações de CSAT para conversas tratadas pelo Fin AI medem o quão satisfeitos os clientes estão com o suporte automatizado que recebem.
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Porque é importante: Pontuações de CSAT altas indicam que o Fin AI não está apenas a fechar tickets, mas também a proporcionar uma experiência positiva ao cliente. Pontuações baixas podem ser um sinal de alerta precoce de que o Fin está a interpretar mal as questões ou a fornecer respostas inúteis.
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Como acompanhar: Pode acionar inquéritos de CSAT no final das conversas tratadas exclusivamente pelo Fin. Monitorize as pontuações e leia o feedback para entender o "porquê" por trás dos números.
Taxa de encaminhamento
Esta é o inverso da taxa de resolução. Mede a percentagem de conversas que o Fin AI tem de escalar para um agente humano.
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Porque é importante: Uma alta taxa de encaminhamento pode sugerir que a sua base de conhecimento tem falta de informação, que as perguntas são demasiado complexas para a IA, ou que o Fin não está a compreender corretamente a intenção do utilizador. Analisar estes encaminhamentos pode revelar lacunas no seu conteúdo de suporte.
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Como acompanhar: Estes dados estão disponíveis nos relatórios da Intercom. Aprofunde as conversas que são encaminhadas para identificar temas ou tópicos recorrentes com os quais o Fin tem dificuldades.
Tempo de resposta
Esta métrica acompanha a rapidez com que o Fin AI responde à pergunta inicial de um cliente.
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Porque é importante: Uma das maiores vantagens da IA é a velocidade. O Fin foi projetado para fornecer respostas instantâneas, um fator chave para a satisfação do cliente. Monitorizar isto garante que o sistema está a funcionar de forma ótima.
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Como acompanhar: Os relatórios da Intercom incluem métricas sobre os tempos de resposta tanto para bots como para agentes humanos, permitindo uma comparação direta.
Redução do volume de tickets
Esta métrica mede a diminuição no número de tickets de suporte que os seus agentes humanos têm de tratar após a implementação do Fin AI.
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Porque é importante: Este é um indicador claro de poupança de custos e ganhos de eficiência. Demonstra que parte da carga de suporte o Fin está a assumir, libertando a sua equipa para trabalho mais estratégico.
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Como acompanhar: Compare o volume de tickets recebidos antes e depois de implementar o Fin. Observe as tendências ao longo do tempo para ver o impacto.
Volume de conversas
Isto acompanha o número total de conversas em que o Fin AI participa.
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Porque é importante: Esta métrica ajuda-o a compreender a escala da operação do Fin. Um volume de conversas crescente indica que mais clientes estão a interagir com o bot, o que pode ser um sinal positivo de adoção por parte dos utilizadores.
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Como acompanhar: Esta é uma métrica padrão no conjunto de análises da Intercom. Pode segmentá-la por canal (website, aplicação, etc.) para ver onde o Fin está mais ativo.
Como melhorar as suas métricas do Fin AI com o eesel AI
Embora o Fin AI seja poderoso, a sua eficácia está diretamente ligada à qualidade e abrangência da sua base de conhecimento. Se a informação não estiver lá, o Fin não pode fornecer a resposta. É aqui que entra o eesel AI.
O eesel AI é uma plataforma sem código que cria e mantém automaticamente uma base de conhecimento abrangente e precisa a partir de todos os documentos e ferramentas dispersos da sua empresa, como Slack, Google Docs, Notion e Confluence.
Eis como o eesel AI pode impulsionar diretamente as suas principais métricas do Fin AI:
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Aumentar a taxa de resolução: Ao alimentar o Fin com uma base de conhecimento mais completa criada pelo eesel AI, equipa-o para responder a uma gama mais vasta de perguntas. O eesel AI captura conhecimento de fontes que talvez não tenha documentado manualmente, transformando o conhecimento tribal num recurso que o Fin pode usar.
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Diminuir a taxa de encaminhamento: Quando o Fin tem acesso a informações mais abrangentes através do eesel AI, é menos provável que fique sem resposta a uma pergunta. Isto significa menos escaladas para os seus agentes humanos, diminuindo diretamente a taxa de encaminhamento.
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Melhorar as pontuações de CSAT: Respostas mais precisas e completas levam a clientes mais felizes. O eesel AI garante que o conhecimento que o Fin utiliza está sempre atualizado, sincronizando-se automaticamente com os seus documentos de origem, impedindo que o bot forneça informações desatualizadas ou incorretas.
Essencialmente, o eesel AI atua como o motor de conhecimento perfeito para o Fin AI, garantindo que este tenha sempre a melhor informação possível para trabalhar.
Considerações finais sobre o acompanhamento das métricas do Fin AI
Acompanhar as métricas do Fin AI não se resume a gerar relatórios; trata-se de transformar dados em insights acionáveis. Ao monitorizar consistentemente métricas como a taxa de resolução, CSAT e taxa de encaminhamento, pode determinar exatamente como o seu chatbot de IA está a funcionar e identificar oportunidades de melhoria.
Lembre-se, a inteligência do Fin é um reflexo da sua base de conhecimento. Para desbloquear verdadeiramente o seu potencial e potenciar as suas métricas, precisa de lhe fornecer informações abrangentes e atualizadas. Ferramentas como o eesel AI são inestimáveis para isso, criando automaticamente a fonte de conhecimento perfeita para o ajudar a maximizar o seu investimento no Fin AI da Intercom.
