Um guia prático para medir a taxa de contenção de IA e a qualidade da escalada

Se já explorou o mundo da IA para suporte ao cliente, certamente ouviu falar da taxa de contenção. É frequentemente apresentada como a métrica definitiva para o sucesso de um chatbot, prometendo uma forma simples de ver a acumulação das suas poupanças de custos. A lógica parece sólida: quanto mais conversas o seu bot resolver sozinho, menos gasta com agentes humanos.

Mas há um senão: uma taxa de contenção elevada nem sempre significa que tem clientes satisfeitos ou uma estratégia de IA vencedora. Pode facilmente esconder a frustração dos utilizadores, problemas não resolvidos e clientes que simplesmente desistem e encontram discretamente outra forma de obter ajuda. Quando persegue este único número, pode acabar por otimizar os aspetos errados, prejudicando a própria experiência do cliente que está a tentar melhorar.

Este guia é sobre olhar para além dessa métrica única e, muitas vezes, enganadora. Vamos explorar uma forma melhor de medir a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento em conjunto, para que possa ter a certeza de que a sua IA está realmente a ajudar, e não a atrapalhar.

O que é a taxa de contenção da IA? (E porque não é suficiente)

Primeiro, vamos alinhar conceitos. A taxa de contenção da IA é simplesmente a percentagem de conversas de clientes resolvidas por um agente de IA sem necessidade de intervenção humana.

A fórmula padrão é algo como isto:

"Taxa de Contenção = (Total de Interações - Interações Escalonadas) / Total de Interações * 100"

Assim, se o seu bot lida com 1.000 conversas e apenas 200 são encaminhadas para um agente humano, tem uma taxa de contenção de 80%. Parece ótimo num painel de controlo, certo? Não tão depressa.

A maior falha aqui é a suposição de que qualquer conversa que não seja escalonada é um sucesso. Isto leva ao que é conhecido como "má contenção", onde os números parecem fantásticos, mas a realidade para os seus clientes é tudo menos isso. A má contenção acontece quando:

• Um cliente fica tão irritado com o bot que simplesmente fecha a janela de chat em frustração.

• A IA dá uma resposta errada ou inútil, mas a conversa simplesmente se desvanece.

• O cliente fica preso num ciclo, desiste e envia imediatamente um e-mail ou telefona, uma mudança de canal que não é contabilizada como um escalonamento.

Quando olha apenas para a taxa de contenção padrão, está a perder a história completa. É uma imagem incompleta, e muitas vezes lisonjeira, do desempenho real da sua IA.

O problema de perseguir uma alta taxa de contenção

Focar toda a sua energia em aumentar esse número de contenção pode sair pela culatra. Cria problemas ocultos e ignora completamente o facto de que, por vezes, um escalonamento é o melhor resultado possível.

Os custos ocultos da "má contenção"

Quando o seu chatbot parece mais um obstáculo do que um guia útil, há consequências reais para o seu negócio.

• Frustração e perda de clientes: Uma experiência com um bot desajeitado e inútil pode ser muito mais prejudicial do que fazer um cliente esperar alguns minutos por um humano. Isso mina a confiança e pode levar as pessoas a procurar os seus concorrentes.

• Mais contactos repetidos: Se um problema não for realmente resolvido, esse cliente vai voltar, e provavelmente não estará de bom humor. Isto apenas aumenta o volume de tickets e a carga de trabalho dos agentes, que é exatamente o oposto do que pretendia com a automação.

• Dados de desempenho enganosos: Se a sua equipa está a celebrar uma taxa de contenção de 80%, mas metade dessas conversas eram na verdade problemas não resolvidos, os seus números de ROI são basicamente inventados. Corre o risco de tomar grandes decisões com base em dados errados.

Quando os escalonamentos são algo bom

É um mito comum que cada escalonamento é uma falha. Na realidade, uma estratégia de escalonamento inteligente é um sinal de que o seu sistema de IA está a funcionar exatamente como deveria.

• Questões complexas ou sensíveis: Alguns problemas simplesmente precisam de um humano. Coisas como empatia, resolução criativa de problemas e nuances ainda não estão realmente ao alcance de uma IA. Uma transferência rápida e suave para estas questões não é uma falha, é uma vitória para o cliente.

• Clientes de alto valor ou oportunidades de venda: A sua IA deve ser inteligente o suficiente para identificar uma conversa de alto risco. Quer se trate de um cliente-chave prestes a abandonar ou de um potencial cliente de vendas, encaminhá-los para a pessoa certa imediatamente é uma enorme vantagem.

• Construir relações: Uma excelente interação com um agente qualificado pode transformar um cliente frustrado num fã para toda a vida. Forçá-los a lutar com um bot que não os pode ajudar consegue o oposto completo.

O que a maioria das ferramentas de análise não lhe diz

O maior problema com muitos painéis de análise de IA é que eles dizem o que aconteceu, mas não têm ideia do porquê. Pode ver uma taxa de escalonamento de 20%, mas não sabe nada sobre como o cliente se sentia, se estava a mostrar sinais de frustração (como reformular uma pergunta cinco vezes) ou por que abandonou a conversa. Muitas plataformas simplesmente não lhe dão as ferramentas para aprofundar, deixando-o a adivinhar sobre a qualidade de tudo.

Uma forma melhor de medir a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento

Para ter uma noção real de como a sua IA se está a sair, precisa de olhar para mais do que um número. É hora de passar de uma métrica de contenção simples para uma estrutura que mede a resolução real e a qualidade de cada transferência.

Métricas chave para a "resolução real"

Vamos falar sobre um novo conceito: Taxa de Resolução Real. Esta métrica tenta responder à pergunta que realmente importa: o problema do cliente foi realmente resolvido, e não apenas "a conversa terminou sem que ninguém clicasse no botão de escalonamento?"

Para ter o quadro completo, deve acompanhar algumas coisas em conjunto.

Métrica	O que mede	Porque é importante
Taxa de Resolução Real	A percentagem de problemas totalmente resolvidos pela IA, que pode verificar frequentemente com inquéritos pós-chat ou ao ver se o mesmo cliente volta a contactá-lo.	Isto separa os sucessos reais dos becos sem saída frustrantes. É a verdadeira medida da eficácia da sua IA.
CSAT/NPS em Interações de IA	Pontuações de satisfação do cliente especificamente para conversas que foram tratadas apenas pela IA.	Uma alta taxa de contenção com uma baixa pontuação de CSAT é um enorme sinal de alerta. Significa que o seu bot está a irritar as pessoas.
Resolução no Primeiro Contacto (FCR)	Se o problema do cliente foi resolvido numa única interação, seja com a IA ou com um agente humano.	A sua IA deve ajudar o seu FCR geral, não criar jornadas de suporte complicadas e de vários passos para os seus clientes.
Taxa de Contacto Repetido	Com que frequência um cliente entra em contacto novamente sobre o mesmo problema dentro de um curto período (como 48 horas).	Um aumento nos contactos repetidos após uma conversa com IA é um sinal claro de que a primeira "resolução" não foi definitiva.

Como medir a qualidade do escalonamento

Em vez de apenas tentar forçar a redução do número de escalonamentos, mude o seu foco para melhorar os que acontecem. Um ótimo escalonamento deve ser uma experiência suave e positiva tanto para o cliente como para o seu agente.

Aqui estão os pontos-chave a acompanhar para a qualidade do escalonamento:

• Transferência de Contexto: O agente humano recebe o histórico completo da conversa e as informações do cliente? Nada irrita mais um cliente do que ter de repetir toda a sua história.

• Tempo de Atendimento do Agente (Pós-Escalonamento): Se a IA fez um bom trabalho ao recolher informações antecipadamente, o tempo de atendimento do agente nesse ticket deve ser mais curto do que o normal.

• CSAT em Interações Escalonadas: Uma pontuação de CSAT alta aqui é um sinal fantástico. Significa que a transferência foi perfeita e que o agente tinha o que precisava para resolver o problema rapidamente.

• Taxa de Re-escalonamento do Agente: Com que frequência o primeiro agente que assume um escalonamento tem de o passar para outra pessoa? Uma taxa elevada pode significar que a sua IA não está a triar os problemas corretamente.

Como melhorar tanto a contenção como os escalonamentos

Construir um sistema que oferece tanto resoluções reais como escalonamentos de alta qualidade exige mais do que um chatbot básico. Precisa de uma plataforma construída sobre uma base de conhecimento unificada e que lhe dê ferramentas robustas para testes e controlos flexíveis.

Comece com uma única fonte da verdade

Uma IA é tão boa quanto a informação a que consegue aceder. Quando o conhecimento da sua empresa está espalhado por todo o lado, o seu bot só consegue dar respostas parciais, o que leva a muitos escalonamentos que poderiam ter sido evitados.

A maioria das ferramentas de IA exige que crie conteúdo do zero ou só consegue extrair de um único centro de ajuda. Com uma ferramenta como a eesel AI, pode ligar instantaneamente todas as suas fontes de conhecimento, desde tickets passados e as suas páginas do Confluence a Google Docs e Notion. A nossa IA aprende diretamente com as resoluções bem-sucedidas da sua equipa, para que as suas respostas sejam sempre precisas e soem como você. Até o ajuda a encontrar e corrigir lacunas no seu conhecimento, sugerindo novos artigos com base no que os clientes estão realmente a perguntar.

Um infográfico da eesel AI a mostrar como liga várias fontes de conhecimento para criar uma única fonte da verdade, essencial para medir com precisão a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento.

Teste e simule antes de lançar

Lançar uma nova ferramenta de IA sem saber como ela realmente irá funcionar é uma aposta enorme. Muitas plataformas praticamente forçam-no a lançar para começar a recolher dados, o que significa que os seus clientes são as cobaias.

Não lançaria um novo site sem o testar, certo? O mesmo se aplica à sua IA. O modo de simulação na eesel AI permite-lhe testar a sua configuração em milhares dos seus próprios tickets passados num ambiente seguro. Obtém uma previsão sólida da sua taxa de resolução e pode ajustar as respostas da IA antes que um único cliente fale com ela. Isto elimina o risco de todo o processo e ajuda-o a lançar com resultados em que pode confiar.

A funcionalidade de simulação na eesel AI permite às equipas testar o desempenho antes do lançamento, o que é um passo fundamental para medir eficazmente a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento.

Implemente com controlo

A automação rígida, do tipo tudo ou nada, não funciona para as equipas de suporte de hoje. Precisa da liberdade de escolher o que é automatizado e como os escalonamentos são tratados.

Ao contrário de plataformas que o prendem a uma única forma de fazer as coisas, a eesel AI coloca-o no comando.

• Automação Seletiva: Use o nosso motor de fluxo de trabalho para decidir exatamente que tipos de tickets a IA deve tratar. Pode começar pequeno, com perguntas simples e repetitivas, e fazer com que escalone automaticamente tudo o resto.

• Ações Personalizadas: Vá além de apenas responder a perguntas. Pode configurar a sua IA para fazer coisas como procurar informações de encomendas no Shopify, atualizar campos de tickets no Zendesk ou triar problemas com base no que o cliente escreveu. É assim que realmente aumenta a sua taxa de "resolução real" e garante que, quando um escalonamento é necessário, ele vai para a equipa certa com toda a informação correta.

Uma vista do construtor de fluxo de trabalho da eesel AI, onde os utilizadores podem configurar ações e regras personalizadas para automação seletiva, melhorando a forma como medem a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento.

Porque medir a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento significa focar-se nos resultados

Medir a taxa de contenção da IA e a qualidade do escalonamento em conjunto é a única forma de realmente compreender o verdadeiro impacto da sua estratégia de automação. Uma alta taxa de contenção não significa nada se os seus clientes saem insatisfeitos e os seus agentes ficam a resolver a confusão.

Uma ótima IA não se limita a fechar conversas. Resolve problemas eficazmente, facilita a vida dos clientes e capacita os seus agentes humanos ao tratar das tarefas rotineiras. Isto liberta-os para usarem a sua experiência nas questões complexas, armados com todo o contexto de que precisam. O objetivo não é eliminar o contacto humano, mas tornar cada interação, seja com um bot ou uma pessoa, o mais útil e eficiente possível.

Pronto para medir o que realmente importa?

Tentar melhorar o seu suporte com IA pode parecer que está a voar às cegas se não tiver as análises e os controlos certos. A eesel AI oferece-lhe as ferramentas de simulação, controlos detalhados e a base de conhecimento unificada de que precisa para automatizar o suporte com confiança e melhorar tanto as suas taxas de resolução como a qualidade do escalonamento.

Veja como funciona ou agende uma demonstração para ver o nosso modo de simulação em ação.