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Resposta automática: configuração de árvores no bot

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Wittel
Written by Wittel

O que há por trás das respostas automáticas oferecidas pelos bots de atendimento? A estrutura de uma árvore de decisão é o que define como cada bot lidará com diversas situações, e o quão bem ele se sairá nesse processo.

Quando bots são adicionados ao atendimento de uma empresa, pretende-se oferecer um suporte mais eficiente ao consumidor. Isso não é viável, porém, sem que haja uma boa estrutura por trás deles.

O mapeamento da árvore de decisão exige investimento e as empresas que hesitam em aplicar tempo e esforço para planejá-las e executá-las acabam prejudicando o cliente; e não ajudando como pretendido inicialmente.

Neste artigo, veremos mais sobre a configuração das árvores de decisão e suas respostas automáticas.

Como criar árvores de decisão para o bot de resposta automática?

Por meio das árvores de decisão os clientes conseguem resolver, além de questões simples, problemas mais complexos. Para que isso seja possível, no entanto, seu planejamento e execução devem ser, também, bem pensados.

Vejamos a seguir alguns passos básicos para que você crie uma árvore de decisão eficiente, que dê ao seu bot meios de oferecer respostas automáticas satisfatórias aos usuários.

1. Faça o planejamento do seu bot

Qual é a meta do seu bot?

Antes de qualquer coisa é necessário definir qual será o objetivo do seu robô. O que o cliente poderá esperar dele? O bot fornecerá respostas automáticas para perguntas simples de suporte ao consumidor? Ele irá trabalhar também como uma ferramenta de marketing, dando dicas variadas para o usuário a fim de promover o seu produto ou serviço?

Talvez você tenha em mente um chatbot mais complexo, capaz de executar, além das tarefas simples, aquelas que exigem mais cuidado durante a programação: como ajudar clientes a alterar senhas e, quem sabe, fazer pedidos.

Saber qual o local onde o seu bot ficará também é muito importante. No seu site, por exemplo, é mais provável que ele tenha uma função de suporte mais evidente. Enquanto robôs de redes sociais ou mensagens de texto podem interagir de uma forma diferente, sendo mais ativos, não só respondendo, mas enviando mensagens automáticas para os usuários.

Ao definir a meta do seu bot, você pode começar a projetar a árvore de decisão com ela em mente.

Lista de recursos obrigatórios

Com o objetivo em mente, precisamos agora definir o que o seu bot será capaz de fazer. Responda às seguintes perguntas:

Quais informações essenciais o chatbot terá de oferecer para ser de fato útil ao cliente? Quais respostas automáticas ele deve ser capaz de realizar? Qual o tipo de conteúdo que será trabalhado nas mensagens? Links para artigos, fotos de produtos, análises, e-books? O robô terá acesso a quais informações para que esteja atualizado e sempre enviando respostas consistentes? Banco de dados da empresa? Taxa de câmbio? Previsão do tempo?

Nessa etapa é bastante útil consultar o seu banco de dados em busca de perguntas frequentes, já que o que o seu cliente geralmente procura é o que irá definir a capacidade do seu bot. É importante também consultar diretamente os agentes do seu contact center, para que eles possam contribuir com opiniões valiosas, com base em suas experiências diárias.

Personalidade

Ao programar as respostas automáticas do seu bot você precisa ter em mente a persona da sua empresa, ou seja, um perfil semi-ficcional criado baseado nos seus clientes reais.

Dessa forma, você saberá como interagir com o seu cliente e isso é muito importante para não gerar desconforto ou mal-entendidos. Alguns bots podem ser mais formais, mantendo uma imagem profissional se a empresa estiver direcionada à executivos, por exemplo. Ou pode também ser mais descontraído, fazendo uso de emojis e gifs se a audiência for um público mais jovem e envolvido nas redes sociais.

O objetivo do seu bot também influencia no tipo de abordagem escolhida para ele. Robôs de autoatendimento, que prestam suporte quando o cliente está com problemas, por exemplo, pedem um posicionamento mais sério e direto. A descontração pode não ser bem vinda em momentos como esse.

Independente do vocabulário utilizado pela sua persona, se ela aprecia ou não doses de senso de humor, sempre coloque a funcionalidade e a experiência do cliente em primeiro lugar. E fique atento à feedbacks futuros, fundamentais para aperfeiçoar as respostas automáticas do seu bot!

Caso a sua empresa ainda não tenha uma persona bem definida, acesse nosso post e saiba mais como criar uma: Criação de persona: qual diferença ela faz no atendimento?

2. Mapeie seu conteúdo

A criação de árvores de decisão se dá mais naturalmente a partir do conteúdo e dos dados de interações já armazenados na sua empresa. Assim fica muito mais simples oferecer respostas automáticas que são realmente úteis ao seu cliente, criando uma interação satisfatória!

Base de conhecimentos existente e FAQ

O autoatendimento é um recurso cada vez mais popular. Então é bastante provável que a sua empresa conte com uma base de conhecimento própria voltada para informar ou educar o cliente. A FAQ (perguntas mais frequentes) do seu site, por exemplo, é uma fonte muito útil e já está organizado em forma de perguntas e respostas. De qualquer forma, utilize o conhecimento que você já possui acumulado para inspirar perguntas e respostas automáticas para o seu bot.

Outra fonte de conteúdo é o material utilizado para auxiliar o agente do seu contact center. Esses funcionários foram orientados em algum momento para que pudessem responder aos clientes com rapidez e precisão.

Além disso, o próprio histórico de conversas – armazenados na nuvem ou gravadas, por exemplo – é uma excelente fonte de dados, senão a mais valiosa. Criar um conteúdo baseado em conversas reais irá poupar muito durante o mapeamento e a assertividade será muito maior.

Mapeando a árvore de decisão

Caso você queira oferecer um chatbot mais simples, com opções de botões clicáveis para serem selecionadas pelos clientes, uma ótima maneira para começar é pelo que poderíamos considerar como o tronco da árvore de decisão. A partir do tronco seriam então criadas ramificações.

O tronco é o corpo da árvore. Então começamos selecionando categorias básicas e amplas que levariam, conforme o cliente avança, à opção que ele precisa nas categorias menores. Vejamos um exemplo a seguir:

Para começar, você pode dividir as perguntas e duas categorias: suporte e vendas. Na categoria de suporte, você pode oferecer as seguintes opções:

  • Meus pedidos;
  • Formas de pagamento;
  • Envio e entrega;
  • Devoluções e Trocas;
  • Guia de tamanho.

A categoria de vendas, por sua vez, pode conter opções como:

  • Produtos;
  • Ofertas;
  • Guia de tamanhos;

A partir daí, dê continuidade à árvore, criando ainda mais ramificação em opções seguintes. Você pode, por exemplo, continuar com a categoria “Envio e entrega”, cujas opções poderão ser:

  • Quanto custa o frete?
  • É possível rastrear meu pedido?
  • Quanto tempo demora a entrega?
  • Vocês enviam para a minha região/país?
  • Ainda não recebi meu pedido, o que há de errado?

Essa forma de composição estrutural continua a ser muito útil ainda que a intenção da sua empresa seja trabalhar com um bot que responde automaticamente à perguntas feitas pelo próprio cliente, ou seja, à perguntas digitadas. É uma ótima maneira de organizar a sua árvore de decisão inicialmente para então torná-la cada vez mais sofisticada.

Mapeando as folhas da árvore de decisão

Conforme você planeja perguntas e suas respectivas respostas, a árvore de decisão caminha em direção às folhas. Além de fornecer respostas automáticas simples, o seu bot pode ir além, proporcionando respostas ainda mais personalizadas. Vejamos um exemplo de como isso ocorre:

Consideremos que uma empresa oferece entrega para mais de um país, e não apenas o Brasil. Um cliente em potencial que mora no exterior faz a seguinte pergunta:

Vocês enviam para o meu país?

O bot pode dar diversas respostas automáticas, dependendo de como sua árvore de decisão foi programada:

  • Primeira opção: Nós enviamos nossos produtos para muitos países em todo o mundo. Acesse a lista completa de todos os países: [link];
  • Segunda opção: Isso depende. Qual é o seu país?
  • Terceira opção: O seu país é o Chile, correto?

Como podemos ver, diversas opções são possíveis, todas elas diferentes em sua complexidade. É importante observar que essas respostas foram bastante diretas e sem a marca de uma personalidade bem definida. Essa personalização depende da persona da sua empresa, como já vimos anteriormente!

Ofereça meios para que o cliente dê o próximo passo

Após responder à pergunta do cliente, procure sempre oferecer meios para que ele encerre a conversa ou prossiga para outro tópico, de acordo com a sua vontade ou necessidade.

Vejamos como isso pode acontecer com base no exemplo anterior: caso o cliente responda que esteja de fato no Chile, o bot pode oferecer a seguinte resposta automática: “Sim, nós enviamos para o Chile. Posso te ajudar de mais alguma forma?”.

Assim, a conversa pode prosseguir até o momento em que o cliente está completamente satisfeito!

O bot utilizado no seu atendimento será tão bom quanto a sua árvore de decisão. Um mapeamento eficaz da jornada do cliente torna o seu bot uma ferramenta muito útil, potencializando a satisfação do cliente com a sua empresa!

Gostou do artigo? Se ele te ajudou, pode ser interessante aprender ainda mais formas de deixar a sua central de atendimento mais e mais eficiente para o seu cliente! Leia nosso e-book gratuito sobre a importância da análise de dados dentro dos call centers e aperfeiçoe ainda mais o serviço prestado pela sua empresa.

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Comemorando 25 anos de experiência, a Wittel integra as necessidades das empresas com ferramentas de comunicação disponíveis no mercado. Tudo isso por meio de soluções que auxiliam nas interações internas (entre colaboradores) e com seus clientes, tornando o dia a dia mais produtivo. Oferece soluções de conferências e colaboração, contact center, trading floor, além de todas as aplicações voltadas ao processo de qualidade e eficiência no atendimento, tanto no modelo OnPremise como também na nuvem.

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