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Zendesk traz experiência de "sexto sentido" para avaliar interação com consumidores

Postado em: 08/10/2015, às 21:35 por Redação

A Zendesk anuncia o lançamento da ferramenta Satisfaction Prediction (em português Predição de Satisfação), primeiro sistema com recurso de análise preditiva para antever a satisfação do cliente. O recurso aproveita um histórico de interações positivas e negativas nos resultados da pesquisa, que antecipam diálogos de risco e geram uma análise de insatisfação do cliente antes mesmo que ela ocorra, permitindo que as organizações possam interagir com clientes de forma acurada por meio de dados.

Com o crescimento das comunicações por mobile, social media e plataformas de e-mail, o contato com o cliente está se tornando algo mais complexo de lidar, dificultando a função dos agentes de atendimento e, também, dos gerentes para identificar e priorizar conversas e garantir a satisfação do consumidor. Após anos analisando dados sobre interação com o consumidor, a Zendesk pode agora oferecer às equipes de atendimento um sistema de alerta que identifica quando o cliente está insatisfeito, prevendo e apontando os diálogos que podem ter um tom alto ou baixo de contentamento, dentro de um formato que disponibiliza a pontuação em tempo real.

"As capacidades de previsão de satisfação da Zendesk trazem um sexto sentido que aumenta o poder de atendimento do agente perante ao cliente, oferecendo para empresas ferramentas capazes de antecipar o nível de frustração do consumidor, antes que interações erradas possam ocorrer", afirma Adrian McDermott, SVP de Densenvolvimento de Produto da Zendesk. "Ao inserir essa tecnologia de ponta na plataforma de suporte ao cliente da Zendesk, estaremos utilizando insights dos nossos dados para ajudar as organizações a construir uma relação mais duradoura com o cliente, por meio de um atendimento efetivo".

O sistema "Satisfaction Prediction" usa uma análise de predição baseada em sinais do consumidor, gerando uma pontuação simples de 0-100 (sendo 0 a mais baixa satisfação e 100 a maior), cada vez que um contato com o cliente é criado ou atualizado. Isso permite que os agentes ou gerentes priorizem o fluxo de trabalho, direcionamentos do negócio, ou acionem participações integradas baseado em uma dinâmica que combina a inteligência de milhares de sinais dos clientes. O sistema operacional deste modelo foi criado para gerar automaticamente, por meio de análises de big data de contas ativas, um modelo único e personalizado que prevê o atendimento para cada usuário da Zendesk.

As organizações poderão utilizar o Satisfaction Prediction de várias maneiras, diferenciando as conversas bem avaliadas de outras que possuem baixa predição de satisfação, para comparar, perceber e corrigir problemas durante uma conversa com o cliente. Essa aproximação por meio de dados também permitirá que as empresas melhorem as interações com seus consumidores, ajudando a manter e crescer sua base.

O sistema que sustenta o Satisfaction Prediction da Zendesk absorve as informações e exibe o status do atendimento, por meio de sinais que podem antever a insatisfação. Alguns exemplos são uma quantidade de interação acima do normal para resolver um atendimento, fluxo de conversa entre consumidor e agente ou mesmo na linguagem que é usada no diálogo. A máquina capta as informações e exibe o status destes sinais, permitindo que o sistema faça uma previsão da probabilidade do atendimento receber um bom índice de satisfação.

A Zendesk reconhece este sistema como uma forma de melhorar como as empresas fornecem apoio, reduzindo o esforço dos clientes e melhorando a experiência para ambos os lados. No passado, as organizações eram forçadas a apresentar análises de performance off-line dos sinais de insatisfação do cliente e criar regras estáticas para conduzir a ação. A plataforma da Zendesk acaba com este modelo, fornecendo para as organizações uma pontuação dinâmica em tempo real para melhorar a experiência dos clientes.

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