Embora a IA conversacional tenha o potencial de fornecer informações accionáveis, os resultados são tão bons quanto os dados fornecidos. Aproveitar o valor das conversas com os clientes para extrair informações accionáveis requer uma abordagem sistemática entre pessoas, tecnologia e cultura empresarial. É por isso que a aplicação eficaz das sugestões de etiquetas de conversação é um pré-requisito essencial para extrair informações accionáveis. Ao atribuir etiquetas relevantes às conversas dos clientes, tais como categorias de produtos, novos pedidos de serviço e outros tópicos, as organizações podem desbloquear um tesouro de informações valiosas.

‍As informações da IA de conversaçãosão tão boas quanto os dados de marcação subjacentes

Imagine um cenário em que uma empresa pretende analisar o feedback dos clientes para identificar áreas de melhoria específicas do percurso do cliente. A empresa recolheu uma grande quantidade de conversas de clientes em vários canais, abrangendo agentes humanos e chatbots. Sem dados relevantes de etiquetas de conversação, é difícil analisar eficazmente as conversações dos clientes. Por exemplo, um cliente pode ter expressado frustração com a mercadoria, mesmo que o problema real tenha sido um dano causado durante a entrega. Sem uma etiqueta de categoria específica para "danos na entrega", a empresa pode não conseguir dar prioridade aos aspectos do negócio que resolveriam o problema do envio.

Sem práticas de marcação precisas, é mais provável que as empresas tenham dificuldade em identificar as questões ou tendências mais frequentemente discutidas pelos seus clientes. Isto dificulta a detecção de problemas recorrentes, padrões ou necessidades emergentes do mercado. Consequentemente, as organizações podem perder oportunidades de inovação ou simplesmente não conseguir resolver questões críticas em tempo útil, pondo em risco a sua vantagem competitiva.

O impacto das más práticas de marcação pode ser devastador. Uma marcação imprecisa ou inconsistente pode levar a informações tendenciosas ou enganosas, prejudicando todo o processo de análise de dados. Considerando que as organizações gerem uma média de 35 etiquetas, os erros humanos relacionados com a marcação são comuns. Por exemplo, se um agente humano não tiver conhecimento da nossa etiqueta recentemente adicionada "danos na entrega", pode distorcer a análise, levando a conclusões incorrectas e a uma tomada de decisão errada.

Para evitar essas armadilhas e garantir uma análise precisa, as organizações devem dar prioridade à implementação de estruturas robustas de marcação de conversas. As ferramentas e tecnologias baseadas em IA de conversação podem simplificar o processo de marcação, reduzindo o erro humano e aumentando a eficiência. Ao aplicar políticas eficazes de marcação de conversas, as empresas podem desbloquear informações valiosas, melhorar as experiências dos clientes e tomar melhores decisões baseadas em dados.

O recurso de sugestão de tags de IA de conversação é implementado no Conjunto de IA para Conversação do Glassix.

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