O que é um Agente Conversacional? Como ele difere de um Chatbot

Agentes conversacionais têm borrado as linhas entre conversar com uma pessoa real ou um bot em canais digitais. Agentes conversacionais modernos podem imitar perfeitamente o diálogo humano e ajudar clientes como um atendente de suporte faria.

Muitas empresas colocam assistentes virtuais inteligentes em seus canais digitais para engajar seu público em escala. Esses assistentes são agentes conversacionais equipados com tecnologias como processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina.

Normalmente, essas empresas informam aos clientes que estão conversando com um agente virtual. Elas também oferecem uma opção para conectar com profissionais de suporte ao vivo caso os problemas sejam urgentes ou críticos.

Agentes conversacionais têm apoiado e capacitado empresas de várias maneiras. Este artigo abordará esses aspectos e mergulhará mais fundo em seu conceito.

As tarefas que esses bots realizam são adaptadas às indústrias em que estão inseridos. Principalmente, eles são usados por equipes de atendimento ao cliente para receber e encaminhar solicitações de serviço. Outros departamentos usam agentes conversacionais para coletar informações, verificar sintomas e até realizar transações online.

Essas ferramentas são equipadas com processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de fala, aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo, e várias outras tecnologias que ajudam a imitar o padrão de diálogo humano.

Tipos de agentes conversacionais

As organizações usam múltiplos tipos de agentes conversacionais com base em seu caso de uso. Enquanto algumas usam agentes programados básicos, outras confiam na inteligência artificial conversacional (IA) para uma melhor experiência do cliente.

Chatbot baseado em regras

Chatbots baseados em regras abordam problemas ou objetivos específicos. Governados por um conjunto de regras predefinidas, eles mapeiam conversas como um fluxograma. Esses bots também são relativamente mais fáceis de desenvolver. Esses chatbots podem ser relevantes quando se espera que os usuários façam um conjunto limitado de perguntas. No entanto, eles se tornam imprevisíveis quando enfrentam situações fora de seu conjunto de regras. Eles também se tornam complicados de gerenciar quando várias regras governam a resposta do bot.

Esses chatbots podem ser relevantes quando se espera que os usuários façam um conjunto limitado de perguntas. Mas, quando várias regras governam a resposta do bot, pode ser complicado gerenciá-lo.

Chatbots de IA

Chatbots de IA, apoiados por aprendizado de máquina e NLP, geram respostas autonomamente após analisar a intenção e o objetivo da entrada feita por um cliente. Eles se destacam em lidar com consultas que são complexas ou em diferentes idiomas. Como esses chatbots são treinados em múltiplos idiomas, eles permitem que a organização atenda consultas em um idioma que seus clientes preferem.

Equipes internas geralmente os usam para realizar tarefas rapidamente para maior produtividade.

Bots de voz

Bots de voz realizam tarefas com base em comandos de voz. Eles convertem instruções vocais em texto legível por máquina, permitindo que entendam o contexto e entreguem a saída conforme programado. Essa interação é relativamente natural, exigindo mínimo esforço do usuário.

Esses bots podem realizar tarefas versáteis, desde pesquisar na internet até comandos simples como acender uma luz inteligente. Alexa da Amazon é um bom exemplo de tais bots.

Chat híbrido

Chatbots híbridos combinam as capacidades de chatbots baseados em regras e de IA. Eles estão bem equipados para entender o contexto a partir da entrada do usuário, mas também podem gerar respostas com base em regras predefinidas.

Na prática, há uma linha tênue entre chatbots híbridos e de IA. Chatbots de IA servem melhor para abordar perguntas abertas que vêm dos clientes. Chatbots híbridos abordam tais perguntas e, ao mesmo tempo, podem ser ajustados para atender às necessidades do seu negócio.

Assistentes de voz interativos (IVA)

IVAs automatizam sistemas telefônicos e permitem que os chamadores interajam com telefones computadorizados usando entradas de voz e teclado. Eles são comuns em bancos, logística e negócios de viagens.

Um IVA entende a entrada do chamador e realiza tarefas ou fornece informações de acordo. Eles também podem encaminhar a chamada para departamentos específicos para solicitações complexas ou se um chamador pedir.

Quando os tempos ficam ocupados, os IVAs aumentam a produtividade dos funcionários ao lidar com chamadas onde os chamadores precisam de informações gerais, como status de pedidos. Isso permite que os funcionários se concentrem nas chamadas mais críticas.

Como funciona um agente conversacional?

Um agente conversacional segue uma série de etapas para produzir a saída desejada.

• Recebe a entrada do usuário: Quando um usuário interage com um agente conversacional, ele aceita a entrada. A entrada pode ser texto, voz, gesto, imagem ou gráficos.

• Converte a entrada em formato legível por máquina: O agente conversacional usa um reconhecedor automático de fala (ASR) para reconhecer a fala e a entrada textual e convertê-las em uma forma legível por máquina.

• Entende o contexto: O agente conversacional então usa o processamento de linguagem natural para compreender os desejos do usuário. Ele analisa o contexto e determina a intenção do prompt.

• Gera resposta: Com base no prompt, o agente responde ao usuário. Se o prompt for claro, preciso e detalhado, o usuário geralmente recebe uma resposta que se alinha com o contexto do prompt.

• Coleta feedback: Após entregar a resposta, o agente conversacional incentiva o usuário a dar feedback para melhorar interações futuras.

Agente conversacional vs. chatbot

Todos os chatbots são agentes conversacionais, mas o inverso não é verdadeiro. Um chatbot é um tipo específico de agente conversacional.

Agentes conversacionais são ótimos em imitar interações humanas. Eles usam processamento de linguagem natural e várias outras tecnologias para entender o contexto de uma consulta de pesquisa do usuário.

Agentes conversacionais são colocados no lado do suporte ao cliente para ajudar agentes ao vivo a responder a perguntas gerais dos clientes. Isso ajuda a reduzir o tempo de espera e alivia a responsabilidade dos agentes de responder a perguntas repetitivas. Com o tempo, agentes conversacionais de IA aprendem a responder melhor às consultas dos clientes.

Profissionais usam chatbots para coletar informações, obter respostas, realizar tarefas, etc. Eles podem ser baseados em regras, respondendo a entradas de texto ou botões específicos, e podem não necessariamente possuir capacidades de NLP ou aprendizado de máquina.

Eles podem ser bots básicos que fornecem respostas definidas para perguntas específicas. Quando não equipados com IA, esses bots são focados em navegação, seguindo um fluxo particular de diálogo. Modificações no fluxo de diálogo em tais chatbots requerem reconfiguração.

Casos de uso de agentes conversacionais

Agentes conversacionais podem ser usados de maneira diferente com base na indústria.

As empresas preferem adicioná-los em sua frente de suporte ao cliente, pois ajuda a reduzir despesas.

Agentes conversacionais corretamente implantados reduzem o vai-e-vem com clientes através de canais, aumentando a eficiência e a satisfação do cliente. Algumas empresas usam esses agentes para gerar leads de entrada. A Cigniti, uma empresa de software, observou uma taxa de conversão próxima a 40% de conversão para seu agente conversacional.

Profissionais veem principalmente agentes conversacionais como seus assistentes. Eles fazem perguntas abertas e fazem solicitações em linguagem natural para realizar uma tarefa.

Aqui estão alguns casos de uso de agentes conversacionais:

Coleta de dados

Agentes conversacionais ajudam empresas a tomar melhores decisões coletando e analisando dados. Os agentes podem analisar chamadas de clientes para produzir dados sobre sentimentos dos clientes. Isso abre gargalos em processos, permitindo que as empresas os resolvam.

As empresas podem integrar agentes conversacionais em software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e pontuar leads de acordo.

Varejo e e-commerce

Agentes conversacionais oferecem dados de clientes analisando suas interações com marcas. As marcas podem usar esses dados para upsell ou cross-sell no momento certo e fornecer recomendações de produtos.

Esses agentes também engajam clientes em múltiplos canais, oferecendo uma experiência notável ao cliente. Isso libera agentes ao vivo de pular entre diferentes canais para ajudar clientes, dando-lhes mais tempo para priorizar conversas críticas.

Saúde

Agentes conversacionais ajudam a gamificar diagnósticos online para pacientes. Os usuários podem responder a algumas perguntas específicas para obter recomendações personalizadas para produtos de saúde. Instituições médicas podem usar esses agentes para coletar sintomas dos pacientes e agendar consultas com o médico apropriado.

Esses agentes fornecem um espaço seguro para pacientes transmitirem suas doenças e para médicos escreverem notas, prescrições e tratamentos enquanto mantêm a segurança das informações.

Esses agentes também podem ajudar assistentes médicos e pacientes a entender tópicos médicos complicados, o que, por sua vez, facilita a oferta e o recebimento de um melhor atendimento.

Dispositivos de Internet das Coisas (IoT)

Dispositivos de Internet das Coisas permitem que agentes conversacionais controlem vários dispositivos inteligentes como luzes, alto-falantes e termostatos em casas e escritórios. Esses dispositivos também incorporam assistentes de voz como Siri da Apple e Alexa da Amazon.

Alguns dispositivos IoT usam agentes conversacionais para monitorar dados e enviar alertas ou notificações quando um limite específico é ultrapassado.

Outros

Os casos de uso de agentes conversacionais não têm um limite superior. À medida que a tecnologia evolui, mais aplicações virão à tona.

• Bancos e finanças: IA conversacional ajuda a transmitir detalhes transacionais e saldos de contas, e levantar solicitações. Os agentes melhoram a experiência do cliente fornecendo os detalhes mais rapidamente.

• Viagens: Agentes conversacionais fornecem detalhes sobre itinerários de viagem e passagens enquanto ajudam o cliente a verificar o status atual de seu voo, trem ou ônibus. O agente também pode ajudar clientes a reservar uma reserva de hotel. Algumas marcas de viagens os utilizam para coletar feedback dos clientes.
• Imobiliário: Agentes conversacionais geram leads oferecendo detalhes e informações sobre localidade, aluguel, ofertas e mais. Eles lidam com conversas iniciais com clientes e os qualificam antes de passá-los para um gerente de relacionamento imobiliário. Esses agentes podem lidar com múltiplas conversas ao mesmo tempo, capacitando empresas a nunca perder uma oportunidade de venda.

Conversas que convertem

Agentes conversacionais engajam efetivamente o público fornecendo informações, sugestões e suporte em escala. Essas interações influenciam o interesse do público em uma marca e os encorajam a tomar ações desejadas. Notavelmente, agentes conversacionais são melhores em converter novos visitantes e aumentar as taxas de satisfação para clientes atuais.

No geral, agentes conversacionais ajudam empresas a converter e reter clientes pagantes em escala com um investimento de recursos comparativamente menor.

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