Utilizando tecnologia de machine learning e infraestrutura em nuvem, a Jump Label propôs ao cliente uma nova forma de avaliar sua comunicação com clientes e transformar dados, antes não analisados, em informação e ação, permitindo a cliente realizar atendimentos personalizados e especializados.
Problema
O cliente, uma grande empresa de call-center, responsável pelo atendimento de grandes empresas de tele comunicações e varejo, necessitava apresentar a seus clientes um diferencial no atendimento a chamados.
A empresa possuía dados de transcrição de atendimentos realizados através de telefonemas, logs de comunicação com chatbots e respostas a campanhas por SMS, mas devido ao grande volume de dados, eles eram utilizados apenas para resolução de reclamações formais ou atendimento a demandas regulatórias.
Desafio
- Conseguir interpretar e tratar o grande volume de dados gerados diariamente;
- Conseguir utilizar os dados para gerar alertas para ações imediatas;
- Analisar os dados de conversas com clientes para propor ações e novas abordagens de comunicação;
- Avaliar e propor perfis de clientes.
Soluções
- Solução de infraestrutura em nuvem para ingestão dos dados de transcrição dos atendimentos;
- Solução analítica em nuvem para análise de atendimentos e identificação de pontos de alerta ou atenção usando NLP;
- Solução analíticas em nuvem para avaliação de atendimentos e proposição de novas abordagens de comunicação;
- Solução analítica para clusterização de clientes.
Benefícios
Após implementação o cliente conseguiu criar ações para identificar e tomar atitudes imediatas sobre conversas críticas, através de análise de sentimento, detectando clientes insatisfeitos, reclamações ou envolvimento de órgãos reguladores.
A solução ainda possibilitou o uso dos dados para outras ações, como classificação de perfis de clientes, identificação de abordagens ou scripts com maior probabilidade de sucesso, além de benefícios claros para a imagem da empresa a seus clientes diretos.