Banco Bmg utiliza solução da NICE para analisar sentimentos e aprimorar o atendimento ao cliente
Banco Bmg utiliza solução da NICE para analisar sentimentos e aprimorar o atendimento ao cliente
Com análises baseadas em IA, NICE Nexidia Analytics mapeia o perfil do cliente e da interação com a central de atendimento para atuar de forma preventiva em sua Jornada Equipe de especialistas atua preventivamente em casos de atrito com solução imediata de 62%
Com o uso da tecnologia digital, um bom atendimento ao cliente pode ser aperfeiçoado de tal forma que seja possível detectar – por voz – sinais de que o consumidor pode vir a ficar insatisfeito e solucionar problemas antes mesmo que eles se manifestem.
Isso é fundamental para reduzir riscos de credibilidade para uma empresa.
Na área financeira, esse cuidado é fundamental para a estabilidade dos negócios.
Com o uso da solução Nexidia Analytics da NICE implementada em parceria com a Blue6ix, o Banco Bmg encontrou medidas eficientes para elevar ainda mais o nível do relacionamento com seus correntistas, alcançando o patamar de 62% de resolução de problemas de atrito.
Há quatro anos, o banco começou a trabalhar com o NICE Nexidia Analytics e uma consultoria de experiência do cliente para encontrar oportunidades de transformação dos negócios e novas formas de aprimorar seus serviços.
A análise da fala durante os atendimentos ajudou a trazer melhorias e o Bmg decidiu utilizar essa experiência para melhorar outros resultados.
Entre os milhares de chamados/mês recebidos naquela época, o banco sabia que um pequeno número de clientes trazia demonstrações de insatisfação que poderia gerar momentos de Alto Atrito.
Analisando toda a jornada do consumidor até o ponto de ruptura, o Banco verificou que poderia reduzir esses resultados de alto risco se agisse rapidamente para solucionar as preocupações manifestadas pelos clientes nos atendimentos.
A empresa queria um novo KPI em seu Contact Center: sinais verbais de insatisfação dos clientes que ligavam na tentativa de agir preventivamente e reverter esse sentimento.
Para isso, o Banco usou o NICE Nexidia Analytics para identificar conversas que indicassem esse tipo de situação e, na sequência, criou uma equipe especial de agentes e um fluxo de trabalho para atuar nesses casos mais complexos.
A solução tecnológica tem como características a análise fonética e de tom de voz das interações com os clientes por meio de um banco de dados com milhares de interações concluídas, que atendem aos critérios desejados. Ainda inclui ferramentas de fluxo de trabalho para encaminhar interações de alto risco a especialistas destacados pelo banco.
Com base nos dados levantados, foi possível construir um modelo de previsão de momentos de ruptura, que identificasse procedimentos que poderiam ser melhorados, evitando potenciais desgastes com os clientes com base em experiências passadas.
O Banco Bmg utilizou uma base de interações críticas em um período de longo prazo e analisou milhares de chamadas associadas a esses clientes.
O diagnóstico do Nexidia identificou frases que eventualmente podem demonstrar insatisfação na jornada: menções de descontentamento, frustração entre outros. A partir destes indicadores, o Banco passou a gerar alertas diários de clientes que se enquadrem em um ou mais desses critérios.
Além do KPI e de um modelo capaz de fornecer alertas antecipadamente, o grande objetivo era reduzir a incidência geral e o custo dessas situações de alto risco. Na etapa seguinte, o banco selecionou seus melhores agentes de atendimento para receber mais capacitação e uma nova tarefa exclusiva: aprimorar o relacionamento com esses clientes.
Os alertas diários são encaminhados aos especialistas que, rapidamente, examinam os casos e ligam para os clientes com uma resolução ou uma solicitação específica por mais informações. Essa equipe de especialistas entra em contato com centenas de clientes a cada mês.
Os primeiros resultados mostram que os especialistas conseguem resolver 62% desses problemas de alto risco, encaminhando o restante — com um histórico mais detalhado e de alta prioridade — para que outras equipes no banco encontrem solução. “O NICE Nexidia Analytics nos ajudou a construir um modelo preditivo para clientes com potencial de abrir uma ação judicial. Por meio de alertas diários e com uma equipe de especialistas, rapidamente analisamos esses casos e ligamos para os clientes com as soluções, além de identificarmos oportunidades de melhorias em diversas operações bancárias”, destaca Fábio Magalhães de Souza, Superintendente de Atendimento ao Cliente do Banco Bmg.
O NICE Nexidia Analytics é concebido para atuar na necessidade do cliente que, à medida que o programa avança e o banco obtém mais dados de longo prazo sobre os efeitos da intervenção precoce em situações de alto risco, conseguirá avaliar o impacto sobre a satisfação dos clientes e o Net Promoter Score (NPS).
O projeto deve explorar mais a fundo as diferenças de perfil de voz entre os clientes que, durante a chamada, explicitamente dizem que irão buscar medidas
legais ou uma ação governamental, e os que não mencionam esses assuntos, mas usam frases indicando elevados níveis de frustração, impaciência ou perda de confiança. A expectativa é identificar ainda mais casos de possíveis ameaças que, anteriormente, passariam por interações normais ou neutras.
Após os primeiros meses de atuação com o recurso, o banco já identificou possibilidades de aperfeiçoamento em diversos departamentos, incluindo central de atendimento, marketing, ouvidoria e funções de desenvolvimento de produtos. O programa Modelo de Previsão de Processos Judiciais está sendo avaliado por outras unidades de negócio da empresa, como é o caso da área de Seguros.
“Com análises baseadas em IA fáceis de usar, as instituições têm oportunidades infinitas para oferecer experiências extraordinárias aos clientes. Os painéis de fácil leitura mostram tendências e métricas importantes, tais como principais assuntos tratados no Contact Center, nível de sentimento e motivos de reclamação.”, destaca Ingrid Imanishi, diretora de Soluções Avançadas da NICE.
