Julia é o nome da mais nova atendente da TAM. Detalhe: a moça é virtual, atende pelo site da companhia aérea e auxiliar no esclarecimento de dúvidas de passageiros.
A atendente virtual foi projetada com um sistema que lhe permite adquirir conhecimento a cada pergunta, desenvolvido pela Next IT, já utilizado por empresas como Alaska Airlines e United Airlines, além de Aetna, Amtrak, Gonzaga University e Exército Americanoa.
Segundo Marcos Davidiuk, diretor de Operações da Next IT no Brasil, a solução de inteligência artificia utiliza técnicas de Programação de Linguagem Natural (NLP), em conjunto com uma tecnologia aplicada que permite a compreensão da intenção das perguntas feitas pelos usuários, indo além da busca por palavras chave.
O sistema é capaz de fornecer respostas considerando o contexto de onde as perguntas são feitas além de dados personalizados dos usuários, consumidos de sistemas de CRM ou dicas deixadas durante a conversação.
Davidiuk explica que o sistema da Next IT para companhias aéreas parte de um modelo comum de linguagem, denominado Alme.
“Esta plataforma traz o benefício do aprendizado adquirido em função das milhões de perguntas feitas pelos usuários. Depois da implantação, cada empresa pode customizar o modelo e adequá-lo a suas necessidades”, destaca o executivo.
Para implantação do modelo da TAM foi utilizada a solução de SDL BeGlobal, que permite tradução para o idioma português.
O modelo Alme incluiu novos termos e especificidades da TAM, bem como respostas que estão alinhadas com o posicionamento de marca da empresa.
Segundo Rodrigo Trevizan, diretor de Vendas Diretas da TAM, grande parte dos clientes que acionam a central de atendimento pelo telefone já acessaram o site da empresa, mas preferem interagir com um atendente para esclarecer dúvidas não solucionadas na Internet.
“A Julia vai atender essa demanda inicial. A perspectiva é que o índice de satisfação aumente com a localização da informação em segundos, além de liberar a equipe da central de atendimento telefônico para atuar em demandas mais complexas”, detalha Trevizan.
O executivo explica que as dúvidas não solucionadas imediatamente pela Julia serão tratadas por uma equipe de suporte da empresa e as respostas, imputadas na rede neural virtual da atendente.
Assim, da próxima vez que as mesmas questões forem feitas por outros clientes, ela já saberá a resposta.
Para Trevizan, a meta é que a ferramenta acabe se transformando em um repositório de BI, contribuindo para melhorar atendimento, mudar processos e até orientar a criação de novos produtos.
Fonte: Baquete
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