Como o aprendizado de máquina está ajudando os bancos a identificar a principal causa das reclamações do call center

Como o aprendizado de máquina está ajudando os bancos a identificar a principal causa das reclamações do call center

Carimbo de hora: 31 de março de 2023 4h53
Nó Fonte: 2559135

No mundo acelerado de hoje, os clientes esperam um serviço rápido e eficiente dos seus bancos. No entanto, com a crescente complexidade dos produtos e serviços financeiros, torna-se cada vez mais difícil para os bancos prestar um serviço satisfatório ao cliente. Uma das reclamações mais comuns que os bancos recebem está relacionada aos seus call centers. Os clientes costumam reclamar de longos tempos de espera, agentes inúteis e problemas não resolvidos. Para resolver estas reclamações, os bancos estão a recorrer à aprendizagem automática para identificar a principal causa das reclamações dos call centers.

O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com os dados sem serem explicitamente programados. Envolve o uso de algoritmos que podem analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões e tendências. No caso de reclamações de call center, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​para analisar as interações dos clientes com os agentes do call center e identificar os principais motivos de insatisfação do cliente.

Uma maneira pela qual o aprendizado de máquina está sendo usado para melhorar o desempenho do call center é por meio da análise de sentimento. A análise de sentimento envolve a análise do tom e da linguagem usados ​​pelos clientes durante suas interações com os agentes do call center. Ao analisar esses dados, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões no sentimento do cliente e determinar os principais motivos de insatisfação do cliente.

Outra maneira pela qual o aprendizado de máquina está sendo usado para melhorar o desempenho do call center é por meio da tecnologia de reconhecimento de fala. A tecnologia de reconhecimento de fala envolve a conversão de palavras faladas em texto, que pode então ser analisado por algoritmos de aprendizado de máquina. Ao analisar o texto das interações dos clientes com os agentes do call center, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões nas reclamações dos clientes e determinar os principais motivos da insatisfação do cliente.

O aprendizado de máquina também está sendo usado para melhorar o desempenho do call center por meio de análises preditivas. A análise preditiva envolve o uso de dados históricos para prever resultados futuros. No caso de reclamações de call centers, a análise preditiva pode ser usada para identificar padrões nas reclamações dos clientes e prever quais problemas provavelmente surgirão no futuro. Essas informações podem então ser usadas para abordar proativamente essas questões antes que se tornem problemas graves.

No geral, a aprendizagem automática está a revelar-se uma ferramenta valiosa para os bancos que procuram melhorar o desempenho do seu call center. Ao analisar as interações dos clientes com os agentes do call center, os algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar os principais motivos da insatisfação dos clientes e ajudar os bancos a resolver esses problemas de forma proativa. À medida que os bancos continuam a investir em tecnologia de aprendizagem automática, podemos esperar ver novas melhorias no desempenho do call center e na satisfação do cliente.