Introdução

Na internet, empresas disputam espaços na tela do usuário, espaços estes que são vendidos em leilões virtuais. Garantir que empresas compatíveis com a pesquisa do usuário nas ferramentas de busca ou com solicitações anteriores a esses, e selecionar usuários que possam divulgar positivamente tais empresas, é uma tarefa em que exige conhecer bem o consumidor, analisando seu passado, suas redes sociais, e vislumbrando tendências futuras de compra.

Inúmeras formas são adotadas para prender a atenção do consumidor e também conhecê-lo cada vez mais. Oferecer serviços gratuitos, saber quais sites o usuário passou mais tempo, empresas em que comprou algo, quais são as principais buscas, tudo isso fornece informações essenciais para criar um perfil do usuário, disputado nos leilões virtuais de propaganda.

Há várias ofertas de serviços gratuitos, como e-mail, mensagens instantâneas, SMS, redes sociais, videoconferência, chamadas internacionais, tradução de textos, informações de tráfego, compra e venda de equipamentos e de imóveis, compra de passagens aéreas, hotéis, locação de carros, realização de questionários, redes sociais, blogs, GPS, tráfego etc., basta o usuário associar-se a um desses serviços e pronto: ele terá acesso a um importante conteúdo e todas as informações são organizadas de forma gratuita e prática.

Mas nada é tão gratuito assim: suas informações farão parte do banco de dados da internet, desejado por várias empresas interessadas em chamar sua atenção. E claro, quanto mais o usuário usa, mais a internet conhece sobre ele, aumentando ainda mais a precisão sobre seu perfil, seus gostos, seus ideais.

Atrair consumidores que além de comprar os produtos da empresa, que os exponha em outras mídias (como fotos do produto em redes sociais) chamando a atenção de novos consumidores (através de posts e comentários), ou um consumidor cuja rede social seja das classes A e B, é um perfil mais desejado ainda.

Proposta

Em tempos de redução de equipes ou falta de recursos para novas contratações, as equipes precisam ser mais produtivas. Através da observação da mecânica de tratamento de tickets, pode-se fazer uma adaptação desta à tecnologia de geração de perfis de consumidores, utilizando inteligência artificial e economizando muito tempo, diminuindo erros e auxiliando técnicos de atendimento, além de toda a análise estatística e gerencial on-line das informações envolvidas. Uma vez montada a base de conhecimento inicial sobre os chamados, uma vez montado o perfil de cada usuário, e também com a base de soluções já preparada, será possível o atendimento ágil através de uma nova proposta.

Nessa proposta, logo no login do usuário, o sistema proativo já encontrará informações do perfil do usuário, sua localização física, suas principais queixas, sua (s) estação (ões) de trabalho. Enquanto este digita sua queixa, novas buscas e filtragens são efetuadas no sistema de IA, e na tela do usuário aparecerão links com dicas e sugestões, tentando auxiliar o usuário na definição do problema, antes mesmo deste enviar o formulário. Através da leitura das palavras ou das sugestões que o usuário confirma, tais informações são transformadas em tags, palavras-chave. Elas são utilizadas para buscar no perfil, na base de conhecimento e na base de soluções, novas dicas e sugestões de problemas.

O cruzamento das informações com o que é digitado é somente uma forma de saber qual o problema do usuário. Através da comparação com tickets abertos por usuários próximos fisicamente ao usuário atual, pode-se prever o que o usuário digitará. Por exemplo, uma impressora com problemas foi reportada por um usuário pouco tempo atrás e o usuário atual é colega próximo do que já reportou. Então pode-se deduzir que o usuário atual também está abrindo um chamado para a mesma impressora. Essa informação aparecerá na tela e o usuário atual pode ter ciência de que alguém já abriu chamado para isso e cancelar a nova requisição, e também ser comunicado quando o serviço for encerrado.

Há também uma forma que não envolve usuários. Medidas preventivas de análise de logs podem já gerar chamados. Uma observação constante da comunicação com a impressora mais usada pode ser agendada a cada cinco minutos. Caso ocorra algum problema, o sistema de IA já será acionado, e este já procurará um atendente disponível. Assim, quando o usuário perceber o problema e tentar abrir um chamado, o sistema comunicará que tal procedimento já se encontra em tratamento e dará o prazo para o usuário.

Através da análise da base de conhecimento, base de soluções e perfil do usuário, quando o sistema sugerir dicas de soluções e o usuário quiser mais informações sobre uma solução específica, uma janela com um tutorial da solução será aberta. O usuário pode realizar algumas etapas, como um checklist, verificando cabos, testando de outra forma para resolver o problema, ou identificar mais detalhadamente o problema.

Uma vez que o usuário, mesmo com várias dicas e sugestões, e tutoriais com checklists e questionários, não identifique uma forma rápida para a solução, será necessário acionar os atendentes. Em paralelo, o sistema de IA analisa quais os prováveis técnicos que já atuaram nos respectivos casos, visando atingir técnicos experientes nos problemas e assim garantir mais rapidez no atendimento.

Enquanto o usuário digita o texto, quando se atingir um nível de identificação do texto preestabelecido, os prováveis técnicos já foram contactados através de mensagens em seus dispositivos (computadores, smartphones) informando vários dados sobre o problema e solicitando sua confirmação de atendimento, prazo para início de atendimento, como um Uber, e o próprio interesse. Estes terão em suas estações agentes que, ao serem acionados pelo sistema inteligente proativo, optarão por atender ou não o chamado.

Os atendentes serão orientados ao novo padrão de atendimento proativo, baseado em janelas pop up de atendimento com informações resumidas de um possível problema (visto que o usuário ainda está especificando, digitando, selecionando dentre as sugestões). Os atendentes que já trabalharam no problema receberão primeiro as pop ups. Nestas, eles preencherão informações como nível de interesse, experiência no problema, sua própria disponibilidade e tempo médio de atendimento.

Uma vez que o usuário termine a digitação e envie o acionamento, o atendente que confirmou primeiro, e que tem o prazo para início do atendimento menor, receberá a confirmação do sistema através de uma tela indicando que ele fará o tratamento, e será registrado o devido ticket na ferramenta de workflow.

Como ferramentas para auxiliar o técnico no atendimento, além das já existentes, como scripts de tratamento de primeiro nível, este receberá as principais soluções já aplicadas, dicas e tutoriais, e informações sobre a estação do usuário, ramal, além de um mapa de onde o usuário está, mesmo que este esteja em outra estação que não a sua própria.

Demonstrou-se até aqui que a inteligência artificial, de forma análoga à publicidade, é necessária para um melhor atendimento e cumprimento das ANS dos clientes. Na medida em que a empresa conhece o cliente, seu histórico de chamados, o histórico de atendimento, quando o usuário tiver qualquer problema, sistemas inteligentes de análise de histórico já estarão preparados para acionar as equipes competentes e, quando o usuário confirmar, provavelmente o problema já estará resolvido ou um técnico ligará imediatamente para o cliente. Além de agilizar o atendimento, cumprir as ANS, pode-se reduzir prazos e preços e tornar a empresa mais competitiva no mercado.

Luís Augusto Oliveira da Silva
É bacharel em Processamento de Dados pela Universidade Federal da Bahia e ingressou no Serpro em 2004. Trabalhou com tecnologia mainframe. Foi consultor de qualidade GQS/PSDS. Trabalha com tecnologias livres desde 2009. Alguns projetos: XPLODE-Web, Cacic, SGCONF, Paris; Grecia, VIPS, Central de Pacotes. Em 2014, em conjunto com vários órgãos na empresa, reduziu o desperdício de energia elétrica em um valor estimado de 400 mil reais por ano. Atualmente está na equipe da Supgs em Salvador/BA.