A adoção de agentes de IA conversacionais está revolucionando a forma como as marcas interagem com seus consumidores. Mas para extrair o máximo potencial dessa tecnologia, não basta apenas implementar fluxos probabilísticos (AI Agents) e esperar que ela faça mágica. O verdadeiro valor de um agente de IA surge quando ele é constantemente avaliado, ajustado e aprimorado, garantindo uma experiência cada vez mais otimizada para os usuários.
Vamos explorar como criar ciclos curtos de feedback (short feedback loops) para melhorar continuamente esses agentes e medir seu impacto. Vamos também abordar como provar, de maneira tangível, o valor que esses assistentes trazem para a sua operação.
O desafio: como avaliar e melhorar Agentes de IA?
Nos últimos seis meses, assumi o desafio de gestão de produto para Agentes de IA. Para compreender a profundidade desse problema, adotei uma abordagem bem “by the book” (ela nunca falha), começando por ouvir ativamente nossos clientes. Conversei com uma ampla variedade de profissionais: atendentes, desenvolvedores, analistas de dados e designers conversacionais, e pude testemunhar de perto os primeiros passos de muitos deles na adoção e implementação de soluções de IA.
Após inúmeras conversas e experimentações, ficou evidente que, para que as marcas cruzem a barreira de ativação e adoção do produto, há obstáculos significativos. As empresas enfrentam, constantemente, desafios para manter e evoluir seus agentes de IA de forma sustentável.
Algumas das perguntas centrais que surgem nesse processo incluem:
- Como garantir que o agente de IA seja confiável?
- Quais estratégias podem promover uma melhoria contínua?
- Como estabelecer ciclos de feedback que realmente impulsionam o desempenho do agente?
- Qual é o impacto financeiro dos agentes de IA na operação?
- Como os meus consumidores estão sendo atendidos?
Responder a essas perguntas é fundamental, principalmente considerando que os agentes conversacionais são projetados para resolver problemas de forma automáticas. A chave para o sucesso está em uma abordagem estruturada que combine métricas quantitativas e qualitativas.
Métricas essenciais para avaliar o impacto dos Agentes de IA
Ao longo do ano, reunimos muitos aprendizados que reforçam como a percepção de valor das marcas em relação aos agentes de IA está diretamente conectada à evolução contínua desses agentes. A percepção de valor é a one shot para causar impacto, enquanto a melhoria contínua das experiências representa o compromisso com o sucesso ao longo de todo o ciclo de vida dos Agentes.
Com base nesses aprendizados, identificamos que as marcas priorizam dois aspectos principais, exatamente nessa ordem de prioridade:
- Eficiência Operacional
- Felicidade do Consumidor
Vamos explorar algumas dessas métricas e como elas podem ajudar a garantir que o agente esteja constantemente melhorando.
1. Saúde do Agente
O primeiro passo para garantir o bom desempenho de um agente de IA é medir sua saúde geral. Para isso, é importante observar indicadores como:
- Usuários Ativos Diários (DAU): esta métrica revela a frequência de uso do agente, e quando cruzada com os usuários únicos, ajuda a entender o alcance e a diversidade da base de consumidores.
- Retenção de usuários: indica a fidelidade dos consumidores. Se os clientes voltam a interagir com o agente, isso é um sinal de que estão satisfeitos com o serviço.
Essas métricas ajudam a monitorar o comportamento dos usuários e identificar áreas onde o agente pode estar subutilizado ou precisam de ajustes no contexto do contato inteligente.
2. Eficiência operacional
A eficiência operacional de um agente de IA está diretamente ligada à sua capacidade de automatizar tarefas e reduzir custos. Para medir essa eficiência, duas métricas são indispensáveis:
- Taxa de contenção: mostra a proporção de interações contidas pelo agente sem necessidade de intervenção humana. Uma taxa elevada indica alta eficácia, já que podemos inferir que essas conversas foram resolvidas uma vez que não precisaram ir para o atendimento.
- Taxa de transbordo para humano: refere-se ao número de conversas transferidas para um atendente humano. Uma taxa baixa é desejável, mas em casos complexos, o transbordo pode ser necessário e até benéfico para garantir uma boa experiência ao usuário.
Ao monitorar essas métricas, as marcas podem ajustar seus processos para equilibrar as automações disponíveis em seu contato inteligente unindo o melhor dos três mundos: Agentes de IA, Copilot para suporte humano e Fluxos do Builder, garantindo uma experiência fluida para os seus consumidores.
Recentemente, ao analisar uma marca do setor bancário que utiliza um agente de autosserviço, observamos que o transbordo é acionado exclusivamente nos casos em que o agente não consegue resolver a solicitação do usuário. A estratégia dessa marca é manter a taxa de transbordo entre 8% e 10%, garantindo eficiência no autosserviço sem comprometer a experiência do cliente.
Por outro lado, já tive a oportunidade de acompanhar clientes do setor de Telecom, que adotam uma abordagem diferente. Nesse caso, os fluxos do agente de autosserviço são configurados para que casos mais complexos, previamente mapeados, sejam encaminhados diretamente para o transbordo assim que o agente identifica essa intenção na conversa. Para esses casos, a premissa de transbordo esperado é mais elevada, em torno de 30%. Essa abordagem reflete a necessidade de adaptar as estratégias de transbordo às características e regras de negócios específicos de cada segmento.
Analisando os dados de consumo e a eficiência operacional, é possível obter uma visão clara da jornada de experiência dos seus consumidores dentro do seu contato inteligente. Esse monitoramento revela se os consumidores estão passando pelas etapas conforme o esperado e onde ocorrem pontos de abandono (drop-off), permitindo identificar possíveis gargalos e oportunidades de melhoria no fluxo de atendimento.
3. Qualidade das conversas
A qualidade das interações também precisa ser avaliada. A Análise de Assuntos identifica temas recorrentes e áreas onde o agente não está performando bem. Com isso, ajustes rápidos podem ser feitos na base de conhecimento, no prompt ou no próprio fluxo do contato inteligente.
Imagine, por exemplo, que o tema "Material de produtos" está gerando muitas interações e transbordos. Isso pode significar:
- Falta de conteúdo na base de conhecimento ou;
- O assunto é complexo demais para ser resolvido por IA ou;
- O agente não está configurado corretamente para lidar com essa questão.
Identificar esses padrões é importante para manter a experiência do cliente sempre positiva. E tudo isso pode ser feito de forma ativa à medida que as conversas acontecem.
4. Performance do Agente
A performance do agente de IA está diretamente relacionada à qualidade das respostas e à capacidade do modelo seguir as guidelines e guardrails definidos. A performance do agente é avaliada com base em três critérios principais:
- Relevância: o agente está respondendo de forma adequada à intenção do usuário?
- Precisão: as respostas estão corretas e no contexto certo?
- Segurança: o agente segue os padrões de segurança e ética?
Esses critérios formam a base do Performance Score, calculado a partir das classificações atribuídas às conversas. Cada critério possui um peso específico, que é usado para calcular uma média ponderada e ajudar a classificar as conversas como "resolvidas" ou "não resolvidas".
É importante ressaltar que, muitas vezes, a satisfação do consumidor pode não refletir a performance real do agente. Por exemplo, se um cliente não gosta da política de reembolso de uma empresa (mesmo que o agente tenha dado a resposta correta), ele pode avaliar a interação negativamente.
O performance score, quando cruzado com os dados de contenção, pode fornecer insights acionáveis sobre se as conversas contidas estão realmente sendo resolvidas do ponto de vista do modelo. Esse cruzamento ajuda a verificar a eficiência do agente em resolver as solicitações dos clientes de forma autônoma.
Ao combinar esses dados com a taxa de transbordo, isso permite entender se o transbordo ocorreu porque o assunto era realmente complexo, fora da capacidade do agente, ou se, mesmo com uma resposta correta, o cliente preferiu falar com um humano. Esse tipo de análise oferece oportunidades para otimizar o agente, ajustando suas respostas ou identificando áreas em que o cliente força o transbordo desnecessariamente.
5. Sucesso e satisfação
Avaliar o sucesso de um agente de IA vai além de medir se ele conseguiu resolver a solicitação do cliente. O verdadeiro sucesso é quando o agente atinge o objetivo para o qual foi configurado, alinhado com a intenção do cliente. Para isso, usamos eventos de conversão, que verificam se o cliente passou pelas tarefas configuradas e as executou com sucesso.
Além disso, a satisfação do cliente também pode ser mensurada por meio de pesquisas ao final das conversas. No entanto, é importante destacar que a satisfação não reflete necessariamente a qualidade do agente. Um cliente pode estar insatisfeito com uma resposta correta devido às políticas da marca, não pela resposta em si.
Criando ciclos curtos de feedback (short feedback loop)
A chave para melhorar continuamente seu agente de IA está em implementar ciclos curtos de feedback. Isso significa que cada interação com o cliente deve gerar insights acionáveis. Aqui estão algumas maneiras de fazer isso:
- Análise diária dos assuntos: identifique rapidamente os principais temas e ajuste o agente conforme necessário.
- Monitoramento contínuo da performance: use o Performance Score para garantir que o agente esteja operando com alta precisão.
- Ajustes em tempo real: utilize métricas como contenção e transbordo para otimizar o fluxo de conversas.
Calculando o ROI do Agente de IA
Agora que entendemos como os agentes de IA podem trazer valor para sua marca, vamos calcular o Retorno sobre o Investimento (ROI) de maneira simples. Suponha que o custo de uma interação com IA seja R$1,40, enquanto o custo de uma interação humana seja R$10,00.
Em um cenário onde o agente contém 87% das conversas, a economia gerada pode ser significativa. Usando uma fórmula simples de ROI, você pode descobrir que cada real investido no agente de IA retorna até R$5,14 em economia. Isso significa um ROI de 514% (5x), um resultado impressionante!
Outros fatores a considerar no impacto do agente:
Sabemos que os ganhos de eficiência é a maneira mais eficaz de calcular o ROI, mas é importante ter em mente que além da eficiência operacional, a adoção de IA também impacta:
- Treinamento e integração: reduz a necessidade de treinar novos atendentes humanos ou contratar novos atendentes.
- Satisfação da equipe: ao liberar funcionários de tarefas repetitivas, eles podem focar em atividades mais estratégicas.
Na Blip, acreditamos que o Contato Inteligente deve ser acessível a todas as marcas. Com os avanços significativos das tecnologias de IA nos últimos anos, especialmente os modelos generativos, estamos entrando em uma nova era de Contatos Inteligentes, onde a IA se torna um recurso essencial. Essa evolução trouxe uma nova camada de produtos à nossa plataforma, potencializando aquilo que já fazemos de melhor: AUTOMAÇÕES que oferecem experiências conversacionais excepcionais.
Os Agentes de IA fazem parte do contato inteligente e esse novo tipo de automação, capaz de aumentar significativamente as resoluções automáticas em interações com os clientes.
Ao monitorar continuamente a eficiência, a qualidade das conversas e o desempenho do agente, além de implementar ciclos curtos de feedback, as empresas garantem uma melhoria constante. Isso não só eleva a satisfação do cliente, mas também maximiza o retorno sobre o investimento (ROI).
Cada conversa é uma oportunidade para aprimorar o seu AI Agent. Dedicar tempo para criar esses ciclos de feedback curtos é o diferencial que aprimora, de forma consistente, a performance do agente.
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