Para garantir que um Contato Inteligente opere com eficiência e ofereça uma boa experiência ao usuário, é essencial acompanhar métricas que revelam tanto seu desempenho técnico quanto a qualidade das interações. As métricas quantitativas ajudam a medir resultados objetivos, como a Taxa de Compreensão Geral (TCG), que indica o percentual de mensagens corretamente interpretadas pela IA, além da frequência de inputs inesperados — fundamental para identificar lacunas no entendimento do modelo — e o tempo médio de resposta, que mostra o quão rápido a IA atende o usuário. Esses indicadores trazem uma leitura clara e direta sobre o funcionamento do assistente, apontando onde otimizações são necessárias para garantir precisão, agilidade e retenção.
Complementando essa visão, as métricas qualitativas aprofundam a compreensão sobre a experiência do usuário. A análise de sentimentos mostra o tom emocional das mensagens, revelando satisfação ou frustração; a revisão manual de transcrições permite identificar pontos específicos de confusão no fluxo; e a clusterização de inputs inesperados agrupa dúvidas recorrentes não reconhecidas, facilitando a evolução do modelo. Juntas, essas análises qualitativas ajudam a interpretar comportamentos, detectar necessidades reais e orientar ajustes estratégicos. Ao combinar ambos os tipos de métricas, é possível evoluir o Contato Inteligente de forma contínua, elevando a performance e aprimorando a jornada de ponta a ponta.
