Melhoria da qualidade do serviço e da precisão dos processos com o AI Studio

A operação de atendimento enfrentava problemas estruturais que impactavam diretamente a qualidade e a confiança do cliente:

• Indicadores de qualidade abaixo da meta, com oscilações causadas por erros recorrentes de processo
• Alto volume de sinalizações internas e retrabalho, indicando insegurança durante as interações
• Falhas relacionadas a processos, especialmente em informações críticas (como prazos e etapas de autorização)
• Conhecimento desigual entre os agentes, fazendo com que os resultados dependessem da experiência individual, e não de uma execução padronizada

Mesmo quando o desempenho geral melhorava, lacunas específicas permaneciam, limitando ganhos sustentáveis em CSAT e qualidade.

Com o Atento AI Studio, conectamos dados de qualidade, sinais operacionais e desempenho dos agentes em um ciclo contínuo de melhoria focado em causa raiz, ação e adoção.

O processo

1. Identificar oportunidades (onde a qualidade se rompe)

• • Análise das avaliações de qualidade e dos padrões de sinalização para isolar os principais fatores de queda dos indicadores
  • Diferenciação entre lacunas relacionadas a pessoas (conhecimento e execução) e processos (regras pouco claras ou mal aplicadas)

2. Criar prompts (para identificar a causa raiz)

• • Criação de prompts direcionados para explicar por que determinados itens de qualidade falhavam
  • Identificação de mal-entendidos recorrentes em etapas críticas do atendimento
  • Tradução dos insights para uma linguagem operacional clara, pronta para uso no atendimento

3. Traduzir insights em ações (tornar prático)

• • Definição de ações de melhoria focadas, em vez de treinamentos amplos
  • Implementação de mecanismos de validação de conhecimento (quizzes e microlearning) alinhados a erros reais
  • Atualização das orientações de atendimento para eliminar ambiguidades em momentos-chave da interação

4. Acompanhar aplicabilidade e resultados (garantir impacto)

• • Trabalho conjunto com Operações para aplicar as ações onde o impacto era maior
  • Monitoramento da evolução da qualidade e da redução de sinalizações para validar a efetividade
  • Ajustes contínuos com base na movimentação real dos indicadores, e não em suposições

O cliente não recebeu apenas uma análise estática, mas um sistema replicável de melhoria da qualidade.

Pessoas (execução no atendimento)

• Quizzes direcionados para avaliar o entendimento real de processos críticos
• Microtreinamentos focados em agentes abaixo do limite de qualidade
• Orientações comportamentais claras, ligadas aos critérios de qualidade, e não a scripts genéricos
• Recuperação de performance mais rápida, sem retirar agentes da operação

Processos (clareza operacional)

• Identificação das etapas do processo com maior risco para a qualidade
• Clareza sobre regras críticas que impactam diretamente o resultado para o cliente
• Redução de sinalizações ao eliminar incertezas durante o atendimento
• Alinhamento entre avaliação de qualidade, treinamento e execução diária

• O indicador de qualidade subiu para cerca de 85, superando a meta operacional de 80
• Melhoria consistente semana após semana, indicando estabilidade e não ganhos pontuais
• Redução significativa das sinalizações, impulsionada por processos mais claros e maior confiança dos agentes
• Menos erros recorrentes, ao tratar as lacunas de conhecimento na origem