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Transformando insights de IA em uma CX proativa para uma marca automotiva de luxo

Um fabricante global de veículos de luxo buscava ir além do atendimento reativo e utilizar a IA para melhorar ativamente a eficiência, a consistência e a experiência do cliente em todo o seu ecossistema de serviços.

Desafio

A operação gerava grandes volumes de dados de interação, mas os insights não se convertiam em mudanças relevantes.

O tempo médio de atendimento (AHT) permanecia volátil, impulsionado por contatos recorrentes relacionados a serviços, como solicitações de assistência em estrada, coordenação com concessionárias e atualizações de status de serviço. Essas interações frequentemente exigiam múltiplas tentativas de contato com concessionárias ou redes de serviço, gerando atrasos, chamadas repetidas e frustração para o cliente.

Embora a equipe conseguisse identificar onde o desempenho estava falhando, faltava uma abordagem estruturada e orientada por dados para entender o porquê — e, principalmente, como priorizar ações com maior impacto tanto na eficiência quanto na experiência do cliente.

Estratégia

A Atento implementou um framework de insights e ação baseado em IA, projetado para conectar análise, tomada de decisão e execução.

Com o uso do AI Advanced Insights, a operação analisou os dados de interação por atividades, quartis e pilares de responsabilidade (processos, sistemas, concessionárias e fator humano). Isso possibilitou identificar os verdadeiros causadores do AHT elevado e da fricção no atendimento, em vez de tratar apenas os sintomas.

Prompts gerados por IA apoiaram a análise de causa raiz e orientaram os times para melhorias direcionadas, como o refinamento de processos internos, o aumento da capacidade de resposta das concessionárias ou ajustes na lógica de roteamento de serviços. O modelo estabeleceu um ciclo contínuo: analisar, agir, validar e aprimorar.

Destaques

  • Identificação, orientada por IA, dos principais fatores operacionais que impactavam o AHT e a eficiência
  • Segmentação clara dos problemas por pilar de responsabilidade (processo, concessionária, sistema e humano)
  • Uso de prompts de IA para acelerar a descoberta de causas raiz e a tomada de decisão
  • Acompanhamento das ações para garantir que os insights se convertessem em melhorias mensuráveis
  • Framework de IA escalável para apoiar a otimização contínua da CX em toda a rede de serviços

Resultados

  • 30% de melhoria na eficiência de resolução
  • Redução significativa do tempo médio de atendimento em interações de serviço de alto impacto
  • Maior visibilidade dos gargalos operacionais, permitindo decisões mais rápidas e assertivas
  • Gestão de CX mais proativa, alinhada às expectativas de uma marca premium
Ao aplicar a IA não apenas para analisar dados, mas para impulsionar ações, a marca automotiva de luxo evoluiu de um modelo reativo de tratamento de problemas para uma experiência do cliente mais proativa e orientada por insights, estabelecendo as bases para um modelo de CX mais inteligente e escalável, sustentado pela combinação de IA e expertise humana.
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