FS foca em tecnologia bot no monitoramento da mídia e no atendimento ao cliente

São Paulo – Dezembro de 2017 – Quando a FS, líder de serviços de valor agregado para operadoras de telecomunicação no Brasil e na América Latina, divulgava uma campanha para os canais de TV, era preciso deslocar funcionários para monitorarem quando o comercial iria ao ar. Muitas das vezes os colaboradores precisavam ficar horas seguidas na frente da TV, à noite ou no fim de semana, o que gerava custo para a empresa e impedia que os funcionários tivessem os fins de semana e noites livres.
O serviço de atendimento ao cliente era outra área da empresa que demandava um grande número de funcionários e, em muitos dos chamados, eram situações simples e que poderiam ser resolvidas de maneira mais simples. Foi pensando em aprimorar o atendimento e o monitoramento que a FS desenvolveu soluções de tecnologia bot. Utilizado desde junho, o sistema possibilitou mais agilidade e propiciou que os funcionários pudessem utilizar seu tempo em questões mais técnicas e aprofundadas.
Arthur Barros, engenheiro de machine learning da FS, construiu o Mídia Bot, uma ferramenta de inteligência artificial que pode monitorar tudo que é veiculado na TV sobre um produto ou tema específico. Parar criar a ferramenta, Arthur utilizou a Tensorflow, uma biblioteca de Machine Learning de domínio público e gratuita do Google, e aplicou nela algoritmos de redes neurais convolucionais (convolutional neural networking). “A ideia desse algoritmo é que ele simule o córtex visual dos animais e com isso podemos ensinar o computador a relacionar imagens e situações a um produto específico como se fosse um mamífero ou réptil”, explicou Arthur.
As pessoas sabem que uma caneta é uma caneta porque foi ensinado a elas desde criança que aquele objeto cilíndrico tem esse nome. E é isso que o Arthur fez durante a programação, ele ensinou ao computador a vincular a marca, logo ou assunto à FS e avisar quando algo relacionado à companhia fosse veiculado. O monitoramento pode ser feito em diversos canais e em qualquer horário. “Se antes a gente tinha limitação para acompanhar no máximo três canais, agora podemos saber tudo o que é divulgado sobre nossa marca em qualquer canal do mundo”, completou Barros.
A ferramenta pioneira pode detectar desde um boné com a logo que passa no fundo da TV até uma reportagem sobre o lançamento de um produto. Quando algo é difundido, os computadores cadastrados recebem uma notificação e, em seguida, a íntegra da reportagem. “Isso nos possibilitou a avaliar se um comercial está realmente sendo colocado no ar, se o investimento que fizemos foi efetivo e também saber o que falam de nós e como falam”, afirmou.
O executivo já projeta futuras ações para a ferramenta. “Agora pretendemos traçar uma estratégia para casar a impressão off-line junto com a on-line. Podemos pensar em aumentar a publicidade nos sites e mídias sociais quando algo sobre a FS for veiculado”. Com as novas projeções a companhia conseguirá dimensionar o ROI off-line. Algo que era difícil de medir agora está mais tangível.
Atendimento via bot
O Henrico é um assistente virtual que foi planejado tendo como base a Inteligência Artificial e o machine learning. Diferente dos outros sistemas de atendimento virtual, o da FS é assertivo e capaz de aprender as novas solicitações dos usuários.
O atendimento via bot usado no site, no telefone e nas redes sociais funciona de maneira semelhante ao de monitoramento dos canais de TV. Segundo Daniel Furtado, diretor de qualidade e gestão do cliente, eles ensinaram o sistema a entender as necessidades dos clientes e a interagir, auxiliando na utilização dos serviços e tirando dúvidas. Além disso, eles conseguiram padronizar as solicitações para traçarem um perfil dos problemas e dificuldades que os usuários enfrentavam para realizarem ações mais efetivas para que essas questões não voltassem a acontecer.
Essa forma de atendimento ajuda os consumidores a terem respostas mais ágeis e também propicia que os funcionários possam se aprimorar em assuntos mais complexos. “O tempo de espera por atendimento reduziu e nossa equipe conseguiu ter mais disponibilidade para se aprimorar, já que eles não precisavam ficar mais atendendo telefones e resolvendo questões de nível 1”, explicou Daniel. E essa melhora no atendimento já foi reconhecida pelos usuários. Em uma pesquisa recente os consumidores avaliaram que o atendimento melhorou em até 30%.