Introdução
Grandes empresas lidam com um volume imenso de chamadas de clientes todos os meses — desde perguntas rotineiras a suporte crítico. Para um líder da Fortune 500 no setor de serviços financeiros, as operações tradicionais de central de atendimento estavam a ter dificuldades em acompanhar o aumento do volume de chamadas, os custos crescentes e as expectativas de clientes multilingues.
Em menos de quatro meses, a Wiserep AI ajudou-os a transformar a sua experiência do cliente, implementando a automação de voz alimentada por AI em grande escala. Eis como se desenrolou este percurso.
Metas do Projeto
Objetivos:
Cronograma de Implementação
Avaliação e Alinhamento (Semanas 1-2)
- • Workshops com as partes interessadas para traçar os principais pontos de dor e prioridades de negócio
- • Revisão dos dados de chamadas: mais de 18.000 chamadas recebidas por mês, 60% tarefas de rotina
- • Análise de lacunas de conformidade e privacidade de dados (GDPR, regulamentos da indústria)
Integração Técnica (Semanas 3-6)
- • Integração SIP e PBX para encaminhamento de chamadas contínuo
- • Sincronização bidirecional de dados com CRM legado
- • SSO seguro e integração RBAC para equipas de TI e operações
Formação e Piloto de AI (Semanas 7-10)
- • Upload e anotação de transcrições de chamadas históricas (~1M registos)
- • Modelos de intenção personalizados e pacotes de idiomas para scripts alvo
- • Rollout progressivo: AI geriu 15% do volume total de chamadas nas primeiras duas semanas
Lançamento de Produção Completa (Semanas 11-16)
- • Expandir a cobertura AI a todas as questões básicas (estado da conta, pedidos de documentos, reclamações)
- • Ativar rotas de failover para chamadas complexas ou escaladas para agentes humanos
- • Dashboards em tempo real e análises semanais com a equipa do cliente
Desafios Técnicos e Soluções
Sistemas Legados Complexos
Desenvolvimento de adaptadores de middleware para integrar PBX no local e a plataforma de AI nativa-na-nuvem do Wiserep AI.
Consistência Multilingue
Implementação de modelos de linguagem avançados e culturalmente conscientes para garantir fluidez e intenção correta em dialetos regionais.
Requisitos de Alta Segurança
Criptografia total para todos os dados de voz, transcrição e integração (AES-256, TLS 1.3), além de controlo de acesso granular e registos de auditoria automáticos.
Experiência do Cliente
Criação de personas de voz personalizadas e teste de mais de 250 fluxos de amostra para corresponder ao tom e padrões de empatia da marca.
Resultados de Negócio Mensuráveis
Taxa de Automação de Chamadas
De chamadas recebidas mensais totalmente geridas por AI, libertando agentes para cenários de alto valor.
Redução de Custos
Redução nos custos de serviço por chamada, principalmente através de menores necessidades de pessoal e horas extraordinárias.
Tempo de Espera
Tempo médio de espera para todas as interações automatizadas (anteriormente 2-5+ minutos em horas de pico).
Pontuações CSAT
Taxa de satisfação mantida em inquéritos pós-chamada para consultas automatizadas e assistidas por agente.
Conformidade e Relatórios
Consentimento automatizado em conformidade com o GDPR, registos de chamadas detalhados e trilhas de auditoria robustas para todas as interações.
Lições Aprendidas
A Gestão da Mudança é Crítica
O sucesso exigiu colaboração ativa com os agentes de linha da frente para treino e feedback da AI.
A Integração Gera Resultados
A integração profunda e em tempo real com a telefonia e o CRM garantiu a ausência de silos de dados e uma jornada contínua para o cliente.
Otimização Iterativa de AI
O ajuste regular e orientado por dados das intenções e dos fluxos de conversação, proporcionou ganhos contínuos na automação e na experiência do cliente.
Conclusão
A automatização de AI à escala empresarial é totalmente alcançável — com a tecnologia, estratégia e parceria certas. Ao utilizar o Wiserep AI, este cliente da Fortune 500 obteve rapidamente melhorias mensuráveis em eficiência, conformidade e satisfação do cliente, gerindo milhões de chamadas por mês com facilidade.