As tecnologias de Reconhecimento de Voz e Síntese Vocal são grandes tendências de mercado, mas e quanto ao seu efetivo por marcas e consumidores? As tecnologias Reconhecimento de Voz e Síntese Vocal têm dificuldade em se integrarem aos hábitos das pessoas, pois não consideram o fator humano. Erros de palavras, comunicações diferenciadas, problemas de compreensão… essas são algumas das razões pelas quais as tecnologias assistivas, tais como reconhecimento de voz ou síntese vocal, não são totalmente adotadas pelos clientes finais e, portanto, permanecem como foco obrigatório para os call centers. Porém, essas tecnologias estão sendo cada vez mais usadas e, portanto, nada está definido quanto ao respectivo futuro. Vamos entender as razões.
Atualmente, quando os clientes entram em contato com as marcas, eles querem uma experiência de qualidade que igualmente lhes possibilite ganhar tempo.
Muitas das atuais tecnologias ajudam os clientes desta forma, desde menus URA que direcionam o mais rapidamente possível os clientes aos agentes mais qualificados, até chatbots com inteligência artificial em aplicativos de mensagens instantâneas, os quais ajudam os clientes a encontrarem respostas rápidas graças ao autoatendimento. Enquanto os clientes usam com frequência o texto escrito ou a tecnologia para tom de voz para se comunicarem por meio destes métodos de comunicação, outras tecnologias para call centers focam na tecnologia de reconhecimento de voz.
Embora as tecnologias automatizadas de reconhecimento de voz e de síntese vocal ofereçam vários benefícios para empresas e clientes, desde a redução de custos reduzidos para empresas até a economia de tempo e mais autoatendimento para os clientes, essas tecnologias não foram tão amplamente adotadas quanto esperado.
Apesar dos seus benefícios potenciais, a adoção da tecnologia de reconhecimento de voz tem sido muito mais lenta do que o previsto. Em 2000, o Instituto Gartner previu que 30% dos serviços de atendimento ao cliente usariam essa tecnologia até 2003. No entanto, a adoção global acabou sendo muito mais lenta do que o projetado, ainda que a tecnologia de reconhecimento de voz já exista há anos. É possível que as empresas considerem que a tecnologia careça de recursos avançados, o que a tornaria pouco confiável em um contexto de atendimento ao cliente. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de voz não leva totalmente em consideração as necessidades de todos os perfis de clientes, tais como clientes surdos-mudos, clientes com sotaques específicos ou falantes de idiomas que a tecnologia não seja capaz de identificar. Ela não leva em consideração as deficiências e tampouco as variantes da fala das pessoas. Além disso, fatores como o ruído de fundo (por exemplo, sons da rua) podem dificultar ou até mesmo impossibilitar a conclusão bem-sucedida de uma chamada. A tecnologia provavelmente pediria ao cliente para repetir as informações, causando-lhe frustração e insatisfação. Para as empresas, é igualmente difícil configurar a tecnologia de reconhecimento de voz. Identificar vários fonemas ou os sons que compõem a linguagem, para programar tal tecnologia exige tempo e é complexo.
Mesmo assim, a adoção desta tecnologia está se recuperando atualmente. A generalização do uso de smartphones, os avanços na tecnologia de aprendizado de máquina e de reconhecimento de voz, assim como a promessa de custos mais baixos para as empresas (pois é mais barato usar essa tecnologia do que alocar agentes humanos em todas as funções) estão impulsionando o crescimento deste mercado nos serviços de atendimento ao cliente e nos setores de saúde e financeiro.
Muitas empresas acreditam que a tecnologia de conversão de texto em fala é mais relevante para os respectivos call centers. Essa tecnologia de síntese vocal converte textos escritos em linguagem falada, uma vez mais usando uma voz sintética, mas realista. A tecnologia é facilmente personalizável, pois pode apresentar uma voz masculina ou feminina, além de uma variedade de idiomas e sotaques. Assim sendo, essa capacidade possibilita às empresas associarem certas vozes a perfis específicos de clientes ou a uma imagem de marca específica. Ela pode ajudar a personalizar a experiência do cliente sem requerer a intervenção de agentes humanos. Embora seja frequentemente usada para auxiliar os clientes em chamadas inbound, ela pode igualmente ser adotada em chamadas outbound, para o envio de mensagens importantes aos clientes, tais como uma interrupção programada do fornecimento de energia ou um lembrete de que uma conta está disponível para visualização.
Aspecto ainda mais importante, a tecnologia TTS ajuda a impulsionar o autoatendimento. Ela pode pesquisar palavras específicas no perfil de um cliente salvo em um banco de dados de CRM e, em seguida, dar uma resposta à solicitação do cliente com base nos dados obtidos. Por exemplo, a tecnologia TTS pode fazer pesquisas em um banco de dados de CRM para fornecer a um cliente o saldo da conta bancária ou uma data de entrega prevista. O autoatendimento é essencial para uma experiência do cliente em nível de excelência, pois ele possibilita aos clientes disporem rapidamente de suporte, 24 horas por dia, nos 7 dias da semana, sem a necessidade de assistência humana. Em última análise, o autoatendimento economiza o tempo dos clientes e aumenta a sua satisfação. Isso igualmente significa que os agentes humanos terão mais tempo para gerenciarem tarefas que exijam a sua intervenção, tais como a comunicação com clientes de casos complexos. Quanto mais perguntas forem respondidas por meio de autoatendimento, menos os clientes terão que entrar em contato com o call center, por exemplo, via canais de voz cuja operação é mais custosa. Contudo, é importante salientar que o TTS funciona melhor em solicitações simples, pois essa tecnologia não pode funcionar bem em caso de tarefas mais complexas que vão além da verificação de dados concretos como datas, saldos, etc.
Embora as tecnologias de reconhecimento de voz e de síntese vocal estejam lentamente ganhando popularidade, elas ainda não são a norma. À medida que essas tecnologias se tornarem mais avançadas e, portanto, mais confiáveis e fáceis de usar, as empresas e os clientes estarão mais propensos a adotá-las.
