7 habilidades de atendimento ao cliente que todo agente humano e de IA precisa ter (com exemplos)

Toda conversa de suporte pode conquistar ou perder um cliente. A capacidade do agente de IA ou humano do outro lado da interação de ouvir e resolver o problema define o rumo da ligação. Isoladamente, uma conversa pode não parecer muita coisa. Mas, somadas em todas as ligações e chats, elas determinam se uma empresa mantém seus clientes ou precisa substituí-los constantemente.

Segundo um estudo da Zendesk, mais de 50% dos clientes migraram para concorrentes após uma única experiência ruim. Isso mostra a importância das habilidades de atendimento ao cliente, mesmo enquanto a IA continua transformando as operações de CX. Organizações que desenvolvem continuamente as competências de suas equipes de CX têm vantagem competitiva à medida que as expectativas dos clientes aumentam.

Este guia explora as principais habilidades de atendimento ao cliente, por que elas importam para as empresas, como aprimorá-las e como a IA complementa as equipes de CX.

Resumo

• As habilidades de atendimento ao cliente ajudam empresas a resolver problemas dos clientes, construir confiança e reduzir a perda de clientes.
• Em geral, as equipes de CX desenvolvem habilidades técnicas e comportamentais de atendimento ao cliente, incluindo comunicação, resolução de problemas e resolução de conflitos.
• Agentes humanos e de IA podem aplicar habilidades de atendimento ao cliente com uma implementação planejada, avaliação de conversas e refinamento para melhorar a experiência do cliente.
• Embora agentes de IA possam ajudar na resolução de conflitos, uma transferência fluida para agentes humanos é essencial para reduzir a tensão. 
• Ao implementar agentes de IA para atendimento ao cliente, avalie métricas de conversação durante o treinamento e após a implantação para promover melhorias contínuas.

O que são habilidades de atendimento ao cliente?

Habilidades de atendimento ao cliente são competências comportamentais e técnicas que ajudam uma equipe de suporte a entender as necessidades dos clientes e resolver seus problemas com eficiência. Em linhas gerais, elas se dividem em habilidades comportamentais, como comunicação, paciência, empatia e adaptabilidade, e habilidades técnicas, como conhecimento do produto ou gestão de incidentes.

Vamos explorar sete dessas habilidades em mais detalhes: comunicação, resolução de problemas, resolução de conflitos, empatia, adaptabilidade, personalização e conhecimento do produto. Também veremos como cada uma se aplica tanto a agentes humanos quanto a agentes de suporte ao cliente com IA.

Habilidades de atendimento ao cliente explicadas

As habilidades de atendimento ao cliente são práticas que ajudam equipes de experiência do cliente a ouvir ativamente, entender, responder, solucionar e acompanhar questões dos clientes. Essas habilidades reúnem práticas de diferentes disciplinas, como comunicação, resolução de problemas, empatia e resolução de conflitos. Equipar sua equipe com as habilidades certas de atendimento ao cliente garante uma experiência consistente e positiva em todos os pontos de contato.

Tradicionalmente, equipes de suporte desenvolvem habilidades de atendimento ao cliente por meio de treinamentos em competências comportamentais e técnicas. Por exemplo, você aprende a pausar e ouvir, identificar a frustração do cliente e usar palavras respeitosas para reduzir a tensão em situações difíceis. Além disso, as equipes de CX precisam conhecer ferramentas como CRM e ERP para acessar informações durante conversas. Cada vez mais, profissionais de CX precisam ter alto domínio tecnológico para trabalhar com agentes de IA, acessar informações relevantes e agilizar a solução do problema do cliente.

Na verdade, a grande maioria das equipes de atendimento ao cliente já usa agentes de IA para simplificar fluxos de trabalho de experiência do cliente. Segundo a Gartner, pelo menos 70% dos clientes iniciarão sua jornada usando uma interface de IA até 2028.

Desenvolver as competências da equipe de CX continua sendo importante, mas estruturar agentes de suporte com IA em torno de POPs da marca, barreiras de segurança, integrações com bases de conhecimento e ferramentas de terceiros é fundamental para liberar o potencial das operações de CX impulsionadas por IA.

Por que as habilidades de atendimento ao cliente proporcionam experiências melhores

Um atendimento eficaz acelera a resolução de problemas, fortalecendo a fidelidade à marca, a retenção e a receita ao longo do tempo. Em vez de esperar que incidentes se agravem, as equipes de CX investigam proativamente os casos relatados pelos clientes. Elas ouvem ativamente e dão espaço para que os clientes compartilhem suas opiniões antes de ajudar a resolver problemas ou dúvidas.

O mesmo vale para agentes de atendimento ao cliente com IA. Embora sejam orientados por IA generativa, aprendizado de máquina e outras tecnologias de software, você os estrutura com base em fluxos de trabalho, princípios e políticas que geram confiança. Seja com IA, humanos ou ambos, seu objetivo é resolver os problemas dos clientes e fazer com que eles se sintam ouvidos.

Ao integrar IA aos fluxos de trabalho de CX, Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner na 3Shape, destacou a importância de um tom empático e de uma interação mais humana. Ao modernizar o suporte ao cliente com agentes de IA, Jannes queria garantir que os clientes se sentissem compreendidos durante todo o processo.

As 7 habilidades de atendimento ao cliente de que todo agente humano e de IA precisa

Um bom atendimento ao cliente exige que tanto humanos quanto seus equivalentes de IA tenham competência em diferentes habilidades. Estas são as habilidades necessárias para o atendimento ao cliente, com exemplos de como agentes humanos e de IA aplicam cada uma delas.

Habilidades de comunicação: ouça ativamente e fale com clareza

Uma comunicação clara evita confusões, que levam clientes a abandonar ligações ou mensagens quando procuram ajuda. As habilidades de comunicação exigem escuta ativa, respostas concisas e comunicação escrita e verbal clara.

Agentes humanos desenvolvem habilidades de comunicação ouvindo o que os clientes dizem e escolhendo palavras adequadas para responder. Eles evitam jargões para garantir clareza e sempre explicam termos técnicos, seja por e-mail, em uma ligação ou por mensagem.

Agentes de IA, especialmente os baseados em LLMs, se destacam em respostas conversacionais. No entanto, precisam de diretrizes específicas para alternância de turnos e para lidar com interrupções. Por exemplo, quando um cliente faz uma pausa no meio da fala, um agente de voz deve responder dentro de um intervalo específico para soar natural. Ao mesmo tempo, não deve falar por cima da pessoa nem dar respostas desconectadas.

Agentes humanos e de IA podem se comunicar melhor quando compartilham o contexto da conversa de forma eficiente. Isso significa que a IA e a equipe de CX precisam ter acesso em tempo real a análises das conversas para responder com precisão.

Exemplo: um agente humano diz: “Deixe-me confirmar se entendi corretamente: seu pedido foi enviado na segunda-feira, mas nunca chegou.” Um agente de voz com IA repete o detalhe principal da mesma forma e faz uma pausa para o cliente confirmar antes de continuar.

Habilidades de resolução de problemas: encontre a solução certa mais rápido

Os clientes esperam que a equipe de suporte resolva seus problemas rapidamente, seja ela humana ou de IA. Resolver os pontos de dor dos clientes é uma função essencial dos agentes de CX, e um serviço consistentemente de alta qualidade ajuda a gerar confiança na sua marca.

Profissionais de suporte humano podem acelerar a resolução de problemas ao diagnosticar questões de forma sistemática. Isso inclui registrar os problemas do cliente, confirmar detalhes para evitar falhas de comunicação e usar o conhecimento do produto para oferecer uma solução. Se uma solução não estiver disponível de imediato, o agente humano informa ao cliente quais serão os próximos passos.

Agentes de IA seguem princípios semelhantes de resolução de problemas, mas aproveitam as capacidades de raciocínio e previsão do LLM para resolvê-los. Com base nos dados e no contexto disponíveis do cliente, a IA avalia possíveis caminhos de resolução e escolhe aquele com maior nível de confiança. Em seguida, lista as etapas que o cliente pode seguir para resolver o problema.

Exemplo: um cliente relata que um pagamento com cartão falhou. Um agente humano verifica a conta, confirma os dados do cartão e orienta o cliente sobre como corrigir o problema. Um agente de IA lê os mesmos dados da conta por meio de uma ferramenta conectada, identifica a causa mais provável e compartilha as etapas para resolvê-lo.

Habilidades de resolução de conflitos: reduza a tensão em conversas difíceis

Apesar dos melhores esforços, conflitos podem surgir ao conversar com clientes. Equipar agentes de suporte humanos e de IA com habilidades de resolução de conflitos ajuda a eliminar pontos de atrito, oferecer reparação e manter o profissionalismo durante toda a interação.

Ao resolver conflitos, agentes humanos mantêm a calma, seguem os procedimentos de resolução de conflitos e permanecem objetivos. Eles reconhecem a frustração do cliente e trabalham gradualmente para chegar a um entendimento comum. O objetivo é reconstruir a confiança com ações concretas e garantir uma resolução rápida.

A IA, por outro lado, contribui para reduzir conflitos ao oferecer um caminho claro de escalonamento. Ela usa compreensão de linguagem natural (NLU) para identificar quando um cliente está frustrado, aflito ou irritado. Então, com calma e rapidez, transfere a conversa para um agente humano. Da mesma forma, um agente pode transferir a ligação para uma equipe de suporte ao vivo se o cliente solicitar isso explicitamente.

Exemplo: um cliente diz: “Esta é a terceira vez que ligo por causa disso.” Um agente humano responde: “Sinto muito que isso ainda não tenha sido resolvido. Vou assumir o caso daqui em diante e explicar exatamente o que acontecerá agora.” Um agente de IA que detecta a mesma frustração oferece a transferência para um agente humano e encaminha o histórico da conversa com uma transferência assistida.

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Empatia no atendimento ao cliente: faça os clientes se sentirem ouvidos

Empatia é a inteligência emocional que permite aos agentes humanos se conectar aos sentimentos do cliente. É uma das habilidades mais importantes de atendimento ao cliente porque demonstrar empatia cria vínculo e estabelece uma compreensão compartilhada com o cliente.

Agentes humanos demonstram empatia ao reconhecer os sentimentos do cliente em vez de interrompê-lo com uma resposta. Ao simplesmente dizer “Entendo que você está chateado e estou pronto para ajudar”, você faz o cliente se sentir ouvido e respeitado. E isso abre espaço para novas conversas.

A IA não consegue sentir emoções de verdade como os humanos. No entanto, ela pode identificar padrões que indicam frustração na voz ou na resposta textual de um cliente. Com base no sentimento que detecta, a IA pode reproduzir o tom empático e a escolha de palavras que humanos usam para demonstrar empatia.

Exemplo: tanto um agente de IA quanto um agente humano que detectam frustração podem reconhecê-la diretamente, dizendo: “Isso parece frustrante, e quero resolver isso para você.”

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Adaptabilidade: lide com solicitações em vários canais

Os clientes entram em contato com empresas por diferentes canais, incluindo e-mail, chat, voz e texto. A adaptabilidade permite que a equipe de CX mantenha mensagens consistentes, especialmente quando o mesmo caso exige várias conversas.

Agentes humanos são treinados para atuar bem em várias plataformas. Cada plataforma tem seu próprio estilo de interação, diretrizes e particularidades. Por exemplo, os e-mails permitem tempo para revisão e manutenção do profissionalismo. Já uma ligação é mais espontânea e exige que o agente reaja a novas informações no momento.

Agentes de IA conseguem reter contexto entre tópicos e conversas. Depois de configurados, as equipes podem implementar agentes em diferentes canais. Ao consultar o contexto histórico, agentes de IA podem interagir com os clientes no tom, formato e estilo que eles preferem.

Exemplo: no chat, um agente humano envia um breve resumo por escrito que o cliente pode consultar depois. Em uma ligação, o mesmo agente fala mais devagar e confirma os detalhes em voz alta. Um agente de IA segue a mesma regra, enviando respostas de texto concisas no chat e turnos de fala naturais por voz.

Personalização: ofereça respostas sob medida

Quando os clientes entram em contato, esperam que os agentes de suporte saibam quem eles são e conheçam os detalhes do caso, sem que precisem repetir as informações a cada novo agente com quem falam.

Agentes humanos personalizam respostas manualmente. Por exemplo, ao responder a um chamado, eles analisam as compras anteriores do cliente e perguntam brevemente se ele ficou satisfeito com o que comprou. Embora seja um gesto simples, os clientes se sentem valorizados porque sua equipe se lembra de quem são e do que preferem.

Agentes de IA podem personalizar respostas com mais eficiência. Em vez de verificar registros manualmente, eles se conectam a um CRM de terceiros e recuperam dados históricos ao atender clientes. Além disso, um agente de IA pode coletar dados proativamente em tempo real e usá-los para fazer recomendações de produtos personalizadas.

Exemplo: em vez de perguntar “O que você pediu?”, um agente humano diz: “Vejo que você comprou o plano Pro no mês passado. É sobre isso que você está entrando em contato?” Um agente de IA conectado a um CRM pode começar com o mesmo contexto.​

Conhecimento do produto: responda perguntas com confiança

Os clientes esperam que agentes de suporte conheçam os produtos, serviços e políticas da empresa. Por isso, as equipes de CX que respondem a consultas precisam se manter atualizadas para fornecer respostas precisas e confiantes.

Agentes humanos se mantêm atualizados ao revisar as novidades mais recentes sobre produtos e serviços. Eles acompanham mudanças em políticas, atualizações de documentação e alterações de preços que possam afetar os clientes.

Agentes de IA trabalham de forma semelhante, mas usam ferramentas como um sistema de geração aumentada por recuperação (RAG) e integrações de terceiros para fornecer respostas úteis e precisas. Por exemplo, um chatbot baseado em LLM não entende inerentemente um produto específico mencionado pelo cliente. Em vez de adivinhar, ele recupera informações da base de conhecimento interna da sua organização para gerar uma resposta.

Exemplo: quando um cliente pergunta se uma política de reembolso cobre itens em promoção, um agente humano bem informado responde com base na política atual. Um agente de IA recupera a política mais recente da base de conhecimento e responde com base nela.

Agentes humanos vs. agentes de IA: habilidades de atendimento ao cliente em resumo

A tabela abaixo resume como agentes humanos e de IA aplicam cada uma das sete habilidades.

Agentes humanos se destacam onde o julgamento é essencial, enquanto agentes de IA se destacam onde velocidade e aplicação consistente de políticas mais importam.

Como implementar habilidades de atendimento ao cliente para humanos e IA

As organizações precisam de um fluxo de trabalho colaborativo com limites operacionais claros ao incorporar habilidades de atendimento ao cliente a uma operação de CX assistida por IA. Estas etapas ajudam você a criar um fluxo de trabalho de IA para atendimento ao cliente que demonstra as habilidades que compartilhamos.

1. Defina metas de CX

Comece de forma focada, concentrando-se em uma consulta comum. Isso dá à sua equipe espaço suficiente para criar, testar e refinar o fluxo de trabalho de CX com agentes sem interromper as operações de suporte existentes. Você deve definir como quer que sua equipe de CX responda, qual tom de voz usa, quais fluxos de trabalho comuns segue, os tempos de resposta ideais e todos os outros fatores que contribuem para uma interação bem-sucedida.

2. Escolha uma plataforma de IA com agentes para CX

Plataformas de IA conversacional para operações de CX oferecem recursos diferentes. Escolha uma que permita um comportamento flexível do agente para resolver problemas, enquanto aplica barreiras de segurança e diretrizes da marca. Avalie cada opção com base nestes critérios:

• Cobertura de habilidades: oferece suporte às habilidades deste guia, incluindo alternância de turnos, detecção de sentimento e transferência para humanos.
• Acesso a conhecimento e ferramentas: conecta-se à sua base de conhecimento e ao CRM para que o agente possa responder com precisão e personalizar respostas.
• Barreiras de segurança e controle da marca: aplica barreiras de segurança e diretrizes da marca em todas as conversas.
• Cobertura de canais: funciona em canais de voz e texto para que os clientes recebam um atendimento consistente.
• Testes e avaliação: oferece um ambiente de testes para conversas simuladas e acompanha métricas como CSAT e taxa de resolução após o lançamento.

Por exemplo, o ElevenAgents é uma plataforma de IA com agentes que permite às equipes de CX oferecer experiências melhores por meio de princípios de atendimento ao cliente comprovados ao longo do tempo. Ele não substitui boas habilidades de atendimento ao cliente, nem tem essa intenção. Em vez disso, o ElevenAgents permite escalar as melhores práticas de atendimento ao cliente em vários canais, sem sobrecarregar as equipes humanas.

3. Estruture o fluxo de trabalho do agente de IA para atendimento ao cliente

Determine os pontos de contato com o cliente em que um agente de IA será útil. Depois, configure o agente com as habilidades adequadas usando prompts de sistema, integração de ferramentas e uma base de conhecimento interna.

A inteligência artificial pode ajudar seus agentes de atendimento ao cliente fornecendo contexto durante uma ligação ou apresentando informações úteis para ajudá-los a conduzir uma interação a um resultado bem-sucedido. 

Como alternativa, você pode mapear pontos de contato inteiros nos quais uma IA pode assumir a liderança e reduzir a carga dos agentes de suporte humanos. Ligações de baixa prioridade ou rotineiras são boas opções para automação, pois casos sensíveis podem ser escalados enquanto padrões de chamadas mais comuns são totalmente atendidos por agentes de IA.

Por exemplo, a Nana se concentrou em melhorar o prompt de sistema do agente de IA para que ele pudesse conversar com empatia e manter a identidade da marca durante as ligações de clientes. 

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4. Teste antes de implantar

Lembre-se de simular, em um ambiente de testes, as alterações que fizer no agente de IA. Teste o agente em cenários possíveis e observe como ele responde. Em especial, simule casos extremos, incluindo aqueles que exigem transferência para humanos devido a uma mudança de sentimento no meio da conversa.    

Como melhorar habilidades de atendimento ao cliente por meio de prática e feedback

Habilidades de atendimento ao cliente podem ser ensinadas e melhoradas ao longo do tempo. Você pode treinar agentes humanos e de IA e, em seguida, avaliar seu desempenho na prática e em ambientes reais.

Agentes humanos fazem cursos, desenvolvem suas competências continuamente, aprendem mais sobre os produtos que ajudam a atender e analisam o feedback dos clientes para corrigir lacunas no serviço e melhorar a entrega. Eles também precisam de apoio, alinhamento e comunicação consistentes da liderança para atender os clientes com confiança. Até certo ponto, essa estrutura de aprendizado também se aplica aos agentes de IA.

O treinamento em habilidades de atendimento ao cliente funciona melhor quando está vinculado a resultados mensuráveis. Acompanhe CSAT, resolução no primeiro contato e tempo médio de atendimento, e adicione pontuações de garantia da qualidade obtidas em conversas analisadas. Simulações e acompanhamento de ligações transformam essas pontuações em metas específicas de orientação.

Agentes de IA aprendem com diretrizes de políticas, modelos de exemplo, histórico de conversas e os materiais aos quais são expostos em todos os canais. Todo o processo ocorre em um ambiente human-in-the-loop, no qual um agente humano define as métricas de IA conversacional usadas como referência para o agente.

Por exemplo, você mede a taxa de contenção, o CSAT e a taxa de resolução do agente de IA para determinar se a IA consegue resolver casos com confiança sem precisar de intervenção humana. Depois, você revisa políticas, prompts de IA e ferramentas de terceiros que permitem ao agente operar com mais eficiência.

Na ElevenLabs, usamos uma estrutura específica de testes que avalia as capacidades de resolução de problemas dos agentes de IA. A estrutura investiga lacunas de serviço em conversas existentes e as usa como casos de teste para refinar os agentes.

​Habilidades técnicas vs. comportamentais no atendimento ao cliente: o que as equipes precisam

Habilidades técnicas são competências que permitem à equipe de CX resolver problemas de forma eficiente e eficaz. Por exemplo, conhecimento do produto, gestão de incidentes e aplicações de CRM são habilidades técnicas no atendimento ao cliente. Elas são fundamentais para melhorar as taxas de resolução de problemas.

Já as habilidades comportamentais melhoram a satisfação do cliente durante as interações. Por exemplo, agentes com habilidades como empatia, escuta ativa e paciência proporcionam uma experiência agradável ao cliente.

Tanto as habilidades técnicas quanto as comportamentais são essenciais para elevar a experiência do cliente. Ao usar agentes de IA, a equipe de CX pode delegar tarefas às partes mais preparadas para realizá-las.

Como os agentes de IA se destacam em seguir políticas, eles podem automatizar habilidades técnicas, como recuperar registros de clientes, processar reembolsos ou diagnosticar problemas técnicos.

Enquanto isso, agentes humanos assumem as habilidades comportamentais porque são naturalmente empáticos e entendem nuances. Embora agentes de IA possam detectar sentimentos e seguir regras de conversação, os agentes humanos mantêm o julgamento final ao colocar em prática habilidades comportamentais no atendimento ao cliente.

Comece a usar o ElevenAgents para atendimento ao cliente

Equipar humanos e agentes de IA com habilidades de atendimento ao cliente permite lidar com solicitações dos clientes com mais confiança. À medida que entramos na era dos agentes, clientes são conquistados pela colaboração entre IA e humanos.

A ElevenLabs ajuda você a implantar agentes de IA para atendimento ao cliente com habilidades que melhoram a satisfação dos clientes em texto, voz e e-mail. Com o ElevenAgents, você pode criar agentes de IA, estruturar fluxos de trabalho de CX, conectar-se a uma base de conhecimento, realizar avaliações e muito mais antes de implantá-los.

Use o mesmo painel para aplicar barreiras de segurança, analisar transcrições e monitorar o desempenho dos agentes ao longo do tempo.

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Perguntas frequentes sobre habilidades de atendimento ao cliente