Como resolvemos 22.000 tickets de suporte todos os meses com o ElevenAgents

Gerenciamos nosso próprio atendimento ao cliente no ElevenAgents, resolvendo mais de 22.000 tickets por mês sem precisar envolver uma única pessoa. Nosso agente de suporte com IA trabalha com texto, capturas de tela e PDFs, além de estar integrado à nossa plataforma de tickets. Ele gerencia conversas longas, consulta informações da conta, executa ações e encaminha casos à equipe de suporte quando necessário.

No mês passado, nosso agente de suporte com IA resolveu 65% dos chamados de ponta a ponta. Nosso tempo médio de resposta inicial agora é de 60 segundos, contra horas antes de adicionarmos nosso colega de equipe, o ElevenAgents. Das conversas conduzidas pelo agente de IA, 70% receberam avaliações positivas dos usuários, em linha com a avaliação do nosso suporte humano.

Demonstração do atendimento ao cliente da ElevenLabs

Como criamos nosso agente de suporte

Nossa equipe de suporte já tinha procedimentos operacionais padrão detalhados para cada grande categoria de ticket — reembolsos, alterações de cobrança, dúvidas sobre clonagem de voz profissional e muito mais. A essência da implementação foi transformar esse conhecimento existente em algo que um agente pudesse executar de forma confiável. Dois recursos do ElevenAgents foram fundamentais: Procedures e ferramentas de webhook.

Procedimentos permite que as equipes transformem procedimentos operacionais padrão (SOPs) de atendimento ao cliente em workflows de agente repetíveis. Migramos os playbooks da nossa equipe de suporte para o Procedures em cada grande categoria de ticket. Para ações críticas, como emitir reembolsos, contamos com Procedimentos Estruturados para garantir que cada etapa seja executada de forma determinística.

Ferramentas de webhook são ferramentas personalizáveis que permitem aos agentes consultar dinamicamente informações do usuário, como nível de assinatura, uso de créditos, vozes pertencentes ao usuário e muito mais. Com as ferramentas de webhook, nosso agente de suporte consegue acessar facilmente as informações do usuário, aumentando sua capacidade de resolver o problema de ponta a ponta. 

Melhorando a qualidade das respostas

Os recursos a seguir nos permitiram atingir o alto padrão de qualidade das nossas equipes de atendimento ao cliente:

• Configurações de comportamento por canal. Usuários de e-mail e voz esperam comportamentos diferentes. Quem usa e-mail quer respostas com o menor número possível de interações, enquanto quem usa voz espera conversas naturais e interativas em tempo real, com muito mais interações. Lançamos configurações de comportamento por canal para que cada canal atenda aos seus próprios padrões — como respostas por e-mail redigidas no padrão de uma comunicação profissional.
• Testes de simulação. Usamos testes de simulação para entender o desempenho do nosso agente nos cerca de 50 cenários que nossa equipe de atendimento ao cliente encontra com mais frequência. A partir daí, o Architect iterou o prompt do sistema e os procedimentos para passar em todos os testes de forma confiável.  Por fim, executamos novamente essa suíte de testes após alterações na configuração para garantir que não introduzíssemos regressões.
• Modo sombra. Usamos nosso recurso de modo sombra para observar como o agente se comportaria no tráfego de produção dentro do nosso sistema de tickets antes de implantá-lo. Quando tivemos confiança nas respostas, colocamos o agente em produção.

Testes de simulação

Ciclo de melhoria orientado pelo Architect

Nossa equipe de atendimento ao cliente usa o ElevenAgents Architect — nosso criador de agentes em linguagem natural — no fluxo de trabalho diário para entender melhor nossos clientes e aprimorar nosso agente de IA:

Entenda os fatores. Analisamos constantemente por que nosso agente fica travado em tickets e onde ele pode melhorar. Com apenas uma consulta em linguagem natural, o Architect nos fornece uma análise das principais categorias de tickets. Quando solicitado, ele também diagnostica por que um problema específico foi encaminhado, seja por uma lacuna na base de conhecimento, uma ferramenta ausente ou uma política interna que precisamos esclarecer. Depois de identificar a causa raiz, o Architect propõe mudanças que melhoram nossa taxa de resolução. 

Análise de tickets pelo Architect

Implemente mudanças com segurança. Para melhorar o desempenho do agente, nossa equipe de suporte conta com o Architect para elaborar, revisar e implementar atualizações. Antes de qualquer lançamento, o Architect cria novos testes de simulação e os adiciona à suíte completa de testes, tanto para garantir o sucesso dos novos procedimentos quanto para detectar regressões antes que as mudanças cheguem à produção.

Nossa equipe de atendimento ao cliente participa do processo para continuar entendendo melhor as necessidades dos clientes, atualizar políticas e evitar o ajuste excessivo a qualquer tipo específico de ticket. No entanto, o Architect deu a ela mais capacidade para diagnosticar problemas, iterar, testar e melhorar o desempenho do agente na velocidade exigida pelo nosso portfólio de produtos em crescimento.

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