Smart Conversations: Pare de fazer com que os clientes se repitam

Most customer support teams already know where conversations break down. And the data says it, too: Sinch’s 2025 State of customer communications report found that 81% of consumers react negatively when they’re forced to repeat themselves during a support conversation. 

Esse problema ocorre em todos os setores, canais e casos de uso, e não é bom para ninguém. Os clientes perdem a paciência e a confiança, enquanto as equipes de suporte ficam presas a trabalho manual e à recuperação de contexto que deveria acompanhar a conversa automaticamente.

Ao mesmo tempo, o investimento empresarial em automação está acelerando, com 97% das empresas investindo em IA para melhorar a comunicação com os clientes. No entanto, o problema não é a falta de tecnologia, mas sim o fato de que muitos sistemas ainda tratam as mensagens como eventos isolados em vez de partes de uma conversa contínua.

Há uma grande oportunidade para que as empresas tenham conversas mais inteligentes que preservem o contexto, facilitem a vida dos agentes e permitam que as pessoas obtenham ajuda sem precisar se repetir ou começar de novo. Quando as conversas funcionam dessa forma, as equipes de suporte gastam menos tempo consertando interações interrompidas e mais tempo realmente resolvendo problemas.

A maioria das equipes de suporte ainda é reativa por padrão. Um tíquete é recebido, um agente responde e o ciclo se repete. Isso funciona por um tempo, mas pode começar a falhar à medida que o volume de tíquetes de suporte aumenta ou os problemas se tornam mais complexos. Conversas são repassadas, o contexto se perde e os clientes ficam pulando entre agentes. O resultado é uma experiência de suporte mais lenta, em que os clientes são obrigados a se repetir, e o que poderia ter sido uma resolução rápida começa a minar a confiança.

Uma abordagem mais inteligente mudaria a forma como as equipes trabalham com conversas e usaria a IA para melhorar proativamente o fluxo de comunicação com os clientes. Imagine como isso poderia ser:

• Compreensão do significado real. Saber imediatamente se um cliente está satisfeito, frustrado ou pronto para se manifestar, e poder encaminhar as conversas para a pessoa ou o processo certo.
• Automação inteligente. Em vez de depender da detecção básica de palavras-chave, isso significa oferecer suporte a cenários reais de suporte em texto, voz ou imagens.
• Built-in compliance and security. Clear guardrails around data handling and customer privacy can ensure every interaction is compliant and create a safer environment for your support teams. 

Na Sinch, chamamos isso de Smart Conversations. Integrado à Sinch Conversation API, o Smart Conversations é um conjunto de recursos que oferece às equipes de suporte mais estrutura e visibilidade sobre o que está acontecendo nas conversas com os clientes, ajudando-as a manter a coerência em todos os canais e a dimensionar o suporte com mais eficiência.

O Smart Conversations funciona como uma camada de inteligência dentro da Sinch Conversation API. Reúne seis recursos de IA que ajudam as equipes de suporte a entender e gerenciar as conversas com os clientes sem aumentar a complexidade.

Veja o que o Smart Conversations inclui:

• Compreensão de linguagem natural (NLU): detecta a intenção da consulta de um cliente, de modo que diferentes maneiras de solicitar a mesma coisa possam ser tratadas de forma consistente.
• Análise de sentimento: reconhece a emoção do cliente (por exemplo, se uma conversa é positiva, negativa ou neutra) em mais de 100 idiomas para que seus agentes possam responder da maneira correta.
• Transcrição de fala para texto: converte notas de voz do cliente e arquivos de áudio de qualquer canal (como WhatsApp ou Messenger) em texto escrito e pesquisável.
• Mascaramento de informações de identificação pessoal (PII): detecta e corrige automaticamente os dados confidenciais dos clientes antes que eles cheguem aos agentes ou aos registros.
• Verificador de conteúdo ofensivo: sinaliza linguagem abusiva ou inadequada para ajudar a proteger as equipes de suporte.
• Mecanismo de compreensão de imagens: extrai texto de imagens e documentos para que as solicitações possam avançar sem a entrada manual de dados.

“Em grande escala, até mesmo pequenas falhas em uma conversa geram muito trabalho extra. Quando o contexto não é levado adiante, os agentes acabam fazendo um trabalho de recuperação em vez de apoio.”

Michael Ohlsson Gerente de produtos da Sinch

O Smart Conversations mostra seu valor nos momentos que normalmente atrasam as equipes de suporte ou frustram os clientes. Veja como isso poderia ser na prática.

Maria está conversando com o banco para resolver um problema de cobrança. Quando a conversa passa para a verificação, ela cola o número completo do cartão de crédito no bate-papo, em vez dos detalhes de identificação solicitados.

Em uma configuração tradicional, essa mensagem chegaria ao agente e seria armazenada em registros, criando um problema instantâneo de compliance.

Com o Smart Conversations, os dados confidenciais são detectados e mascarados automaticamente antes que alguém os veja. O agente continua a conversa naturalmente, solicitando as informações corretas, enquanto os dados de Maria permanecem protegidos.

O que poderia ter se transformado em um incidente de segurança acaba não acontecendo, tratado de forma silenciosa e correta em segundo plano.

David está abrindo uma nova conta de compartilhamento de viagens. Para verificação de identidade, ele é solicitado a enviar uma foto da carteira de motorista no bate-papo.

Assim que ele faz o upload da imagem, o mecanismo de compreensão de imagens do Smart Conversations valida que se trata de uma carteira de motorista e extrai os campos de dados relevantes. Não há entrada manual de dados nem perguntas de acompanhamento e, quando um agente humano assume o controle do bate-papo, ele já tem as informações verificadas necessárias para ajudar David a seguir em frente.

Do ponto de vista de David, o processo de integração parece rápido e direto. Para as equipes de suporte e operações, o processo avança sem trabalho extra.

Sam abre um bate-papo de suporte depois que a Internet cai. Ele envia uma única mensagem explicando o que precisa, pede para registrar o ocorrido e conversar com alguém sobre a possibilidade de obter um crédito na conta pela interrupção.

A compreensão da linguagem natural analisa a mensagem e identifica a intenção principal como sendo relatar um problema de serviço. Com base nessa intenção, a conversa é encaminhada para o fluxo de suporte correto, enquanto o contexto adicional sobre a cobrança é mantido.

A partir daí, o chatbot pode orientar Sam a relatar a interrupção e apresentar a próxima etapa relevante, como conectá-lo ao setor de cobrança, assim que o problema de serviço for resolvido.

Sam recebe ajuda mais rapidamente e a conversa continua sem confusão e transferências desnecessárias.

Quando as conversas são melhores, o impacto aparece nos números que as equipes de suporte já acompanham. O que queremos dizer é o seguinte:

• O tempo médio de atendimento (AHT) costuma ser um dos primeiros pontos em que as equipes percebem uma mudança. Quando as conversas chegam com uma intenção mais clara e um contexto melhor, os agentes passam menos tempo tentando entender o que está acontecendo. As transcrições de voz e os dados de documentos extraídos eliminam a necessidade de pausar e revisar sistemas separados.
• A resolução no primeiro contato (FCR) melhora à medida que as conversas deixam de ser trocadas entre as equipes. O roteamento melhora e as próximas etapas são mais claras, o que significa menos transferências e acompanhamentos desnecessários apenas para concluir o que deveria ter sido resolvido na primeira vez.
• A satisfação do cliente (CSAT) tende a acompanhar. Quando os clientes não precisam se repetir nem corrigir mal-entendidos, a experiência parece mais tranquila e intencional.

Operacionalmente, as equipes também observam mudanças no retrabalho manual. A compreensão da imagem reduz os erros de entrada de dados, e o mascaramento de PII evita o trabalho de limpeza depois que os dados confidenciais já foram expostos.

Isso também reduz o risco de conformidade. Menos pontos de dados expostos significam menos violações em potencial e menos dependência de agentes para gerenciar informações confidenciais corretamente sob pressão.

“Muitos dos riscos de compliance no suporte decorrem de conversas que perdem o rumo. Quando guardrails são incorporados à interação, o risco é reduzido sem impactar na velocidade de ninguém.”

Michael Ohlsson Gerente de produtos da Sinch

Com o tempo, essas mudanças se acumulam. Os agentes passam mais tempo resolvendo problemas e menos tempo consertando conversas. As operações de suporte tornam-se mais fáceis de dimensionar porque cada interação exige menos trabalho de recuperação.

É assim que o impacto mensurável se apresenta quando as conversas começam a funcionar da maneira que os clientes esperam.

O Smart Conversations foi desenvolvido para solucionar as falhas que as equipes de suporte enfrentam atualmente, sem forçar uma reconstrução completa dos sistemas existentes nem atrasar as equipes no processo.

Ele funciona como uma camada de inteligência que fica acima da Sinch Conversation API. Para os clientes existentes da API Conversation, o Smart Conversations pode ser ativado como um complemento diretamente no Sinch Build Dashboard depois de aceitar os termos de serviço, ativar os recursos relevantes e configurar um webhook para começar a trabalhar com recursos específicos de IA. É necessária uma integração existente com uma solução de contact center.

Ou, se quiser suporte ao longo do caminho, temos uma opção mais orientada, que começa com uma conversa com nossa equipe sobre os pontos em que o suporte está falhando hoje, seja na proteção de dados confidenciais do cliente, na redução da carga de trabalho do agente ou na compreensão mais clara da intenção do cliente. A partir daí, os recursos corretos do Smart Conversations podem ser configurados para que seus desenvolvedores possam começar a usá-los imediatamente nos fluxos de comunicação existentes.

De qualquer forma, o resultado é o mesmo: as equipes de suporte gastam menos tempo gerenciando conversas interrompidas, e os clientes podem finalmente parar de se repetir.

Entre em contato com nossa equipe por meio do formulário abaixo para falar sobre seu caso de uso e as etapas seguintes.

Autor: Megan Libby Megan é Gerente Sênior de Content Marketing na Sinch, liderando iniciativas de conteúdo sobre SMS, MMS, RCS e mensagens omnichannel.

Coautor: Monika Telksnyté Monika is a Sr. Product Marketing Manager at Sinch driving innovation in Messaging products, with a focus on WhatsApp and next-generation customer communication.