Antes de 2018, 100% das interações eram monitoradas pela empresa por humanos. A partir de 2018, a análise automatizada começou a ser implementada e foi ganhando participação gradualmente. Agora, apenas 20% das interações são analisadas por humanos, enquanto os 80% restantes acontecem de forma automatizada.

Junto com a transformação digital, a Myra reduziu sua equipe, de 1,8 mil para 1 mil funcionários, e deixou de ser uma unidade de negócios da Mutant, se tornando uma empresa do grupo, com áreas próprias de RH, inovação etc.

“Importante ressaltar que é imprescindível ter o ser humano por trás da solução de text e speech analytics, porque o segredo é desenhá-la. Tenho que fazer sempre a curadoria da solução. Ela não trabalha sozinha”, ressalta Danielle Francis, CEO da Myra.

O diretor de inovação e transformação digital da companhia, Rafael Montenegro, reforça: “Não basta ter uma Ferrari. Você precisa de um motorista e também de uma equipe para apoiar o motorista. Investimos bastante em recursos humanos que operam a plataforma. Os insights produzidos é que geram a transformação digital do cliente. As empresas aprenderam que não precisam gastar uma fortuna em uma plataforma: melhor contratar uma empresa especializada em operá-la”. A Myra conta com plataforma própria, mas também pode gerenciar soluções de terceiros para análise de texto e voz, ou seja, é agnóstica em tecnologia.

A Myra coleta uma amostra das interações de cada empresa com seus clientes, nos mais variados canais, incluindo call centers e interfaces digitais, como WhatsApp. Em alguns casos, as amostras superam 400 mil interações por mês. Tecnicamente, é possível escalar e monitorar 100% dos atendimentos, mas Francis não entende que seja necessário.

Há também um desejo das empresas de realizarem a análise em tempo real, mas precisariam estar preparadas para reagir também em tempo real caso algum problema seja observado. “Se não estiver preparada, vai simplesmente rasgar dinheiro”, alerta a CEO.

Bots

A Myra tem notado de um ano para cá o crescimento no uso de bots de atendimento. Uma das consequências é que algumas empresas começaram a pedir relatórios de análise específicos sobre a atuação de seus bots. Montenegro destaca dois problemas como os mais comuns verificados no uso de bots: 1) dificuldade na compreensão de intenções, decorrente de falha na curadoria de bots com diálogo aberto e processamento de linguagem natural (PLN); 2) fluxo em loop: sem conseguir resolver ou entender a intenção do cliente, a conversa retorna mais de uma vez para o mesmo ponto, frustrando o consumidor.