A Velip nasceu em 2004 e, desde então, oferece soluções em nuvem para comunicação automática por voz. Há menos de um ano, lançou a Vera, Voicebot com tecnologias que unem o processamento de voz a serviços de inteligência artificial e comunicação cognitiva, como Dialogflow (Google), Watson (IBM) e Luis (Microsoft). Vera é um callcenter totalmente virtual. O robô conta com mais de 3 mil canais de conexão direta com as operadoras e links dedicados para fazer atendimentos simultâneos.
Caso o serviço seja de mensagens curtas e simples, é possível fazer 1 milhão de interações por dia. Se for algo um pouco mais complexo, o número cai para 500 mil ligações por dia. Em uma interatividade mais longa e sofisticada, com duração de dois a três minutos, o número é de 200 a 300 mil atendimentos por dia. Ao todo, a empresa já fez 250 milhões de atendimentos automatizados, o que equivale a 30% do total de ligações já realizadas pela Velip, ou seja, 880 milhões.
“Vera é a evolução da atendente virtual. É um caminho natural que está acontecendo no mercado. Há uma migração de uma interface de atendimento ‘padrão’, tipo um app onde a pessoa vai seguindo o menu, para uma interface conversacional. Eu saio da usabilidade de aplicativos e vou para um sistema de conversa. Nesse caso, posso pedir um Uber, uma pizza, solicitar um dado numa conversa, por exemplo. O chatbot é o mais usado, no momento, mas existe uma tendência natural de também fazer por voz. A pessoa pega o telefone e, se está com uma dificuldade de escrever, então, a voz é muito importante,” explica o diretor de tecnologia da Velip, José Roberto Aragão.
Clientes
A maior parte dos clientes é da área de cobranças, velhos conhecidos da Velip. Por isso, o Voicebot é muito usado para lembrar vencimentos de faturas ou de pagamentos de dívidas atrasadas, por exemplo. Porém, a solução já foi usada por universidades, para lembrar a data e o horário das provas aos vestibulandos, para confirmar presença em eventos, pesquisa de satisfação, vender ingressos para espetáculos e até em pesquisa de opinião para candidatos à presidência ou para institutos de pesquisa validarem suas próprias enquetes.
“Fizemos há pouco algumas pesquisas para essas eleições. Ligamos para um determinado número de pessoas e a Vera fez a pergunta: ‘Qual candidato a presidente você votará nas próximas eleições?’. Como a resposta é aberta, quem está do outro lado da linha fala sua resposta. O sistema faz a transcrição do nome do candidato e, em seguida, faz a pontuação. É como se fosse um atendente perguntando de forma livre”, explica Aragão.
Para esse tipo de trabalho, uma pesquisa com 5 mil ligações, por exemplo pode ser realizada em dois minutos. “Há uma porcentagem do total de ligações que o cliente pede. Por exemplo, desses 5 mil contatos, ele quer que 50% atenda e responda. Ao atingir o número desejado, o sistema para”, explica o diretor de tecnologia da Velip.
Já no caso de pesquisas de satisfação, o cliente que usou um serviço ou comprou um determinado produto diz se gostou ou não da compra. Isso pode acontecer assim que ele fez a aquisição ou saiu da loja, por exemplo. O sistema dispara automaticamente a ligação, perguntando se a pessoa está satisfeita, pedindo nota de avaliação ou uma opinião. Neste caso, o sistema transcreve a opinião desse consumidor e o texto da resposta vai para o cliente da Velip.
Modelo de negócio
O modelo de negócios da Velip sempre se baseou na cobrança a partir do tempo de atendimento. Se ninguém do outro lado da linha atender, não é feita a cobrança.
Com a entrada do atendimento automático, o modelo sofreu uma alteração, já que entrou o custo do projeto. Projetos simples, como uma pesquisa curta e direta, esse adicional não existe. Mas, quando o projeto é mais complexo, há um custo adicional. “Se estamos falando de um e-commerce, por exemplo, o projeto pode levar dois ou três meses para ser feito porque tem integração à base de dados do cliente”, explica Aragão.
Outro ponto importante é se o cliente vai usar ou não os modelos padrões que a Velip já tem. Caso seja o pedido de uma cobrança de fatura, a empresa já possui um módulo padrão, então, não há um setup envolvido, por exemplo, reduzindo o custo para o cliente.
“De um ano e meio para cá, a parte cognitiva, de compreensão da fala, avançou muito. Foram lançadas no mercado tecnologias que conseguem transcrever a fala com uma precisão muito elevada. Atualmente, estamos falando em 98% da transcrição com precisão. Acredito que tudo que um atendimento humano pode fazer o sistema automático também é capaz”, completa Aragão.
