{"id":202,"date":"2024-10-01T15:49:33","date_gmt":"2024-10-01T18:49:33","guid":{"rendered":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/?p=202"},"modified":"2026-01-19T22:03:32","modified_gmt":"2026-01-20T01:03:32","slug":"inteligencia-artificial-aplicada-no-customer-experience","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/inteligencia-artificial-aplicada-no-customer-experience\/","title":{"rendered":"IA aplicada ao customer experience na Alice"},"content":{"rendered":"

O setor de sa\u00fade vai muito al\u00e9m de hospitais com equipe m\u00e9dica e time de enfermagem. Em volta desse sistema, h\u00e1 uma enorme estrutura respons\u00e1vel por cuidar de tarefas essenciais do dia a dia dos pacientes, como pagamentos, autoriza\u00e7\u00f5es de procedimentos, esclarecimento de d\u00favidas administrativas e cobran\u00e7as. Otimizar isso tudo e garantir seguran\u00e7a e customer experience de excel\u00eancia \u00e9 um desafio.<\/p>\n

Neste artigo, vamos mostrar como a Alice est\u00e1 utilizando intelig\u00eancia artificial (IA) para elevar ainda mais a qualidade do atendimento dos nossos membros – como chamamos os clientes aqui na Alice.<\/p>\n

Entre todas as \u00e1reas do nosso neg\u00f3cio, o ecossistema administrativo \u00e9 um dos que mais podem gerar frustra\u00e7\u00f5es para os usu\u00e1rios. Em um setor que est\u00e1 entre os menos populares no Brasil<\/a>, queremos garantir que nossos membros tenham todo o suporte necess\u00e1rio para lidar com quest\u00f5es burocr\u00e1ticas. Por isso, a colabora\u00e7\u00e3o do time de Design, respons\u00e1vel por cuidar da experi\u00eancia nos sistemas da Alice e criar uma jornada simples e eficiente, foi essencial para aprimorar um dos aspectos mais desafiadores do mercado de planos de sa\u00fade.<\/p>\n

Como a Alice lida com problemas administrativos<\/h2>\n

Quando um membro da Alice enfrenta alguma dificuldade com seu plano, ele usa nosso chat propriet\u00e1rio para entrar em contato com uma equipe essencial: os Navegs – nosso time de atendimento ao cliente. Eles s\u00e3o respons\u00e1veis por apoiar nossos membros e ajudar a resolver d\u00favidas e problemas.<\/p>\n

Atualmente, pagamentos e gest\u00e3o de planos s\u00e3o os temas que geram mais acionamentos do time de atendimento quando falamos de assuntos administrativos. Dentro dessa categoria, boletos e a composi\u00e7\u00e3o da mensalidade s\u00e3o as d\u00favidas mais frequentes. Os cen\u00e1rios variam: pode ser desde uma empresa que precisa apenas baixar um boleto, renegociar um pagamento, at\u00e9 um pedido de mudan\u00e7a na data de vencimento do boleto. Cada uma dessas situa\u00e7\u00f5es exige uma abordagem diferente.<\/p>\n

Por serem quest\u00f5es t\u00e3o recorrentes, mas de baixa complexidade de execu\u00e7\u00e3o, enxergamos uma excelente oportunidade para criar automa\u00e7\u00e3o por meio de chat de intelig\u00eancia artificial. Dessa forma, o atendimento poderia ser expandido para 24h por dia, 7 dias por semana, e os Navegs, por sua vez, poderiam focar em atendimentos mais complexos.<\/p>\n

Ser um Navegs n\u00e3o \u00e9 uma tarefa f\u00e1cil. Esse time lida com v\u00e1rios atendimentos simult\u00e2neos, com chamados que s\u00e3o abertos automaticamente, e precisa fazer uma triagem antes de resolver o problema do membro. Um desafio comum dele \u00e9 manter o tempo de espera curto enquanto gerencia v\u00e1rias ocorr\u00eancias ao mesmo tempo. Garantir essa velocidade na resposta \u00e9 fundamental para que o customer experience seja bom.<\/p>\n

O atendimento na Alice pode ser dividido em quatro etapas:

\"\"<\/figure><\/p>\n

Etapa 1 : Triagem (Defini\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o e investiga\u00e7\u00e3o do problema)<\/p>\n

Etapa 2 : Defini\u00e7\u00e3o (Identifica\u00e7\u00e3o da melhor forma de resolver o problema)<\/p>\n

Etapa 3 : Execu\u00e7\u00e3o (Implementa\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o escolhida)<\/p>\n

Etapa 4 : Devolutiva (Comunica\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o ao membro)<\/p>\n

Antes da iniciativa de chats de intelig\u00eancia artificial, todas essas etapas do atendimento eram realizadas por pessoas. Agora, a intelig\u00eancia artificial entrar\u00e1 em a\u00e7\u00e3o no momento que o membro abrir um chamado. Para isso ser poss\u00edvel, utilizamos dois agentes de IA, que nada mais s\u00e3o do que programas que coletam e utilizam dados estruturados para realizar tarefas predeterminadas.<\/p>\n

Um primeiro agente, conhecido como \u201cClassificador\u201d, consulta nosso banco de dados para coletar informa\u00e7\u00f5es e classificar o tema abordado. Em seguida, o segundo agente, chamado de \u201cExplorador\u201d, faz perguntas ao membro para entender melhor sobre o problema. Com base nas respostas, o agente cria um resumo do atendimento e passa para o Navegs que, por fim, inicia o atendimento pessoal.<\/p>\n

Em resumo, os agentes de IA coletam os dados e s\u00f3 depois transferem o atendimento para um humano, j\u00e1 com um resumo do problema e a triagem realizada. Dessa forma, reduzimos o tempo na primeira etapa do atendimento, e o Navegs pode focar na segunda etapa (defini\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o) e dali em diante.<\/p>\n

Com a implementa\u00e7\u00e3o dessa automa\u00e7\u00e3o, reduzimos a quantidade de telas que o membro precisa acessar no app at\u00e9 iniciar o atendimento de fato. No caso de d\u00favidas sobre gest\u00e3o de planos, reduzimos de 4 para 3 telas e, em pagamentos, de 5 para 3 telas.<\/p>\n

\"\"<\/figure><\/p>\n

Aprendizados em Design<\/h2>\n

No time de Design da Alice, temos princ\u00edpios que s\u00e3o fundamentais em qualquer trabalho que executamos. Colabora\u00e7\u00e3o e resolutividade s\u00e3o os que consideramos como principais neste projeto. Falaremos sobre cada um deles a seguir.<\/p>\n

    \n
  • Colabora\u00e7\u00e3o:<\/b> Uma parte essencial dessa iniciativa tem rela\u00e7\u00e3o com testar os prompts (tarefas que a IA precisa executar), ou seja, garantir que a IA responda corretamente de acordo com regras predefinidas. H\u00e1 um equil\u00edbrio entre automatizar cen\u00e1rios comuns e entender que alguns casos espec\u00edficos podem n\u00e3o ser resolvidos pela IA de imediato. Reunimos pessoas de diferentes \u00e1reas \u2013 incluindo Design, Engenharia, Product Management e Opera\u00e7\u00f5es \u2013 para testar os prompts. A diversidade de perspectivas foi fundamental para identificar erros e propor melhorias.<\/li>\n
  • Resolutividade: <\/b>Como esse \u00e9 um experimento recente e sem hist\u00f3rico de refer\u00eancia, \u00e9 crucial entender o impacto dessa iniciativa. Hoje utilizamos a m\u00e9trica de CSAT (Customer Satisfaction Score) para avaliar a satisfa\u00e7\u00e3o do membro em nossas entregas. Vamos continuar acompanhando essa m\u00e9trica ao longo dos pr\u00f3ximos meses para considerar melhorias futuras.<\/li>\n<\/ul>\n

    Reflex\u00f5es para o Futuro<\/h2>\n

    A aplica\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial nos neg\u00f3cios \u00e9 um t\u00f3pico relativamente novo e cheio de desafios. Sabemos que estamos todos aprendendo juntos, e esses novos m\u00e9todos de trabalho devem sempre ser explorados com uma perspectiva centrada nas pessoas que usam o nosso produto, no caso, nossos membros.<\/p>\n

    Assim, pensando nos pr\u00f3ximos passos para desenvolver ainda mais solu\u00e7\u00f5es que melhorem nosso customer experience e o dia a dia dos nossos membros, disponibilizaremos uma documenta\u00e7\u00e3o que ser\u00e1 compartilhada com os times da Alice para que todos tenham autonomia para criar os seus pr\u00f3prios projetos de IA. Para mantermos uma padroniza\u00e7\u00e3o nesse processo, o time de UX Writing ser\u00e1 fundamental para garantir a consist\u00eancia de linguagem e tom de voz adequado.<\/p>\n

    Essa iniciativa foi apenas uma entre muitas baseadas na aplica\u00e7\u00e3o de IA por toda a Alice. Ela ilustra o papel estrat\u00e9gico que a nova gera\u00e7\u00e3o de modelos de linguagem tem para o nosso neg\u00f3cio e os esfor\u00e7os para difundir seu uso em toda a companhia.<\/p>\n

    _____________________________________________________________________________________________________________________________________<\/p>\n

    Artificial Intelligence applied to customer experience<\/h2>\n

    How Alice is using AI to improve client support<\/em><\/p>\n

    The healthcare sector encompasses much more than hospitals with their medical and nursing teams. Throughout the system, there is an enormous structure that handles essential day-to-day tasks for patients, such as payments, procedure authorizations, bureaucratic questions and financial charges. Optimizing this structure and ensuring safety and an excellent customer experience is a challenge.<\/p>\n

    In this article, we will discuss how Alice has been using artificial intelligence (AI) to raise the quality of customer service for our members \u2013 how we call Alice\u2019s clients.<\/p>\n

    Health insurance plans’ users often find the administrative ecosystem one of the most frustrating areas of this business. In a sector that ranks among the least popular in Brazil, we want to ensure that our members have all necessary support to handle bureaucratic matters. The collaboration of our Design team, which is responsible for safeguarding customer experience across all systems in Alice, was essential to improve one of the most challenging aspects of the healthcare market.<\/p>\n

    How Alice handles administrative matters<\/h3>\n

    When a member faces some sort of difficulty with his\/her plan, he\/she uses our proprietary chat to contact an essential team: Navigators \u2013 our customer service team. They are in charge of supporting our members and helping to solve doubts and problems.<\/p>\n

    Payments and plan management are currently the most frequent issues addressed by our members. Under these categories, invoices and the composition of monthly bills are the most common themes. These range from a company that needs to download an invoice or renegotiate a payment to a request for changing the maturity date on the invoice. Each of these situations requires a different approach.<\/p>\n

    Because these are recurring, low-complexity matters, we saw an excellent opportunity for automation using AI. Doing so would allow us to extend service 24\/7, and the Navigators, in turn, could focus on more complex cases. The Design team played a key role in finding a solution, since it is tasked with understanding member demands and creating a simple and efficient journey.<\/p>\n

    Reformulating journeys<\/h3>\n

    Navigators face a complex task. They juggle multiple concurrent support requests, including auto-generated tickets, and must triage them efficiently. A key challenge is reducing members\u2019 wait time while managing a high volume of tickets. Timely responses are essential to deliver a superior customer experience.<\/p>\n

    Their journey can be summarized in four steps:<\/p>\n

    1: Screening (Defining, classifying and investigating the problem)<\/p>\n

    2: Definition (Identifying the best way of solving the problem)<\/p>\n

    3: Execution (Implementing the chosen solution)<\/p>\n

    4: Feedback (Communicating the solution to the member)<\/p>\n

    Before the AI initiative, human beings were tasked with all these steps. Now, the AI will step up when members get in touch. We make use of two AI agents \u2013 programs that collect and make use of structured data to take on predetermined tasks.<\/p>\n

    A first agent, known as “Classifier”, browses Alice\u2019s database to collect information and classify the member’s complaint under one of several themes. Then, a second agent, known as an “Explorer”, poses questions to the member to better understand the matter. Based on the answers, the agent generates a summary that is sent to the Navigator, which, finally, begins the one-on-one interaction.<\/p>\n

    AI agents collect data and only then hand the member over to a human, having finished a screening process and delivering a complaint summary. This reduces the time spent in the first step, allowing the Navigator to focus on the second to fourth steps.<\/p>\n

    With this implementation, we reduced the amount of screens the member has to move through until he reaches the actual interaction with a Navigator. For plan management matters, this number fell to 3 from 4 and, for payments, to 3 from 5.<\/p>\n

    Design learnings<\/h3>\n

    In Alice’s design team, we hold a few principles as fundamental to all of our work and this feature exemplifies this. In particular, we believe this project showcased our focus on Collaboration and Resolutivity.<\/p>\n

      \n
    • Collaboration: An essential part of this initiative was testing prompts (tasks that the AI executes) \u2013 that is, ensuring that the AI answers correctly based on predefined rules. There’s a tradeoff between automatizing common scenarios and understanding that some specific cases cannot be solved immediately by the AI. Several different areas at Alice \u2013 including Design, Engineering, Product and Operations \u2013 collaborated in testing those prompts. Having a diversity of views was essential to identifying errors and proposing improvements.<\/li>\n
    • Resolutivity: Because this is a recent experiment with no prior history, it is crucial to understand its impact. Currently, we focus on CSAT (Consumer Satisfaction Score) and will be tracking that performance indicator in order to iterate on the agents.<\/li>\n<\/ul>\n

      Looking forward<\/h3>\n

      Deploying AI to solve business problems is a relatively new topic that is full of challenges. We are learning collectively, and new ways of working must always be explored\u00a0 with a client-centric approach.<\/p>\n

      For the next steps in developing even more solutions that improve customer experience and day-to-day experience, we will develop documentation that will be shared with all teams at Alice so that all are able to autonomously take on AI projects. Our UX Writing team will be key in ensuring language consistency and an adequate voice.<\/p>\n

      This initiative is one among many based on implementing AI solutions throughout Alice. It highlights the strategic role that the new LLM generation plays in our business and efforts to democratize its use across the company.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Como a Alice utiliza intelig\u00eancia artificial para elevar a qualidade do atendimento ao cliente.","protected":false},"author":1,"featured_media":208,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-202","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-alice"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=202"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":249,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/202\/revisions\/249"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/media\/208"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=202"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=202"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alice.com.br\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=202"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}