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Olá, meu nome é Michael, eu sou
aluno de Ciência de Dados na FIAP
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e participei do desafio
da TOTVS.
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Olá, meu nome é Guilherme
e juntos somos a LUI.AI.
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A LUI.AI foi criada para resolver
um problema real da TOTVS,
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que tinha problemas
de transcrições de audios,
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problemas com retirada
de insights de audios
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de clientes passando feedbacks
sobre os produtos contratados.
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E nós criamos
as seguintes soluções:
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em cima dessas soluções,
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a gente tem os problemas
de qualidade de transcrição
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nas ligações
para retirada de NPS,
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e eles tinham diversos limite
de custo e tempo, também,
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para fazer essas transcrições
e obter os resultados,
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e, principalmente na retenção,
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a gente criou um sistema para trazer
a retenção desses clientes,
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para mostrar onde eles tiveram
o gap na contratação do produto.
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A nossa solução foi construída
em quatro fatores:
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a gente vai trazer a transcrição
com uma acurácia no áudio,
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a análise detalhada
dos sentimentos daquela conversa,
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a extração de insights
e priorização de feedbacks
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e, principalmente,
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a melhoria da experiência
do cliente com a empresa,
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que é o principal objetivo
dessa nossa solução.
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E, com isso, a gente
busca trazer
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uma eficiência operacional
muito maior para a TOTVS,
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o aumento de precisão
dos insights,
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em vez de você ter 10 áudios
para analisar longos,
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você conseguir retirar com a nossa
ferramenta, em poucos segundos,
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você vai conseguir retirar
diversos insights daquele áudio
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para você ter uma ação
muito mais precisa.
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E, principalmente, uma tomada
de decisão baseada em dados,
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porque, com dados, você consegue
ter uma ação muito mais precisa.
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Pessoal, aqui a gente
vai mostrar
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como nós viabilizamos
o nosso projeto.
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A gente utilizou low-code
ou o no-code, no caso.
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E, para embasar um pouco
a nossa decisão,
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a gente trouxe estudos
e alguns dados
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para mostrar o quanto é
eficiente utilizar esse meio.
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Então, em primeiro lugar, a gente
mostra uma receita de US$ 19 milhões
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que esse mercado movimentou.
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A gente trouxe, também,
dois estudos ali embaixo
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e um pouco das vantagens que são:
um desenvolvimento acelerado,
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redução de custos
e flexibilidade,
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que são coisas importantes
no meio desse projeto.
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Aqui, agora, eu vou mostrar um vídeo
da arquitetura funcionando.
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Como vocês podem ver, ele está
fazendo uma leitura no bug
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esperando o áudio cair.
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Agora que caiu um áudio,
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a gente está vendo um node de Python
processando essas informações,
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fazendo a conexão
com a API da OpenAI,
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transcrevendo o áudio e trazendo
alguns insights importantes.
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Aqui, a gente traz,
também,
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um pouco dos insights que a gente
tirou depois dessas análises.
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Então, a gente
analisou 80 áudios,
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sendo 59,1% não respondentes
durante a ligação, 20% de promotor,
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13% neutro e 3% detrator.
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Então, é importante
a gente mostrar
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o resultado do que a gente
conseguiu fazer no nosso projeto
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para não ficar só uma idealização
em um PowerPoint.
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Aqui, a gente mostra um pouco
o investimento operacional necessário
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para manter esse
projeto funcionando.
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Então, a gente traz o custo
para manter o servidor no ar,
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o quanto a gente gasta por áudio
usando a API da OpenAI,
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o KNIME, que é a ferramenta
low-code que a gente usou
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para viabilizar esse projeto
que é open source,
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e, no final, o total de quanto
custaria isso, em média, por mês,
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analisando 80 áudios.
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Perfeito, pessoal!
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Agora a gente tem o resultado final.
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Depois que a gente fez a extração
de todos os insights dos áudios,
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a gente tem toda a transcrição.
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A gente cria
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alguns agentes para fazer análises
precisas sobre a demanda da voz,
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mas você pode personalizar
de acordo com o que você precisa.
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E aqui dentro a gente tem uma visão geral,
com alguns KPIs,
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KPIs de total de contatos analisados.
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O que foi respondido, temas centrais,
a taxa de NPS, a taxa de classificação
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e, principalmente, alguns comentários
extraídos desses insights.
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E em cima disso também
a gente tem uma visão detalhada, essa
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visão detalhada ela funciona da seguinte
forma a gente consegue extrair por áudio
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o que foi gasto na transcrição,
o que foi gasto na análise,
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o custo total total de palavras,
entre outros detalhes.
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Assim como uma curasse muito precisa
e os ensaios valiosos ali dentro do áudio,
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como um comportamento do cliente,
ele foi um pouco mais ofensivo.
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Se ele não foi, se ele tratou bem,
qual setor ele falou,
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porque a gente extrai
o tema central da conversa,
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mas ele pode falar outros temas também
relacionado.
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Ele pode tá reclamando do financeiro,
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mas ele pode estar falando também
que o suporte não atendeu ele muito bem.
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Então é bom a gente retirar esses insights
desse áudio
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pra trazer as informações mais claras
aqui dentro desse nosso Deixa o Word.
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E pra finalizar, a gente vai passar
alguns pontos que a gente abordou
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que é super importante pra nossa audiência
ficar dentro do contexto do projeto.
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O primeiro a gente trouxe o problema,
depois a solução, depois os benefícios.
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Um dos mais importante
arquitetura funcionando,
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uma evidência dela funcionando e por
último, resultado ali um dashboard por BI.
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E por fim,
essa foi a nossa solução. E nós?
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Nós somos. A luz.
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Muito obrigado
e boa sorte com seu projeto.
