Apenas para complementar a ótima resposta do Jason:
A Genesys não publica percentuais de precisão (ou erro) relacionados ao AMD (Answering Machine Detection), por um motivo importante: o desempenho pode variar significativamente conforme o cenário, incluindo:
• País e operadora
• Qualidade da conexão (latência, jitter e ruído)
• Tipos de correio de voz em uso
• Scripts de atendimento dos provedores de telefonia
• Quantidade de silencios pausados antes da gravação
• Taxa de detecção "human vs machine" configurada no discador
Ou seja, qualquer índice "genérico" não representaria com fidelidade o seu ambiente real.
O que a Genesys recomenda e disponibiliza é o conceito de política e tuning operacional, ajustando o comportamento conforme a tolerância a falso positivo vs falso negativo:
• Se priorizar não perder um humano, aceita mais correios de voz caindo para agentes
• Se priorizar proteger agentes de VMs, aceita pequena perda de contatos humanos
Além disso, existe um ponto técnico importante:
➡ O AMD da Genesys pode trabalhar com Machine Learning adaptável, aprendendo os padrões das chamadas reais no seu ambiente ao longo do tempo.
Esse aprendizado contínuo é o que conduz a melhores taxas de acerto, ao invés de uma métrica fixa que seria enganosa.
Sugestão prática:
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Rode um piloto por 2 a 4 semanas em campanhas reais
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Meça as seguintes métricas no Genesys:
– Percentual de AMD_Human que entrou como voicemail
– Percentual de AMD_Machine que entrou como humano
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Ajuste a agressividade da política conforme o objetivo da campanha
#Outbound
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Fernando Sotto dos Santos
ConsultorVIA VAREJO
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