Equipe editorial da Getronics
Neste artigo:
Encontrar maneiras de envolver os clientes e mantê-los envolvidos tem sido um desafio enfrentado pelas empresas há décadas. Com a desintermediação e a digitalização contínua da experiência do cliente corroendo os modelos de negócios tradicionais, as recompensas por fazer isso com sucesso nunca foram tão altas. Agora, os clientes são mais leais, têm mais pontos de contato com as marcas escolhidas e agregam mais valor ao longo de suas vidas do que nunca.
Ao mesmo tempo, os clientes estão se tornando mais difíceis de agradar. 72% dos consumidores dizem que permanecerão fiéis às empresas que oferecem o atendimento ao cliente mais rápido(Salesforce, 2023), e 88% querem que as marcas lhes ofereçam canais on-line onde possam se autoatender e resolver seus próprios problemas(Heretto, 2023).
Portanto, as empresas estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para oferecer experiências mais rápidas, proativas e personalizadas aos clientes por meio de canais de suporte ao cliente, onde e quando eles quiserem. Já vimos uma história semelhante no comércio eletrônico: A IA já foi implementada há muito tempo para fazer recomendações de produtos que correspondam às expectativas dos clientes, oferecer ofertas personalizadas por tempo limitado e oferecer assistentes de compras virtuais.
O objetivo geral da implementação da IA nos canais voltados para o cliente é simples: melhorar a experiência do cliente e torná-lo ciente das necessidades que ele não sabia que tinha.
IA na jornada de suporte ao cliente
Estudos recentes sobre a experiência do cliente revelaram uma dura verdade: os consumidores estão prontos para abandonar o barco se suas necessidades e expectativas não forem atendidas.
De acordo com o Guia Completo de Experiência do Cliente da Salesforce, 71% dos consumidores trocaram de marca pelo menos uma vez no ano passado. Esse número demonstra que os consumidores estão em vantagem ao lidar com as empresas e que fazer o mínimo necessário não é mais suficiente.
Saber onde começar a fazer otimizações em sua função de suporte ao cliente começa com a compreensão de como a IA pode ajudar a melhorar a jornada do cliente.
Personalização: Ao oferecer uma jornada sob medida que atende às preferências e aos interesses exclusivos de cada cliente, a IA pode personalizar facilmente as jornadas de seus clientes. Isso é feito por meio do aproveitamento dos dados existentes do cliente para prever as necessidades de suporte com grande precisão, permitindo que as equipes de atendimento ao cliente criem soluções personalizadas que atendam às necessidades do cliente.
Análise preditiva: Isso permite que as equipes de atendimento ao cliente resolvam proativamente os possíveis problemas e adaptem o suporte para atender às necessidades do cliente antes que ele se agrave. Isso é obtido com o uso de dados históricos para prever as necessidades futuras dos clientes, facilitando assim a identificação de quando os clientes provavelmente precisarão de assistência ou a recomendação de produtos e serviços que correspondam às suas preferências.
Engajamento omnicanal: Os chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA podem fornecer suporte consistente e imediato em vários canais, incluindo sites, mídias sociais, e-mails e aplicativos de mensagens. Isso garante que os clientes recebam o mesmo nível de serviço e informações, independentemente da plataforma que escolherem usar, oferecendo uma experiência de marca unificada.
Segmentação de clientes: As ferramentas de IA podem segmentar os clientes em grupos distintos com base em dados demográficos, comportamento e preferências. Isso torna mais fácil para as equipes de atendimento ao cliente adaptarem suas estratégias de comunicação e suporte para atender às necessidades exclusivas de cada segmento, oferecendo, assim, um nível de suporte mais personalizado. O resultado? O atendimento ao cliente se torna mais eficiente, e os clientes se sentem compreendidos e valorizados.
Assistentes de voz: Os assistentes de voz, como a Siri e a Alexa, transformaram a maneira como os clientes interagem com as marcas e oferecem uma experiência mais conveniente. Com o auxílio da IA, os assistentes de voz permitem que os clientes usem a linguagem natural para comunicar suas necessidades e consultas, desde simples solicitações de informações até comandos transacionais mais complexos.
Preços dinâmicos: Melhora a experiência do cliente ao ajustar os preços em tempo real com base em vários fatores, como demanda, preços da concorrência e comportamento individual do cliente. A precificação dinâmica permite que as empresas ofereçam descontos ou promoções personalizados, adaptados especificamente às preferências e ao histórico de compras do cliente, fazendo com que ele se sinta valorizado e aumentando a chance de conversão.
Análise de sentimento: A análise de sentimento analisa o feedback do cliente em vários canais para avaliar o sentimento geral, identificar tendências emergentes e identificar possíveis problemas antes que eles se agravem. Ao compreender o contexto das opiniões expressas no feedback do cliente, as empresas podem abordar proativamente as preocupações, adaptar seus serviços e se comunicar de forma mais eficaz com sua base de clientes.
Mapeamento da jornada: Este permite que as empresas compreendam e melhorem de forma abrangente a jornada do cliente, desde a conscientização inicial até a compra e o suporte pós-venda. Ao aproveitar a IA para analisar as interações e os pontos de contato com o cliente em toda a jornada, as empresas podem identificar pontos críticos e oportunidades de aprimoramento. Essa visão holística da experiência do cliente permite melhorias direcionadas em áreas que afetam significativamente a satisfação e a fidelidade do cliente.
Ao aproveitar a IA de forma eficaz nessas áreas, as equipes de atendimento ao cliente podem melhorar significativamente a jornada do cliente. A implementação de preços dinâmicos, análise de sentimentos e mapeamento de jornada permite a entrega de conteúdo e interações altamente personalizados, medidas de suporte proativas e experiências perfeitas que repercutem profundamente nos clientes.
IA generativa no suporte ao cliente
A IA é uma igreja ampla, e os exemplos acima podem ser categorizados em várias áreas, incluindo IA geral, processamento de linguagem e IA generativa. Na verdade, é a IA generativa que está fazendo as maiores ondas no espaço da IA no momento e provavelmente será transformadora para as equipes de clientes.
Desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022, a maioria das empresas está explorando como ele pode aumentar os recursos de suas equipes de clientes. Os modelos de linguagem sobre os quais o ChatGPT e outras soluções de IA generativa baseadas em texto são construídos dão a esses aplicativos o poder de responder a solicitações com texto semelhante ao humano, respondendo a consultas relativamente complexas com rapidez e facilidade.
Isso o torna uma opção natural para as equipes de suporte e sucesso do cliente, muitas das quais já estavam implementando sistemas de chatbot muito antes do lançamento do ChatGPT. De acordo com um relatório recente da McKinsey, a IA generativa poderia reduzir ainda mais o volume de contatos atendidos por humanos em até 50%, enquanto a aplicação da IA generativa às funções de atendimento ao cliente poderia aumentar a produtividade em até 45% dos custos atuais.
Com o tempo, a IA generativa se tornará mais incorporada à função de atendimento ao cliente à medida que amadurecer e se tornar mais capaz de lidar com consultas sem supervisão. Fonte: Análise do BCG.
Embora ainda existam dúvidas sobre a precisão dos chatbots gerados por IA e sobre o potencial de vieses, é provável que elas desapareçam com o tempo, à medida que a tecnologia amadurece. Enquanto isso, as equipes de clientes precisam pensar em quais casos de uso proporcionarão o maior valor e desenvolver processos para analisar e refinar a implantação do chatbot para superar os medos e desafios atuais.
7 maneiras pelas quais a IA pode ser implementada para otimizar o suporte ao cliente
Agora que já exploramos como a IA pode ajudar a melhorar as jornadas dos clientes, vamos ver como ela pode ser implementada na prática para otimizar a forma como o suporte ao cliente é fornecido.
1. Processamento de linguagem natural
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) está transformando o atendimento ao cliente ao permitir que os chatbots respondam às consultas de uma forma que imita a conversa humana. Isso melhora a qualidade das interações entre clientes e empresas, fazendo com que a comunicação digital pareça mais pessoal e envolvente.
A PNL permite que os chatbots entendam as nuances da linguagem, incluindo gírias e coloquialismos, permitindo que eles forneçam respostas que não sejam apenas precisas, mas também contextualmente relevantes.
Esse nível de compreensão e interação melhora significativamente a satisfação do cliente, pois reduz a frustração comumente associada a sistemas automatizados e faz com que os clientes se sintam ouvidos e compreendidos, agilizando o processo de suporte e promovendo uma experiência positiva.
2. Bilhetagem automatizada
A emissão de tíquetes automatizados com tecnologia de IA agiliza o suporte ao cliente, categorizando e priorizando de forma inteligente os tíquetes de suporte recebidos. Esse sistema garante que os tíquetes sejam tratados com base em sua urgência e complexidade, direcionando os problemas críticos para o topo da fila.
Ao automatizar esse processo, as empresas podem reduzir significativamente os tempos de resposta e aumentar a eficiência de suas equipes de suporte ao cliente. Essa priorização garante que os clientes com problemas urgentes recebam assistência em tempo hábil, melhorando sua experiência geral.
A emissão automatizada de tíquetes não apenas otimiza o fluxo de trabalho da equipe de suporte, mas também contribui para um sistema de suporte mais organizado e eficaz, levando a níveis mais altos de satisfação do cliente.
3. Portais de autoatendimento
Os portais de autoatendimento permitem que os clientes resolvam problemas comuns por conta própria. Ao democratizar o acesso a informações, guias de solução de problemas e perguntas frequentes, esses portais permitem que os clientes encontrem soluções rapidamente, sem esperar pela intervenção humana.
Essa autonomia não apenas aprimora a experiência do cliente, oferecendo assistência imediata, mas também reduz a carga de trabalho das equipes de suporte ao cliente, permitindo que elas se concentrem em consultas mais complexas.
Fornecer opções de autoatendimento reflete o compromisso da empresa com o suporte ao cliente, aumentando a satisfação e a fidelidade ao atender à preferência do cliente moderno pela solução rápida e fácil de problemas.
4. Análise de sentimento
As ferramentas de análise de sentimento podem ser implementadas para ajudar as equipes de suporte a avaliar o sentimento do cliente, identificar tendências e apontar áreas que exigem atenção. Esse insight permite que as equipes de suporte ao cliente abordem as preocupações de forma proativa, adaptem sua abordagem para atender melhor às necessidades do cliente e refinem os produtos ou serviços de acordo com elas.
A análise de sentimento ajuda a reconhecer tanto o feedback positivo, que pode ser comemorado e aproveitado, quanto o feedback negativo, que oferece uma valiosa oportunidade de melhoria. Ao aproveitar essa tecnologia, as empresas podem melhorar sua capacidade de resposta ao feedback dos clientes, o que leva a uma maior satisfação e fidelidade.
5. Análise preditiva
A análise preditiva aproveita os dados históricos para compilar previsões sobre o comportamento do cliente, possíveis problemas e necessidades. Esse recurso permite que as empresas resolvam proativamente as preocupações antes que elas aumentem, personalizem a experiência de suporte e recomendem soluções adaptadas aos perfis individuais dos clientes.
Ao antecipar as necessidades e os possíveis problemas dos clientes, a análise preditiva ajuda a criar uma estrutura de suporte ao cliente mais ágil e antecipada, melhorando significativamente a experiência do cliente ao torná-la mais personalizada e atenciosa.
6. Gestão do conhecimento
Os sistemas de gerenciamento de conhecimento com IA transformam a maneira como os representantes de suporte ao cliente acessam e compartilham informações. Esses sistemas compilam e analisam dados de interações anteriores para fornecer acesso rápido a soluções relevantes, garantindo consistência e precisão no suporte ao cliente em vários canais.
Ao aproveitar a IA para o gerenciamento do conhecimento, as empresas podem garantir que suas equipes de suporte estejam equipadas com as informações necessárias para resolver as consultas de forma eficiente, promovendo uma abordagem mais informada e coesa para o atendimento ao cliente.
7. Otimização do roteamento de chamadas
A otimização do roteamento melhora significativamente o processo de suporte ao cliente, analisando os perfis e as preferências do cliente para direcionar as chamadas para o agente ou departamento mais adequado. Essa abordagem direcionada garante que os clientes sejam encaminhados aos agentes mais bem equipados para atender às suas necessidades específicas, reduzindo o tempo de espera e aumentando as chances de resolução na primeira chamada.
Isso é particularmente valioso para manter os clientes recorrentes satisfeitos. Ao garantir que os principais clientes ou contas sempre cheguem à mesma equipe ou pessoa, fica muito mais fácil lidar com as dúvidas de forma eficiente, pois a pessoa do outro lado do telefone já terá experiência em lidar com esse cliente.
E quanto ao sucesso do cliente?
O suporte ao cliente é apenas um lado da moeda quando se trata da experiência do cliente; o sucesso do cliente é o outro.
Em vez de se concentrar na solução de problemas, as equipes de sucesso do cliente se concentram em garantir que os clientes alcancem os resultados desejados ao usar um produto ou serviço. Essa função se concentra em entender os objetivos do cliente, orientá-lo na jornada do cliente e ajudá-lo a maximizar o valor que obtém do produto ou serviço.
Embora muitos dos mesmos conceitos de IA de alto nível se apliquem ao sucesso do cliente - personalização, automação, análise de sentimentos, etc. -, as ferramentas são usadas de maneiras diferentes, e é importante saber a diferença para proporcionar uma experiência do cliente consistentemente forte.
Análise preditiva: A análise preditiva pode ser usada para examinar dados abrangentes do cliente, assim como no suporte ao cliente, para prever tendências comportamentais. Em vez de se concentrar em abordar proativamente os desafios do cliente, a análise preditiva no sucesso do cliente trabalha para fazer coisas como identificar clientes em risco de rotatividade e sugerir medidas personalizadas para aumentar a fidelidade do cliente.
Personalização: A IA no contexto do sucesso do cliente pode analisar as preferências individuais do cliente, o histórico de compras e as interações para permitir que as empresas personalizem as recomendações e as comunicações especificamente para cada cliente. Isso cria uma experiência mais envolvente e personalizada que não apenas aumenta a satisfação do cliente, mas também promove uma conexão mais profunda entre o cliente e a marca.
Automação: A automação com tecnologia de IA transforma o sucesso do cliente ao lidar com tarefas rotineiras, como agendamento de compromissos, envio de e-mails de acompanhamento e atualização de registros de clientes com o mínimo de intervenção humana. Isso permite que as equipes de sucesso do cliente aloquem mais tempo e recursos para iniciativas estratégicas que exigem um toque pessoal, aumentando assim a eficiência e a eficácia gerais da equipe.
Análise de sentimentos: As equipes de sucesso do cliente podem aproveitar a análise de sentimentos para avaliar o feedback dos clientes em vários canais, como pesquisas, mídias sociais e avaliações. Essa análise ajuda a entender o sentimento do cliente, identificando os pontos fortes e as áreas que precisam ser melhoradas nos produtos ou serviços. Munidas desses insights, as equipes de sucesso do cliente podem implementar estratégias direcionadas para lidar com as preocupações e ampliar as experiências positivas.
Segmentação de clientes: Os algoritmos de IA facilitam a segmentação avançada de clientes, categorizando-os com base em seus comportamentos, preferências ou dados demográficos. Essa segmentação diferenciada permite que as equipes de sucesso do cliente criem e implementem estratégias altamente personalizadas para diferentes segmentos, levando a um envolvimento mais eficaz e a um nível mais alto de satisfação do cliente.
Insights de dados: A IA pode analisar rapidamente grandes quantidades de dados de clientes para revelar insights valiosos sobre tendências, padrões e comportamentos dos clientes. Esses insights são muito valiosos para que as equipes de sucesso do cliente tomem decisões informadas e desenvolvam estratégias eficazes e alinhadas às necessidades do cliente.
Ao implementar tecnologias de IA nessas áreas essenciais, as equipes de sucesso do cliente podem aumentar significativamente sua eficiência operacional, elevar a satisfação do cliente e contribuir para o sucesso geral da empresa. A IA não apenas simplifica os processos, mas também permite uma abordagem mais personalizada, proativa e orientada por dados para o sucesso do cliente, estabelecendo novos padrões para a forma como as empresas se envolvem e retêm seus clientes.
A IA está mudando a forma como as empresas interagem com os clientes
Na realidade, os agentes de atendimento ao cliente e de sucesso só podem interagir com um cliente de cada vez. Seja uma chamada telefônica, uma mensagem de mídia social ou um e-mail, a equipe humana sempre será limitada e, portanto, seu tempo deve ser reservado apenas para os assuntos mais urgentes que a IA não pode resolver.
A solução para isso, como já exploramos, é a IA. Os chatbots, por exemplo, podem lidar com várias consultas ao mesmo tempo, enquanto os portais de autoatendimento podem permitir que os clientes resolvam seus próprios problemas muito mais rapidamente do que se estivessem esperando a resposta de um agente. Se surgir uma consulta complexa demais para um chatbot, um representante ao vivo pode facilmente intervir e resolver o problema.
Enquanto isso, os avanços no processamento de linguagem natural, na análise de sentimentos e na análise preditiva estão contribuindo para ajudar as equipes de atendimento ao cliente e de sucesso a identificar as emoções e os níveis de satisfação dos clientes a partir de suas interações. Esse insight permite respostas de suporte mais empáticas e personalizadas.
Se quiser saber mais sobre como os últimos avanços em IA podem ser implementados para turbinar suas funções de suporte e sucesso do cliente, entre em contato com um dos especialistas em IA da Getronics.
