Autora: Ingrid Imanishi
A nova economia traz uma série de possibilidades e desafios. Num ambiente cada vez mais competitivo e digital, sai na frente quem detém o maior número de informações para a tomada de decisões estratégicas, que poderão impactar diretamente na experiência do cliente. Com um perfil mais exigente e impaciente, característica marcante das novas gerações, as empresas precisam pensar em respostas rápidas, que contemplem as necessidades do consumidor quase que instantaneamente, no canal de sua preferência. Neste novo cenário é o cliente quem define como e quando deseja ser atendido.
Para acompanhar esta jornada de ponta a ponta, o machine learning, ou aprendizado de máquina, tem um papel relevante pela capacidade de analisar um grande volume de dados e informações a partir de algoritmos e métodos estatísticos próprios. A partir destes dados em alta granularidade, as empresas podem conhecer melhor o perfil de cada consumidor e investir em recomendações e ofertas mais assertivas. Aplicações utilizando machine learning têm condições de identificar os padrões de comportamento que exprimem os perfis a partir dos quais se pode agrupar os clientes para aplicação das estratégias mais eficazes em cada contexto, como resolução de problemas, fidelização e incremento de receita.
A ciência de dados e a automatização de processos têm sido utilizados com mais frequência pelas equipes de atendimento dos bancos, seguradoras, operadoras de telefonia, hospitais e setor varejista. As novas tecnologias trazem mais agilidade e eficiência a seus diagnósticos, uma vez que realizam análises mais robustas dos dados que, transformados em inteligência, podem garantir interações mais ricas e proveitosas para os dois lados.
Para o consumidor que deseja ser tratado como único, o machine learning pode auxiliar no desenvolvimento de ofertas personalizadas, que realmente traduzam suas expectativas naquele momento em relação à marca, aos seus produtos e ao seu propósito. É como se atuasse para estreitar a relação da empresa com cada um de seus clientes, criando uma conexão de confiança, identidade e credibilidade.
Juntamente com ferramentas de analytics, o processamento de dados utilizando aprendizado de máquina é capaz de transformar informações em insights que poderão levar o atendimento ao cliente a um novo patamar: mais empático, menos invasivo e mais aderente às novas regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados, a LGPD, no Brasil.
Se a tecnologia começa a fazer a diferença nos processos internos implementados nas empresas, o potencial que ainda tem nas suas áreas de interface com clientes é ainda maior. Um estudo recente da IDC prevê que as receitas mundiais com negócios focados em analytics chegarão a US$ 260 bilhões em 2022, com uma taxa de crescimento anual, de 12%. O Gartner, por sua vez, aponta que entre as principais tendências analíticas está o Augmented Analytics, impulsionado exatamente por machine learning.
Com o aprendizado de máquina, homens e computadores trabalharão cada vez mais em sinergia para viabilizar soluções complexas, criando um ambiente mais criativo e eficiente, que ampliará também o engajamento das equipes envolvidas, consequentemente, a qualidade do atendimento ao cliente. E ter um consumidor satisfeito, promotor de sua marca em tempos de alta conectividade e transformação digital, é tudo que uma empresa pode desejar.
Ingrid Imanishi é gerente de soluções avançadas da Nice.
