A Ekantika viu no SAC uma ferramenta estratégica para aprimorar processos e agir reativamente diante das reclamações dos clientes. Com isso, a consultoria desenvolveu uma solução com um algoritmo de machine learning. A partir das medições realizadas ao longo de processos, o sistema identifica padrões complexos de comportamento, permitindo elaborar indicadores que refletem não apenas o comportamento observado, mas também o potencial de possíveis reclamações por meio de cada canal. “Enxergamos um grande potencial de transformar o modelo tradicionalmente reativo de atendimento ao cliente em algo muito mais dinâmico, proativo e preditivo, usando princípios de inteligência artificial. O impacto para as empresas e para os clientes pode ser enorme”, afirma Boris Leite, sócio fundador na Ekantika.
O algoritmo trabalha, basicamente, com duas fontes de informação: pontos de monitoramento de processos e reclamações de diversos canais (SAC, Reclame Aqui, Procon, entre outros). Dentro do processo de compra, o sistema utiliza como insumo informações sobre a data do pedido, a aprovação do pagamento, a entrega do produto para a transportadora, entre outros. A partir dos marcadores, juntamente com um algoritmo de machine learning, padrões de comportamento começam a ser criados. Somado a isso, o algoritmo faz também um acompanhamento dos registros do SAC.
O resultado da união de todas essas informações, aliadas a um bom entendimento dos dados, possibilita que a empresa comece a antever um problema já na origem. “Para o varejo, por exemplo, já conseguimos monitorar compras realizadas sem qualquer problema, compras realizadas com erro e que geraram reclamação e ainda compras com erro que não geraram nenhum tipo de contato do cliente” explica Leite. “Com isso estamos criando padrões que já permitem saber qual será o resultado final de uma compra, mesmo no meio de um processo.”
O head para estratégias digitais na Ekantika, Cesar Cavini, comenta que com um monitoramento bem feito é possível ter um raio-x do que os clientes estão comentando, com que frequência, quais as dores mais comuns, qual o perfil desses clientes, entre outros aspectos. Com isso em mãos e uma análise coerente, as empresas conseguem interagir no momento certo, da forma e com a linguagem adequadas, antes que a percepção não possa mais ser alterada. “Por meio desse novo modelo é possível agir preventivamente e surpreender o cliente com uma ligação, um cupom promocional ou algo semelhante. Esses pequenos gestos podem mudar a percepção do cliente e até ser um agente que o faria voltar a comprar em determinada empresa”, conclui Cavini.
