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Toda informação é bem-vinda

Autor: Fernando Wolff
A definição de Albert Einstein para a insanidade é continuar fazendo sempre a mesma coisa e esperar resultados diferentes. Parece não haver dúvidas quanto à exatidão dessa frase e isso leva inevitavelmente à necessidade de tomar atitudes diferentes se o desejo é melhorar aquilo que se está observando. Ocorre que fazer alguma coisa é um risco, pois essa movimentação pode ter um efeito contrário e ao invés de avançar no sentido da melhoria, se houver algum erro, o que se consegue é retroceder. É justamente esse risco o que leva muitas pessoas e empresas a permanecerem no estado de insanidade descrito por Einsten.
Mas então, qual é a saída para este dilema?
A resposta é a informação. Entender o que não está funcionando bem é fundamental para fazer o conserto. O contrário é chute ou insanidade.
No contexto do atendimento ao cliente por meio de chatbots, uma atitude muito comum é a utilização de dashboards fixos oferecidos por plataformas padronizadas de desenvolvimento dessas ferramentas. Esses sistemas de monitoramento trazem informações básicas a respeito dos resultados obtidos nas interações entre empresas e clientes.
Por meio deles se sabe, por exemplo, que o nível de satisfação tem sido X e que o transbordo para outras formas de atendimento é Y. Os dois indicadores estão muito aquém do imaginado e desejado, mas o que fazer para elevar estes índices?
A falta de alternativas para mergulhar nas razões do funcionamento abaixo da expectativa se soma ao fato de que, na prática, ao contratar uma ferramenta de chatbot, muitas vezes, talvez até na maior parte dos casos, o próprio contratante não sabe exatamente o que deseja ver num dashboard para fazer o gerenciamento do atendimento ao seu cliente por este canal.
A clareza e a profundidade estratégica das informações geradas pelo dashboard é, sem dúvida, a alma e uma das principais chaves para os chatbots entregarem todo o ganho na experiência do cliente e toda a economia que se espera deles.
Se o gerenciador do assistente virtual conseguir saber os motivos que levam um usuário a não ter ficado satisfeito com o serviço executado pelo chat, ele pode tomar as providencias necessárias para mudar aquele tipo de resposta. Muitas vezes uma mudança bastante simples é suficiente para que isto aconteça. Pode ser uma palavra usada pelos usuários que o robô não esteja entendendo. Neste caso é acionado um serviço de curadoria para ensinar a máquina a respeito daquele assunto. Outra possibilidade é a localização da informação buscada pelo cliente que tem o acesso dificultado para o robô. Poderiam ser citadas dezenas de situações, mas o fato é que para resolver todas elas seria necessário saber exatamente o passo a passo do cliente na ferramenta.
O que ele solicitou, qual foi a resposta que recebeu, como foi sua reação a essa resposta e assim por diante até o momento no qual ele termina a interação. E este fim da conversa pode ser, na melhor das hipóteses, um muito obrigado, foi tudo resolvido, ou até um indesejado transbordo para o atendimento telefônico ou outro canal qualquer.
Lógico que este nível de detalhamento não se encontra nas plataformas padronizadas de desenvolvimento de chatbots. Elas são criadas para servir a empresas de todos os segmentos, independente de suas especificidades. Por isso, são generalistas quanto às informações que colhem e oferecem aos gestores de seu funcionamento.
Dashboards robustos, criados para atender à imagem e semelhança das necessidades de cada empresa, precisam ser desenvolvidos a quatro mãos, com a participação dos contratantes, informando sobre os detalhes do seu modelo de negócio e o desenvolvedor aplicando sua expertise na geração de um radar claro e objetivo que revele não só problemas, mas que também ofereça dados que podem servir como Business Intelligence para as companhias.
Afinal de contas, se o dashboard informar que um número significativo de pessoas está buscando um tipo de serviço ou produto que a empresa não fornece, por que não passar a fornecer?
Ao mesmo tempo, se pouca gente está demonstrando interesse em um serviço ou produto que a empresa oferece, por que continuar fornecendo?
Seria insanidade?
Fernando Wolff é CEO do estúdio de inteligência artificial Smarkio.

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