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São Paulo, Brasil - 26 de fevereiro de 2024, 04:12

Inteligência artificial: evoluir para satisfazer os clientes

Fausto Reichert, Chief Revenue Officer (CRO) da PipeRun

A fidelização dos clientes vem ocorrendo em maior escala entre as companhias que detêm o domínio da IA

Autor: Fausto Reichert

As novidades sobre a inteligência artificial (IA) têm despertado grande interesse nas empresas. Muitas delas por avaliarem os riscos que essas novas tecnologias representam para alguns segmentos de mercado. O tema ganha especial projeção no relacionamento com os clientes, que, neste momento de crise, tornou-se a base da manutenção do faturamento das companhias. 

Uso nas ferramentas de atendimento 

O mundo vive um período de exigência por velocidade. A instantaneidade nos atendimentos via chatbots é um bom exemplo desse contexto: impacta diretamente no relacionamento e nas dúvidas frequentes dos clientes perante as empresas, que buscam entregar informações precisas, úteis e relevantes aos seus públicos. 

Na busca pelas individualidades humanas — obviamente traduzidas pelas necessidades e desenhos de cada cliente —, há organizações aplicando a inteligência artificial para buscar a personalização de mensagens e interações. Fazem o “treinamento” de suas assistentes virtuais com base nos dados históricos de pedidos e produtos, notas fiscais, formas de pagamentos e interações em seus demais canais de comunicação, como gravações telefônicas e trocas de emails, além de integrações com dados de sistemas ERP e CRM. 

Retenção de clientes e solução de problemas

A análise de sentimentos perante as palavras escritas ou faladas nas interações humanas com as empresas — ou seja, chatbots — tenta identificar as emoções e opiniões dos clientes, ajudando a melhorar a compreensão e priorização dos atendimentos, assim como novas oportunidades na carteira de clientes. 

A identificação de padrões e tendências com um grande volume de dados analisados faz com que a inteligência artificial possa, com a clusterização e segmentação dos clientes, fragmentar e prever problemas. A partir da proatividade das organizações, é possível obter uma maior taxa de retenção de clientes. Aqui, o “antecipar-se à necessidade” vira uma realidade nos negócios. 

Controle de riscos e dificuldades nas implementações 

“Dados são o novo petróleo”: quem ainda não tinha ouvido isso, saiba que o uso da IA é em grande parte dependente deles. Perfazem, por exemplo, a aprendizagem da máquina (machine learning). Então, é necessário ter cuidado no uso de bases incompletas ou inadequadas, pois há risco de isso levar a decisões erradas e prejudicar os negócios. 

Ancorar essas inovações em dados compilados com vieses ou preconceitos pode ocasionar uma falha grandiosa. Assim, é recomendável ter cautela com as avaliações de sentimentos baseados em meros conhecimentos de palavras-chaves, porque facilmente isso pode levar as empresas a situações injustas e inadequadas. 

Iniciar o uso apenas em situações específicas é comum. Porém, o erro está em não ter gatilhos de saída para casos mais complexos ou fora de padrão, deixar de implementar processos automatizados para públicos não adaptados ou visar somente à eliminação de empregos e custos. Por quê? Simples: pode causar sérios problemas. Então, nada melhor do que uma boa análise técnica e psicológica para garantir a real satisfação dos clientes e resguardar as marcas. 

Redução de custos e aumento da eficiência de canais 

Automatizar tarefas repetitivas é o mantra básico das empresas no “fazer mais com menos”. E a padronização de problemas comuns não é mais como antes, principalmente quando a personalização das mensagens leva em consideração todo o aprendizado de máquina no uso da inteligência artificial. Isso tem trazido escala nos atendimentos, reduzindo custos de mão de obra e deixando as questões mais complexas para os atendimentos transbordados para os humanos. 

A fidelização dos clientes vem ocorrendo em maior escala entre as companhias que detêm o domínio da inteligência artificial. Afinal, elas conseguem unificar os canais de suporte e atendimento e as pesquisas de satisfação dos clientes. 

Satisfação dos clientes

Com a automatização dos canais de comunicação e relacionamento a partir do uso da inteligência artificial, o nível de satisfação da carteira de clientes tem demonstrado melhora nas empresas que estão tendo êxito. Mas o fato relevante disso está no uso ampliado das pesquisas de satisfação a cada interação (C-SAT) e a satisfação dos clientes (NPS), realizadas normalmente a cada trimestre e para todas as pessoas que possuem interação com a companhia. 

A visão da marca e dos produtos têm sido alterada por completo com a personalização da experiência, priorização via análise emocional e velocidade no atendimento, melhorando a eficiência dos canais de comunicação. Soma-se a isso as pesquisas frequentes de satisfação. Tudo ancorado na proatividade e centralização da empresa nos clientes.

Aproveitar as oportunidades criadas pela evolução da tecnologia deve vir ao lado da preparação de equipes — algo que exige investimento em educação e treinamento para habilidades digitais. Os esforços precisam ser canalizados no objetivo de as pessoas se adaptarem e aproveitarem o bom uso da inteligência artificial. E isso vai gerar maior satisfação para todos, e não apenas aos clientes. 

Fausto Reichert é Chief Revenue Officer (CRO) da PipeRun.

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