Cinco maneiras como a inteligência artificial melhora a experiência do cliente

Cinco maneiras como a inteligência artificial melhora a experiência do cliente

2 Outubro 2018
Cinco maneiras como a inteligência artificial melhora a experiência do cliente

Conforme os clientes e as empresas se familiarizam e acostumam com a inteligência artificial, mais as conversas sobre ela saem do campo da ficção para se concentrar em aplicações reais. Ainda há muita especulação sobre os colegas automatizados e sobre como o potencial de machine learning ajudará as informações analíticas e chatbots, mas é possível fazer muitas coisas com as aplicações atuais da tecnologia de IA.

Muitas dessas aplicações prevalecem no atendimento ao cliente, mas e a experiência completa do cliente? Muitas empresas querem implementar a inteligência artificial, mas os especialistas não aconselham começar a usá-la apenas por usar. O argumento é: a inteligência artificial tem mais êxito quando resulta em melhores experiências gerais do cliente.

É por isso que os analistas estão incentivando a adoção calculada de ferramentas com IA, concentrada em "como" e "por que" essas ferramentas criam uma experiência geral do cliente melhor. A Forrester, por exemplo, afirma que "o sucesso do atendimento ou programa de vendas orientado por IA dependerá de processos que ofereçam suporte a uma abordagem mista de inteligência artificial. Os humanos terão um papel fundamental na otimização contínua da inteligência artificial".

Para aqueles que querem sair na frente na corrida do fornecimento de experiências do cliente baseadas na IA, listamos cinco maneiras de aproveitá-la agora mesmo:

1) Autoatendimento mais eficiente para os clientes que procuram ajuda

Muitas vezes, em vez de interagir com agentes de suporte ou com um chatbot, os clientes preferem se ajudar, o que os leva a buscar uma solução por conta própria. O processo de autoatendimento pode ser tedioso quando demanda pesquisas no Google, navegação pela Central de Ajuda para encontrar um artigo relevante e a confirmação de que o artigo resolve o problema adequadamente. Alguns clientes, especialmente os que não sabem muito sobre tecnologia, podem achar esse tipo de autoatendimento difícil e não exatamente conveniente para considerar sua experiência otimizada.

As inovações recentes na inteligência artificial podem facilitar a busca por artigos de ajuda para os clientes e garantir que eles recebam as informações certas para resolver os problemas. A IA que utiliza machine learning e processamento de linguagem natural (PLN) consegue aprender quais artigos de ajuda resolvem melhor o problema do cliente e recomendar o conteúdo apropriado para ele. Os líderes de experiência do cliente podem determinar o melhor local para colocar esse tipo de autoatendimento automatizado. Pode ser a página inicial de uma Central de Ajuda, um ponto crítico na jornada do cliente ou um site ou aplicativo para dispositivos móveis.

2) Conteúdo criado sob medida para atender às necessidades e resolver os problemas dos clientes

A personalização é uma parte importante da experiência do cliente. Portanto, as empresas estão buscando formas de personalizar todas as etapas da jornada dos clientes. Um bom método é melhorar os artigos de ajuda. Com o aumento da complexidade dos produtos e serviços, fica cada vez mais difícil para as organizações de suporte realizar a manutenção dos seus artigos.

Se os clientes estiverem alternando entre Centrais de Ajuda e os artigos delas (ou se o feedback deles mencionar que o artigo não foi útil), é provável que o conteúdo não tenha sido personalizado para atender a necessidades ou resolver problemas. Poucas coisas são mais frustrantes para um cliente do que conteúdo de suporte inútil. E não há muitas maneiras inteligentes e proativas de se evitar a publicação desse tipo de conteúdo.

Felizmente, a inteligência artificial é capaz de criar e atualizar conteúdo sob medida para uma clientela específica. Os modelos de deep learning podem coletar palavras e frases comuns relacionadas a problemas específicos nos tickets de suporte e fazer recomendações úteis para otimizar o conteúdo da Central de Ajuda.

Um exemplo: se os clientes enviarem tickets de suporte com o assunto “alterar minha senha”, a inteligência artificial recomendará ajustes editoriais no artigo de ajuda “Atualização das suas credenciais de acesso”. O artigo pode ser alterado para refletir o modo como os clientes comunicam seus problemas e facilitar a compreensão e descoberta do conteúdo. Quando uma organização de suporte recebe informações sobre os problemas dos clientes e recomendações para comunicar as soluções para esses problemas, os gerentes de conteúdo podem fazer a parte deles visando a criação de experiências mais personalizadas.

3) Agentes de atendimento mais eficientes

Quantas vezes você já ouviu um agente de suporte dizer “Aguarde um momento enquanto verifico isso para você” porque ele simplesmente não sabia a resposta para a sua pergunta? Geralmente, os agentes de suporte gastam 20% do tempo pesquisando informações sobre o produto, o que alonga as interações de suporte e afeta negativamente a satisfação do cliente.

A mesma inteligência artificial que automatiza as sugestões de autoatendimento para os clientes também pode ser utilizada pelos agentes. Se um cliente tiver bloqueado sua conta depois de muitas tentativas de acesso usando a senha errada e precisar desesperadamente se conectar, ele enviará um ticket de suporte urgente. Porém, se não estiver familiarizado com o processo interno de desbloqueio de uma conta, o agente precisará rever a documentação relevante. Isso se ele conseguir encontrá-la.

A ferramenta de inteligência artificial certa pode analisar um ticket de suporte e recomendar o artigo de ajuda pertinente da base de conhecimento da empresa. Tudo isso é feito diretamente na interface do agente. Capacitar os agentes com as informações corretas quando eles precisarem pode ajudá-los a resolver de maneira eficiente os problemas dos clientes logo após o surgimento deles.

4) Envolvimento do cliente reforçado com sugestões orientadas por dados

Nossas atividades digitais e interações resultam em toneladas de dados que os algoritmos de machine learning podem usar. Esses dados são o combustível essencial para a proficiência preditiva da inteligência artificial. Já se perguntou por que as máquinas respondem tão bem a perguntas como “Qual é o caminho mais rápido para minha casa às 18h de uma quinta-feira?” Ao agregar inúmeras viagens de motoristas que já percorreram caminhos semelhantes, a inteligência artificial pode prever e determinar uma recomendação bem-pesquisada e em tempo real do caminho mais rápido.

Da mesma forma, os dados das interações de atendimento podem ser utilizados para melhorar a experiência do cliente. Ao avaliar detalhes de tickets de suporte anteriores, uma ferramenta de inteligência artificial pode prever se uma interação de suporte levará a uma experiência positiva ou negativa para o cliente, resultando em uma previsão exata da satisfação do cliente (CSAT). Os detalhes que afetam o CSAT podem incluir a demora entre a primeira resposta e as respostas subsequentes, o esforço dispendido para resolver o problema do cliente e se respostas de texto com vocabulário semelhante resultaram em clientes satisfeitos. Esse tipo de aplicação da inteligência artificial (como um chatbot) não substitui os agentes, mas complementa seus esforços para fornecer a melhor experiência do cliente.

5) As organizações ganham tempo para inovar na experiência do cliente

Uma das melhores proposições de valor da automação é o tempo que os humanos ganham para se concentrar em outros esforços mais complexos. A inteligência artificial já permite que as empresas melhorem as experiências dos clientes de maneiras nunca antes vistas.

A Dollar Shave Club, serviço de entrega de aparelhos de barbear sob demanda, aproveita o tempo extra obtido com o Answer Bot da Zendesk para otimizar as experiências dos seus clientes. Com o tempo economizado com a resolução automática de tickets, eles conseguiram:

  • Criar um "Força-tarefa da Central de Ajuda", que garante a atualização constante dos seus artigos de suporte para ajudar seus clientes de autoatendimento e complementar as recomendações do Answer Bot.
  • Aumentar o tempo dedicado ao oferecimento de suporte por chat ao longo do dia, o que permite oferecer mais atendimento em tempo real sem aumentar o quadro de funcionários.
  • Lançar um boletim informativo interno mensal com informações de engajamento do cliente, que destaca tendências e informa métricas de sucesso aos agentes.
  • Encontrar tempo para lançar uma "equipe de teste e aprendizado" para avaliar novas mensagens de email que podem melhorar a experiência dos seus membros.

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