Experiências personalizadas com recomendações de IA

Você sabia que 80% dos consumidores esperam que os agentes de chat e os representantes de suporte os auxiliem em todas as etapas de uma compra? O dado revela uma crescente demanda por experiências personalizadas, relevantes e ágeis, que desafiam as empresas a encontrar soluções inovadoras para se destacarem.

É no contexto do dado acima, retirado do relatório CX Trends 2024, que as experiências personalizadas com recomendações de IA surgem como uma poderosa aliada para revolucionar o atendimento ao cliente e proporcionar experiências mais individualizadas e memoráveis.

Por isso, neste post, vamos te explicar como as experiências personalizadas com recomendações podem transformar a forma como você interage com os seus clientes e impulsionar a satisfação, a fidelização e o sucesso do seu negócio.

O que é experiência personalizada com recomendações de IA?

A experiência personalizada com recomendações de IA é a prática de utilizar algoritmos de inteligência artificial para analisar dados do cliente, como histórico de compras, comportamento de navegação e preferências, a fim de oferecer recomendações individualizadas e relevantes. 

Por meio dessa abordagem, as empresas criam interações mais significativas e eficazes com os clientes, o que aumenta a satisfação e as chances de conversão. 

Por exemplo, sabe quando uma plataforma de streaming te recomenda filmes e séries com base nos seus gostos e padrões de visualização? Esta é uma experiência personalizada com recomendação de IA.

Veja outros exemplos de como a IA pode transformar o atendimento ao cliente e oferecer uma experiência mais personalizada e atrativa.

• Recomendação de produtos: a IA sugere produtos com base no histórico de compras e comportamento do cliente, o que torna as sugestões mais relevantes.
• Suporte técnico proativo: a IA antecipa problemas do cliente e oferece soluções antes mesmo de serem solicitadas.
• Ofertas personalizadas: a IA gera ofertas personalizadas com base nos hábitos de consumo do cliente, o que aumenta as chances de conversão.
•  Experiências omnichannel: as recomendações de IA são integradas em todos os canais de comunicação da empresa, e proporcionam uma experiência consistente e personalizada.

A prova de que esta é uma tendência que veio para ficar é que 70% das organizações já investem ativamente em tecnologias e ferramentas que capturam e analisam automaticamente sinais de intenção, com o objetivo de proporcionar uma experiência de compra aprimorada aos clientes.

Leia também: Inteligência artificial e personalização: como trabalhar a união?

Benefícios das recomendações de IA

Se você ainda tem dúvidas se a experiência personalizada com recomendação de IA é uma boa estratégia para sua empresa, preparamos uma lista de vantagens para te convencer!

• Personalização aprofundada: as recomendações de IA permitem mais personalização e se adaptam aos interesses e preferências individuais de cada cliente.
• Aumento das vendas: ao direcionar produtos ou serviços relevantes para cada cliente, as recomendações de IA podem aumentar significativamente as vendas e o valor médio do pedido.
• Melhoria da experiência do cliente: ao fornecer sugestões precisas e úteis, as recomendações de IA otimizam a experiência do cliente, tornando-a mais conveniente e satisfatória.
• Redução do abandono de carrinho: as recomendações personalizadas ajudam a reduzir o abandono de carrinho, na medida em que orientam os clientes durante todo o processo de compra e os incentivam a concluir suas transações.
• Aumento da retenção de clientes: ao oferecer recomendações relevantes e úteis, as empresas podem aumentar a fidelidade do cliente e incentivar repetidas interações e compras.
• Eficiência operacional: as recomendações de IA automatizam o processo de análise e sugestão, e permitem que as empresas economizem tempo e recursos enquanto oferecem uma experiência personalizada.
• Adaptação em tempo real: a IA pode ajustar dinamicamente as recomendações com base no comportamento e nas preferências em tempo real do cliente, o que garante relevância contínua.
• Inovação contínua: ao analisar os dados e os padrões de comportamento do cliente, as recomendações de IA impulsionam a inovação e o aprimoramento das estratégias de marketing e vendas.

Como implementar recomendações de IA no seu negócio

Agora sim, vamos entender como implementar as recomendações de IA para o sucesso do seu negócio. Confira o passo a passo abaixo.

1 – Defina seus objetivos

Determine quais são seus objetivos com a implementação de recomendações de IA. Você deseja aumentar as vendas, melhorar a fidelização do cliente ou oferecer um suporte técnico mais eficiente?

2 – Colete e organize dados

Reúna dados relevantes sobre seus clientes, como histórico de compras, padrões de navegação, preferências de produtos e informações demográficas. Organize esses dados de forma estruturada para facilitar a análise e o uso pela IA.

3 – Escolha a ferramenta de IA adequada

Pesquise e avalie diferentes sistemas de recomendações de IA disponíveis no mercado. Certifique-se de escolher uma opção que atenda às suas necessidades específicas e que seja compatível com seus outros sistemas e plataformas existentes.

4 – Treine o modelo de IA

Alimente o modelo de IA com os dados coletados e, em seguida, treine-o com algoritmos adequados. Garanta que o modelo seja capaz de identificar padrões nos dados e gerar recomendações precisas e personalizadas.

5 – Monitore e avalie os resultados

Estabeleça métricas claras para avaliar o desempenho das recomendações de IA e monitore regularmente os resultados. Faça ajustes no modelo conforme necessário e utilize os insights obtidos para otimizar continuamente o processo de recomendação.

Como recomendar um produto

Para recomendar um produto, você deve fazer uma combinação de análise de dados, compreensão das preferências do cliente e aplicação de algoritmos de inteligência artificial. Vamos ver o passo a passo de como a etapa acontece na prática?

1 – Coleta de dados 

Comece com a coleta de dados sobre os clientes, como histórico de compras, comportamento de navegação, interações anteriores e preferências declaradas. 

2 – Análise com IA

Com base nessas informações, algoritmos de IA são úteis para analisar e identificar padrões nos dados, e permitem que a plataforma de recomendação determine produtos ou serviços relevantes para cada cliente.

3  – Considere o contexto

É importante considerar o contexto do cliente no momento da recomendação. A prática inclui fatores como a hora do dia, localização geográfica, dispositivo utilizado e até mesmo o clima. Levando  em conta esses aspectos, as recomendações podem ser ainda mais personalizadas e relevantes para o cliente.

4 – Seleção de produtos

Após a análise dos dados e do contexto, a próxima etapa é a seleção dos produtos recomendados. A determinação ocorre de duas formas: 

• com base em algoritmos de filtragem colaborativa, que comparam as preferências do cliente com as de outros clientes com perfil semelhante;
• pautadas em algoritmos de filtragem baseados em conteúdo, que analisam as características dos produtos em relação aos interesses do cliente.

5- Apresentação das recomendações

Finalmente, as recomendações são apresentadas ao cliente por meio de diferentes canais, como o site da empresa, aplicativo móvel, e-mails personalizados ou até mesmo anúncios on-line. 

6 – Monitoramento e ajustes

Monitore continuamente o desempenho das recomendações e faça ajustes conforme necessário para garantir uma experiência personalizada e satisfatória para o cliente.

Impulsione a personalização com Zendesk

Como vimos, as recomendações personalizadas têm um papel fundamental em todos os aspectos de um negócio, desde impulsionar as vendas até melhorar o atendimento ao cliente.

Se você deseja aproveitar os dados de seus clientes para oferecer as melhores recomendações, saiba mais sobre o software de atendimento ao cliente da Zendesk Service, que oferece soluções como:

• encaminhamento inteligente de tickets para agentes de suporte;
• comunicação integrada, assertiva e omnichannel;
• automação de processos;
• uso de chatbots e IA para otimizar a relação com o cliente;
• plataforma customizável de acordo com as suas necessidades;
• exibição de dados do cliente para facilitar o atendimento.

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