Entenda como os recursos oferecidos pela Inteligência Artificial (IA) pode revolucionar o atendimento a clientes
O prospect virou cliente, seu time comercial bateu palmas e terminou por aí? A verdade é que, depois da venda, seu relacionamento com os clientes só está começando. Afinal, é muito mais barato reconquistar clientes que já compraram com você do que conquistar novos. De acordo com a Hubspot, 93% deles voltam a fazer negócio, se tiverem uma experiência excepcional.
E nesse ponto a tecnologia tem sido uma grande aliada das organizações. Afinal, com todos os seus recursos, a inteligência artificial pode auxiliar e muito no relacionamento com clientes.
Mas se, por um lado, pode-se dizer que essa transformação mal começou e ainda tem muito potencial a ser explorado, por outro já dá para afirmar também que há um excesso de vozes falando com o consumidor.
Segundo levantamento da Twilio, em apenas um dia usuários recebem cerca de 63,5 notificações. É muito. Por isso, a mesma pesquisa mostra que 94% dos consumidores estão cansados das comunicações que recebem de empresas.
Como se destacar, no meio de tantos pushs e mensagens, no relacionamento com o cliente? É nesse ponto que entra a IA.
Por isso, neste post, partido do estado atual e futuro da aplicação da IA no atendimento a clientes, vamos mostrar como usar a Inteligência Artificial - IA no relacionamento com seus clientes e, ainda, que desafios você vai encontrar ao fazer isso.
O presente e o futuro da IA no relacionamento com clientes
Imagine-se, hoje, indo para a consulta de retorno em um médico que atendeu você faz três meses. Ao entrar no atendimento, o médico age como se essa fosse a sua primeira consulta com ele. Ele pergunta dados que você já deu anteriormente, demonstrando que não dispõe deles e sequer sabe por que você está lá.
Você, entendendo que é natural que profissionais não se recordem imediatamente de seus pacientes, explica para ele que esteve ali há três meses, em virtude de tais e tais questões.
Mesmo assim, o médico não dispõe de nenhum registro da consulta anterior, atende você em 10 minutos e o deixa com mais dúvidas do que certezas. Aliás, sua única certeza é a de que precisa de outro médico. Essa história é real.
Agora, vejamos uma história que ainda não aconteceu. E quem conta é Kai-Fu Lee, no livro AI Superpowers.
Ele parte de uma situação corriqueira, uma ida ao supermercado. Só que ela é diferente de tudo que a gente já conhece.
Já na entrada, um carrinho de compras cumprimenta você como se fosse um velho amigo. Sensores imperceptíveis escaneiam seu rosto e o ligam a seu comportamento, círculo social e hábitos de compra.
À medida que se desloca, ao se aproximar de uma tela, uma voz conversa com você enquanto uma lista de suas compras semanais aparece. Não apenas com os itens de que você gosta, mas também com os preferidos de seus familiares. Se a data coincidir com a do aniversário de um deles, sem problemas, seus atendentes invisíveis saberão que você deve estar procurando algo especial para a ocasião.
Mas, se pensa que só robôs sabem coisas tão particulares sobre você, se engana. Atendentes humanos também estão a par dessas informações e usam-nas para ajudá-lo em sua jornada de compra, cujo pagamento será pelos olhos e a entrega, se você desejar, na sua casa.
Tudo isso é baseado em ferramentas da IA, como a business intelligence, o deep learning e o machine learning.
Qual atendimento foi melhor: o deste exemplo ou o do primeiro? É claro que essa pergunta foi retórica. Isso significa que a tecnologia pode ajudar - e muito! - empresas no relacionamento com os clientes. E se parece utopia o atendimento daquele supermercado, já adiantamos que não é: temos condições, pelo menos em termos tecnológicos, de oferecer atendimento desse tipo a clientes.
Veja também: Tecnologia de automação: quais as maiores tendências?
O relacionamento que os clientes querem: opções, conversa real e eficiência
A ida para o digital foi um dos principais meios pelos quais a tecnologia foi utilizada para promover o relacionamento contínuo entre empresas e clientes. E deu tão certo que a concorrência em canais digitais já é bem mais alta do que alguns anos atrás.
Agora, embora haja espaço para todo mundo, não raro parece estarmos em uma torre de babel.
Do ponto de vista dos clientes, há a percepção de excesso. 41% deles, diz a Twilio, afirma receber mensagens que não solicitaram. Já a Hubspot levanta que 94% dos clientes já pararam de se comunicar com empresas por considerarem sua comunicação irrelevante.
Então, apesar de as marcas se comunicarem por vários canais com clientes, o excesso de alertas, pushs, mensagens e e-mails levou os consumidores a perderem a confiança criada pela conexão real e relevante.
Mas o que os clientes querem?
1. Ter opções de escolha
De acordo com a pesquisa já citada da Twilio, 52% dos consumidores preferem escolher o canal pelo qual vão receber mensagens. O preferido continua sendo o e-mail. Mas, além disso, os seus clientes querem ter a opção de poder sair de suas listas.
A omnicanalidade é regra, mas nem por isso seu app vai enviar pushs para clientes o tempo todo, com ofertas que eles não querem nem pediram.
Outro ponto é que os contatos da sua empresa, além de variados, precisam estar onde seus clientes estão, para que eles tenham uma linha direta com você.
E mais: precisam ser capazes de promover conversas reais, que é a segunda principal demanda dos consumidores.
2. Conversas reais que fomentem conexões autênticas
Você atende telefonemas de números desconhecidos? Pode ser que sim, mas provavelmente pensa duas vezes antes disso. Vai que seja de um call center, o tradicional case do que não fazer!
O atendimento de call centers, seja operado por humanos ou por robôs, é o típico modelo em que o processo se sobrepôs à necessidade do cliente. Pois, não sendo inteligente, não engaja, não é uma conversa de dupla via.
Consumidores valorizam interações transparentes, no timing certo e para necessidades específicas deles. Com isso, chegamos a outro ponto.
3. Resolver problemas com rapidez e eficiência
Voltando novamente para o exemplo dos call centers. Embora recebamos muitas ligações deles, basta procurarmos uma central de atendimento para que uma via crucis comece. O acordo tácito parece ser sobre como não resolver uma demanda. Isso gera frustração e desconfiança nos clientes.
E não é apenas nas centrais de atendimento que esse tipo de problema acontece: muitas empresas falham, com dificuldade de resolver problemas muitas vezes simples.
A organização precisa estar disponível, ser rápida e esclarecedora. Numa expressão, ser customer centric.
Saiba mais: Como gerar valor com inteligência artificial pré-treinada?
Oportunidade: IA para melhorar o relacionamento com clientes
A necessidade agora é usar a tecnologia para criar pontos de contato efetivos com seus clientes.
Muitas empresas já descobriram isso. Pesquisa da Forrester, empresa especializada em customer experience, mostra que 42% dos executivos têm o relacionamento com os clientes como prioridade.
E quem conseguir se destacar vai despontar. O que as organizações estão fazendo?
Buscando soluções em IA. Vejamos, então, como essa tecnologia pode ajudar a sua empresa a ser mais assertiva no relacionamento com os clientes.
1. Business Intelligence
Falamos que a transformação digital no relacionamento com os clientes é um fato. E ela vem com um adicional: o alto volume de dados. E aqui reside, hoje, o que pode diferenciar competitivamente uma organização.
Com IA, os dados que a empresa já gera no relacionamento com os clientes podem ser tratados para se transformarem em informações. Isso significa que, pode-se identificar padrões de interações, por exemplo, como dúvidas mais frequentes, problemas recorrentes e padrões de uso.
Para ir mais a fundo, veja neste artigo a importância da análise de dados.
O Business Intelligence - BI vai além das necessidades internas, ele também pode ser usado para entender o comportamento de prospects e até do seu público.
Esse material gera inteligência de mercado, que pode se transformar em ações customizadas e inovadoras.
A vantagem do BI, portanto, vai além de embasar ações para relacionamento com clientes, ela envolve as áreas de produto, passando por marketing e comercial, até chegar em customer success.
2. IA Conversacional
Chatbots, assistentes virtuais e plataformas de comunicação com machine learning são a bola da vez.
Só em 2019, a Amazon vendeu 100 milhões de Alexas. Portanto, interagir com uma IA tem se tornado cada vez mais comum. Visto à luz das tendências dos consumidores em relacionamento com as marcas, parece até um contrassenso, dado que interagir com um robô pode ser bem diferente. Mas não é.
A razão é que as inteligências conversacionais são vistas pelos consumidores como perfeitas para executar tarefas simples ou convenientes, como ligar a música que você quer ouvir. Elas resolvem e automatizam vários processos que não precisam ser executados por humanos.
Embora por si só isso já seja ótimo, não é ainda a verdadeira oportunidade para as organizações. A oportunidade está em entender o que os seus clientes dizem, dados preciosos para evoluir o atendimento da inteligência conversacional.
Então, podemos permitir que um assistente virtual, que hoje responde a comandos, crie diálogos proativos e contínuos com clientes, enviando mensagens na hora em que eles precisam.
Veja: Desenvolvimento de softwares: como a inteligência artificial pode acelerar
Que desafios sua empresa vai encontrar para usar IA no relacionamento com os clientes?
Segundo previsões da IDC, projetos de inteligência artificial têm aumentado nas empresas, mas ainda lentamente. De acordo com Luciano Ramos, gerente de pesquisa e consultoria em Enterprise da IDC Brasil:
Entre as organizações de grande porte no Brasil, cerca de 1/4 está utilizando IA e Machine Learning (ML) em projetos próprios.
De aplicações de negócios a soluções de segurança, IA passa a ser um elemento essencial para lidar com volumes cada vez maiores de eventos e informações. No entanto, as empresas ainda estão se adequando a essa realidade: mais de 75% delas têm algum tipo de supervisão humana para assegurar ou validar os resultados.
A maior parte das organizações tem dificuldade de levar programas-piloto em IA para toda a empresa, o que inclusive limita a percepção de valor desses projetos. Os motivos disso são incerteza, risco, mindset, custos e infraestrutura.
Nosso maior conselho para as organizações é alinhar as áreas de negócios à de TI de modo a priorizar ações mais simples inicialmente, mas que gerem valor rapidamente.
E mais: ter ao seu lado um time com experiência bem-sucedida em vários projetos em IA pode ajudar a minimizar esses fatores de risco. Conheça nossos serviços em data science e vamos conversar. Quem sabe a sua inovação saia desse bate-papo!
