O marco da década que transformou o Atendimento ao Cliente
Então você finalmente chegou ao inevitável: entender de uma vez o que é IA Conversacional. A parte boa é que daqui você vai extrair apenas conhecimentos que beneficiarão o seu negócio, principalmente quando falamos de experiência do cliente.
Para isso, não medimos esforços para entregar um verdadeiro guia com tudo o que você precisa saber sobre a IA conversacional para que possa entender como utilizá-la, o por quê utilizá-la, seu benefícios e também a razão pela qual as big companies estão investindo tanto dinheiro nessa tecnologia que faz parte do dia a dia de quase toda a humanidade, direta ou indiretamente.
De onde surgiu a Inteligência Artificial conversacional?
Para entender sobre esse tema, vamos fazer uma breve passagem pela história da Inteligência Artificial e como ela de fato chegou até o nível de evolução que está hoje:
Toda essa história mostra o valor de uma tecnologia que não foi pensada do dia para a noite. Entusiastas do início do século passado acreditaram firmemente no potencial da tecnologia que possivelmente nem estaria “pronta” até eles envelhecerem.
Portanto, a Inteligência Artificial Conversacional é uma construção coletiva por grandes mentes que participaram da história da humanidade e hoje, finalmente, se consolida como a tecnologia capaz de compreender e responder interações por conversas, realizadas nos diversos campos de comunicação entre humanos e máquinas.
E o que isso quer dizer para nós, que trabalhamos para entregar a melhor experiência para nossos clientes? Que agora, aquelas conversas “robóticas” e engessadas do começo do século, executadas por atendimentos virtuais, se tornam mais naturais e intuitivas para os usuários, e isso (grave nossas palavras) é o pote de ouro para os líderes que querem mover suas empresas para outro patamar pelos próximos anos.
Não se confunda: IA conversacional vs. IA generativa
Muito se lê sobre Inteligência Artificial e como ela atua no dia a dia das pessoas. Porém, a IA não é uma tecnologia única, ou seja, que possui um único campo de atuação. Além da IA conversacional, temos a famosa IA Generativa, e você com certeza já ouviu falar através de outros nomes como ChatGPT, Gemini (Google), CapCut, etc.
Mas não se desespere, aqui não queremos complicar, apenas simplificar o seu entendimento no assunto e te preparar para alcançar novos patamares. O importante é saber diferenciar os tipos de IAs e entender qual relação elas têm entre si, para assim poder avaliar as melhores aplicações em sua operação. Vai aí uma tabela para decorar:
Para qualquer profissional que trabalha na área de CX (Customer Experience) ou Atendimento ao Cliente, saber diferenciar essas duas vertentes da tecnologia é imprescindível. E o que é possível concluir é que a IA generativa pode ser aplicada dentro da IA conversacional, mas não vice-versa.
Por isso, por isso quando falamos de atendimento ao cliente, é possível concluir que, independente do seu objetivo, a IA Conversacional é o principal ponto de partida.
O potencial ilimitado da IA conversacional
Como uma tecnologia em constante evolução, o futuro é promissor para a IA conversacional. De acordo com André Favero, Head of Sales and Business Development LATAM da Kore.ai
“Devemos ver um aprimoramento ainda maior na compreensão contextual e na capacidade de resolver problemas complexos de forma mais natural nos próximos anos.”
Isso acontece pois o verdadeiro potencial da IA conversacional não reside apenas em responder com precisão a perguntas ou em cumprir comandos. Está no próximo nível de interação, em que a IA se torna uma parceira ativa nas conversas, auxiliando no processo de tomada de decisões e até mesmo prestando apoio emocional.
Imagine um futuro onde a IA não apenas lê e entende as palavras que você digita ou fala, mas também a linguagem corporal e a inflexão da voz. Ela poderia compreender se você está estressado, calmo, animado ou deprimido, ajustando sua resposta de acordo, oferecendo conselhos apropriados ou simplesmente ouvindo.
Isso gera ainda mais interesse, tanto para quem usa em sua operação, como para quem usufrui dessa inteligência para receber respostas mais precisas e consistentes.
Uma nova era: o que a IA conversacional muda nos processos de Atendimento ao Cliente?
Tradicionalmente, falar sobre eficiência no atendimento ao cliente significava investir em mais contratações para suprir as demandas e, consequentemente, realizar treinamentos constantes para garantir que a produtividade dos agentes valesse tal investimento. Além do quesito gestão, que envolve diversos fatores profissionais e emocionais para considerar ao gerenciar equipes que possuem diferentes níveis de experiência, perfis profissionais entre outras particulares que são intrínsecas ao ser humano.
A mudança para a Inteligência Artificial Conversacional (IA) transforma todo esse cenário, modificando as necessidades e otimizando operações, uma vez que sua capacidade de interpretação e resposta oferece novas oportunidades para melhorar a experiência do cliente e eficiência operacional. Essa mudança possibilita reduções reais nos custos da operação, com um atendimento mais humanizado e o melhor: mantendo o 24/7 com ainda mais qualidade. Confira a seguir as mudanças com a chegada da IA conversacional:
Atendimento humanizado 24/7
Imagine que o pico de atendimento da sua empresa pelo Mercado Livre, por exemplo, é das 17h às 23h. Com certeza esse horário extrapola a jornada comum e exige da empresa o pagamento de horas extras e/ou colaboradores em turnos noturnos (que acabam gerando, em média, o dobro de custo na folha de pagamento). Complicado, não é? Só de imaginar arrepia qualquer gestor de atendimento.
Nesse horário, deixar seu atendimento na mão de chatbots com respostas automáticas pode ser, de início, uma facilidade, mas ele é capaz de suprir as necessidades e expectativas do consumidor moderno? Não.
“O consumidor 5.0 é um cliente criterioso, que deseja exclusividade e resolução rápida durante um atendimento. Suas particularidades e dúvidas nem sempre são compreendidas pelos famosos chatbots. Agora, se eles estão impulsionados por IA conversacional, a realidade muda”
– afirma Lucas Vieira, consultor de transformação na Coaktion.
Agora, com chatbots inteligentes, empresas podem fornecer o mesmo suporte ao cliente 24/7 mais de uma forma muito mais humanizada e personalizada.
Além de tudo, isso proporciona um ponto de contato constante com esse cliente, garantindo que as consultas sejam atendidas prontamente, independentemente do fuso horário.
Maior retenção no autoatendimento:
IA conversacional tem um potencial de retenção muito maior, alcançando indicadores satisfatórios para qualquer operação. Por compreender melhor as solicitações e dúvidas dos clientes, respondendo com mais naturalidade e velocidade, essa tecnologia garante muito menos transbordo para um agente de atendimento.
💡Uma boa retenção no autoatendimento é indicativa de um sistema eficiente, capaz de compreender as necessidades dos usuários, responder de maneira relevante e resolver consultas de forma autônoma. Isso resulta em uma experiência mais positiva para o usuário, reduzindo a necessidade de buscar assistência humana e proporcionando uma solução rápida e eficaz. |
🔎O que é retenção no autoatendimento? |
PLN e Machine Learning
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) abrange um conjunto de algoritmos e técnicas que permitem às máquinas processar, analisar e compreender a linguagem humana. Como a comunicação humana é complexa e carregada de elementos como ironia, metáforas, variações sintáticas e peculiaridades gramaticais, esses algoritmos de machine learning, dentro da PNL, equipam modelos de IA conversacional para aprender a partir de dados textuais, reconhecendo padrões e sutilezas linguísticas.
Dessa forma, sempre que uma IA de conversação interage com seu cliente, ela aumenta a dimensão do conjunto de dados utilizado para a formação, o que torna mais precisa a sua compreensão e as suas respostas.
Graças a isto, uma IA de conversação terá um desempenho continuamente melhor, oferecendo aos utilizadores melhores serviços e experiência de cliente.
Processos de Atendimento ao Cliente Transformados
A IA conversacional não é apenas uma melhoria incremental nos processos de atendimento ao cliente, é uma transformação completa. Aqui estão algumas formas pelas quais ela muda a paisagem:
Ticketing e Roteamento Automatizados
A IA conversacional pode classificar e rotear automaticamente as consultas dos clientes para os agentes mais adequados, eliminando tarefas manuais repetitivas e acelerando o tempo de resposta. Isso significa que apenas as consultas mais complexas chegarão aos agentes humanos, enquanto as simples serão resolvidas automaticamente.
Opções de Autoatendimento e Chatbots
A inclusão de chatbots e interfaces de autoatendimento baseadas em IA não apenas fornece ao cliente uma solução imediata e mais humanizada para problemas comuns, mas também reduz a pressão sobre agentes humanos, permitindo que eles se concentrem em questões mais desafiadoras que exigem pensamento crítico e resolução de problema.
Insights e Análises Baseados em Dados
A riqueza dos dados gerados pela interação IA-consumidor fornece às empresas informações preciosas para melhorar os produtos e processos. As análises de big data possíveis graças à IA conversacional podem revelar padrões, preferências e áreas para aprimoramento que antes estavam ocultas.
🧠O machine learning da IA usa códigos para varrer enormes quantidade de dados e identificar padrões. |
🔎O Big Dataagrega uma vasta quantidade de informações digitais na rede, possibilitando a criação de modelos capazes de avaliar e antecipar posturas e dinâmicas de interações com elevado nível de complexidade. Em linhas gerais, o Big Data opera em conjunto com a rotina de navegação dos internautas e outras informações inseridas pelos cidadãos na web |
Dessa forma, podemos ver a IA e Big Data, como parceiros na construção de novas possibilidades, entrega alguns benefícios para operações de atendimento que necessitam de constantes análises e processamento rápido de dados.
Identificar anomalias no atendimento ao cliente
Com um sistema capaz de detectar desvios de padrão por meio da inteligência artificial, torna-se mais prático e eficiente monitorar reclamações e acionar os profissionais de atendimento para lidar com problemas de forma ágil. O uso da tecnologia para aprimorar os serviços ao cliente é uma tendência cada vez mais evidente, e isso é observado em diversas esferas, como nos canais de atendimento online, nas respostas automáticas e na otimização dos processos de suporte.
Prever tendências no atendimento ao cliente
Qual a probabilidade de um novo método de atendimento ser bem-sucedido nos próximos três meses?
Essa é uma pergunta que demanda uma capacidade de análise acima da média por parte dos profissionais de atendimento. É importante destacar que a possibilidade de erro na estimativa do desempenho de uma estratégia de atendimento é bastante plausível.
Para ter uma avaliação mais precisa sobre a viabilidade de implementar novos métodos de atendimento ao cliente, as empresas estão apostando na combinação de IA e Big Data. Dessa forma, coletam e analisam informações valiosas sobre o comportamento dos clientes, o que contribui significativamente para tomar decisões mais assertivas.
Identificar tendências no relacionamento com o cliente
Uma estratégia de atendimento ao cliente não se baseia apenas em abordagens criativas e persuasivas. Mesmo que uma abordagem seja inteligente, é necessário verificar se ela realmente conseguiu envolver o público-alvo.
Através de um sistema com inteligência artificial, torna-se mais fácil obter dados estatísticos relevantes, como o horário em que as interações tiveram mais visualizações e engajamento. Além disso, permite avaliar a região em que as interações impactaram a audiência de maneira mais eficaz.
Todas as informações coletadas e avaliadas possibilitam verificar se a estratégia de atendimento ao cliente está no caminho certo, proporcionando melhores condições para identificar o que pode ser aprimorado no relacionamento com os clientes.
IA + Big Data = O ouro das Big Companies
Com esse avanço da Inteligência Artificial potencializando e acelerando o processamento de big data para reinventar a forma como as análises eram feitas até então, alguns casos de uso já se tornaram muito práticos e reais no mundo das big companies. Veja alguns exemplos:
✅ Governos aplicando bases unificadas de cadastros;
✅ Bancos fazendo uma classificação mais precisa e calculando melhor os riscos de cada cliente ou negócio;
✅ Telecomunicações fazendo melhor uso de informações de utilização e consumo de dados dos clientes;
✅ Fábricas podendo otimizar seu estoque com melhores predições de insumos;
✅ Grandes varejos conseguindo um melhor controle e prevenção de perdas.
