O papel da inteligência artificial na revolução do atendimento ao cliente

Introdução

A IA generativa e o atendimento ao cliente formaram uma dupla que lidera a transformação digital atualmente. Os bots desajeitados que não entendiam nossas solicitações e o longo tempo de resposta deram lugar a uma abordagem completamente nova. Com algoritmos de aprendizagem profunda e grandes modelos de linguagem, agora estamos transformando o atendimento ao cliente, aumentando as operações, mas, mais importante, respondendo às necessidades dos clientes.

É o cliente que dita as regras, moldando o cenário dos serviços com suas necessidades, solicitações e satisfação. É por isso que a maioria das empresas também se adapta. Elas mudam suas estratégias e se perguntam como iniciar uma empresa de IA. Milhões de dólares são investidos em IA na esperança de aumentar a satisfação do cliente e reter clientes.

A IA generativa no atendimento ao cliente já mostrou resultados maravilhosos, e as empresas não pretendem parar. Uma rápida olhada nas tendências atuais nos mostrará a direção que a tecnologia tomará para transformar o atendimento ao cliente.

Nos bastidores da IA generativa

Antes de realmente integrarmos a IA generativa ao atendimento ao cliente, como os modelos são construídos? A criação e o treinamento do modelo passam por várias etapas:

• Coleta de dados Para treinar o modelo de IA, coletamos grandes quantidades de dados. Com base na tarefa que queremos que um modelo realize, coletamos dados em diferentes formatos, como textos, imagens, vídeos etc. Além disso, os dados são limpos e anotados antes de passarem para o treinamento.
• Seleção do modelo Os desenvolvedores escolhem o modelo que entenderá e processará os dados. Seja um modelo de linguagem grande (LLM), como o ChatGPT, ou um modelo de IA de conversação, como o Amazon Lex, a escolha moldará o desempenho futuro do modelo.
• Implementação da tecnologia O uso de algoritmos de aprendizado de máquina e de processamento de linguagem natural permite configurar o modelo corretamente. As técnicas de aprendizagem profunda auxiliam na aprendizagem contínua, melhorando seu desempenho e gerando respostas precisas e semelhantes às humanas.
• Treinamento de modelos Durante o processo de treinamento, um modelo aprende a reconhecer a intenção e a gerar a resposta. O ajuste fino ajuda a ajustar e aprimorar o modelo.
• Integração Assim que um modelo estiver pronto e treinado, começa a integração com as ferramentas de atendimento ao cliente. Normalmente, a integração é feita por meio de APIs, mas também pode envolver a integração direta de back-end com ferramentas de CRM.
• Teste Como no desenvolvimento de todos os produtos, o teste permite verificar se o modelo criado atende aos requisitos das tarefas de suporte ao cliente. Depois de entrar em operação, as verificações regulares permitem ajustar e atualizar o modelo.

Com novas ferramentas e tecnologias que funcionam separadamente ou em conjunto, o suporte ao cliente pode lidar com tarefas regulares de forma diferente. O aprimoramento da jornada do cliente começa aqui.

IA generativa para atendimento ao cliente: Funcionalidades atuais

Embora algumas empresas usem a IA para escrever textos, automatizar tarefas ou criar análises, o atendimento ao cliente combina todos eles. Todas as melhorias na automação e nos processos têm como objetivo otimizar as operações e refinar a experiência do cliente. De acordo com a Forbes, o atendimento ao cliente está entre os principais fatores que contribuem para a fidelidade do cliente. A interação com o cliente não se limita mais à solução de seus problemas. Trata-se de criar parcerias de longo prazo que compartilhem valores comuns.

Ao recorrer à IA generativa para o atendimento ao cliente, as empresas criam um novo nível de relacionamento com os clientes, mostrando que se importam. As pessoas pensam erroneamente que a IA generativa para o suporte ao cliente se limita aos chatbots que respondem às perguntas dos clientes. Na realidade, as ferramentas de IA nos ajudam a entender melhor as intenções dos clientes, oferecendo soluções mais rápidas.

Geração de texto

Graças ao fluxo de conversação e ao reconhecimento da intenção, a IA generativa no atendimento ao cliente ajuda a criar conteúdo mais rapidamente. Na maioria dos casos, os algoritmos analisam a intenção, os dados históricos das interações, a base de conhecimento da empresa e geram a resposta. Os algoritmos de aprendizagem profunda estão em constante treinamento, o que exige que um agente valide uma resposta final.

Essa automação beneficia as interações por meio de chats, e-mails e mídias sociais. Ela economiza o tempo dos agentes no processamento das solicitações dos clientes. Como resultado, a redução do tempo de espera aumenta a satisfação do cliente.

Comunicação personalizada

Com a IA generativa para o suporte ao cliente, as empresas podem usar os dados históricos e sugerir produtos com base na escolha anterior do cliente. A funcionalidade que conhecemos das compras on-line foi transferida para o suporte ao cliente, permitindo respostas sob medida e uma experiência mais personalizada. Como afirma a Medallia, a personalização agora é uma necessidade, influenciando a escolha da marca e a fidelidade dos clientes.

Análise de sentimento

De apenas entender o que o cliente escreve e diz, as ferramentas agora reconhecem suas emoções e seu comportamento. A inteligência artificial e o processamento de linguagem natural mudaram a forma de interação. A análise de sentimentos é um dos exemplos mais valiosos de IA generativa no atendimento ao cliente. Depois de coletar e processar dados e, em seguida, pontuar os sentimentos, usamos análises preciosas para oferecer suporte.

Como resultado, as respostas sob medida às solicitações dos clientes não apenas surpreendem com personalizações, mas também permitem eliminar problemas de forma proativa. Ou, pelo menos, reduzir rapidamente o nível de estresse.

Análises preditivas e relatórios

Os recursos de IA para fornecer análises preditivas são o que faz com que as empresas mudem de um atendimento ao cliente reativo para um proativo. A IA generativa para atendimento ao cliente coleta dados do perfil do cliente, interações históricas e atividade do site. Ela também pode analisar as interações de um cliente nas mídias sociais. A análise desses dados pelo modelo cria previsões e gera padrões sobre o comportamento do cliente.

A análise e os relatórios ajudam com recomendações de produtos, previsões de problemas ou a probabilidade de contato com o cliente. As necessidades previstas dos clientes permitem que os agentes entrem em contato com os clientes de forma proativa, eliminando qualquer problema em potencial.

Suporte a vários idiomas

As empresas que operam em diferentes países nem sempre têm a possibilidade de fornecer suporte em diferentes idiomas. Pode ser simplesmente difícil encontrar agentes que falem vários idiomas. Com a IA generativa para atendimento ao cliente, as traduções em tempo real são úteis. As ferramentas também podem ajudar os agentes de suporte ao cliente a gerar a resposta no idioma especificado com base na solicitação do cliente.

Base de conhecimento

Os bots de base de conhecimento são assistentes inteligentes treinados em enormes conjuntos de dados. Inteligentes o suficiente para resolver as dúvidas dos clientes em tempo real, eles sugerem fontes relevantes ou ações a serem tomadas. Como se o cliente estivesse usando um mecanismo de pesquisa, ele recebe soluções propostas para ações de autoatendimento.

Com as ferramentas da base de conhecimento, o atendimento ao cliente economiza o tempo dos agentes e, ao mesmo tempo, oferece soluções rápidas aos clientes. Com a base de conhecimento, a IA generativa e o atendimento ao cliente combinam perfeitamente, criando um resultado vantajoso tanto para a empresa quanto para o cliente.

Benefícios da IA generativa no atendimento ao cliente

Embora alguns possam acreditar que a implementação da inteligência artificial tem como objetivo reduzir a extensão da equipe, na realidade ela transforma o atendimento ao cliente em um espaço mais significativo. Assim como deixamos as máquinas contarem por nós, por que não confiar a elas tarefas manuais e repetitivas, liberando tempo para atividades estratégicas?

As ferramentas de IA generativa trazem os seguintes ganhos para o atendimento ao cliente:

• Operações contínuas A IA agora tem um arsenal completo de ferramentas e possibilidades para tornar as operações contínuas. Caso sua empresa lide com um grande número de solicitações, mesmo fora do horário de funcionamento, os assistentes virtuais podem ajudar. Assumindo uma parte das tarefas do suporte ao cliente, eles fornecem suporte constante aos clientes.
• Tempo de resposta reduzido Respostas pré-preenchidas e análise de sentimentos trabalham em sinergia para reagir imediatamente às solicitações dos clientes. Enquanto os agentes se concentram em casos mais complicados, os assistentes virtuais ajudam com perguntas gerais, como o prazo de entrega ou o procedimento de devolução. Os clientes obtêm soluções rápidas em pouco tempo.
• Abordagem personalizada A comunicação com os clientes torna-se adaptada e personalizada. Os agentes entendem melhor as necessidades dos clientes e reagem de acordo com elas. As ferramentas baseadas em algoritmos de processamento de linguagem natural decifram as nuances da conversa da mesma forma que os agentes humanos. Modelos bem treinados são capazes até mesmo de reconhecer as emoções e a satisfação dos clientes.
• As ferramentas de IAde suporte proativo entram no jogo não apenas durante as interações diretas com os clientes. Os relatórios identificam possíveis problemas, permitindo que os agentes de atendimento ao cliente tomem medidas proativas. Os algoritmos ajudam a oferecer recomendações individuais para compras futuras. Além disso, eles podem identificar as possíveis desistências, preparando a base para outras campanhas de marketing.
• Redução de erros humanos As ferramentas de IA no suporte ao cliente não se referem apenas às interações externas com os clientes. Elas ajudam a otimizar os processos internos, reduzindo as tarefas repetitivas. As máquinas processam entradas, geram relatórios e criam insights, o que reduz as intervenções manuais e os erros humanos.

Suporte ao cliente moderno: Mais inteligente, mais rápido

Como vimos, a implementação da IA generativa no suporte ao cliente traz transformações reais. Essa é uma nova realidade que muitas empresas tentam adotar e desenvolver. Com ferramentas mais inteligentes e assistentes virtuais, os agentes de suporte ao cliente podem criar relacionamentos reais e de longo prazo com os clientes. Desde a redução do tempo de espera até a oferta de recomendações personalizadas, as empresas concentram suas operações no cliente.

Os agentes economizam seu tempo e resolvem os tíquetes mais rapidamente, enquanto os clientes recebem um serviço melhor, multiplicado por abordagens personalizadas. A probabilidade de os clientes retornarem aumenta e sua fidelidade se fortalece. Nos próximos anos, o papel da IA no suporte ao cliente parece que só vai aumentar. Para um atendimento ao cliente mais inteligente, as ferramentas de IA podem ser instaladas em todos os estágios da jornada do cliente, desde os primeiros contatos, passando pelas reclamações, até o feedback. As empresas que adotarem essas tecnologias e se adaptarem continuamente ao cenário em evolução estarão bem posicionadas para oferecer experiências superiores aos clientes, destacando-se em um mercado cada vez mais competitivo.