Na verdade, um bom serviço de atendimento ao cliente poderá encabeçar diferentes momentos da sua consumer journey, pelo que a inteligência artificial potencia este serviço através de duas variantes: a diferenciação e a eficácia.
Para introduzir o tema, gostaria de fazer um exercício consigo. Vamos assumir que, enquanto cliente de uma operadora de telecomunicações, precisa urgentemente de resolver um problema com o seu serviço de internet. Como procede?
Numa situação normal, ligaria para uma central de apoio e esperaria alguns minutos até que a sua chamada fosse encaminhada para um assistente. Após a espera, a sua chamada é finalmente atendida e o assistente dá início ao atendimento começando por lhe perguntar “estou a falar com?”. Depois de exposto o problema, e dependendo da gravidade do mesmo, o assistente irá, gentilmente, pedir-lhe que aguarde uns minutos enquanto analisa o seu caso. No final, independentemente de ter ou não resolvido o problema, poderá até ter de pagar o custo da chamada efetuada.
Analisando esta situação, e partindo do princípio que este é o processo habitual de um cliente que precisa de um serviço de atendimento, é de destacar que a estratégia utilizada não está focada no cliente. E não, não é por aqui que as marcas se diferenciam. Um atendimento de qualidade deve colocar o cliente no centro dando prioridade não só à resolução do problema como, também, à experiência do cliente. Afinal, o facto de o problema estar resolvido não significa que o cliente ficou satisfeito, correto?
Neste artigo vou explicar como pode otimizar o seu serviço de atendimento ao cliente através da inteligência artificial, aumentando, em grande escala, a satisfação do seu cliente.
Do atendimento estático ao atendimento personalizado
Continuando o exercício, imagine agora que ao invés do processo de triagem tradicional que descrevi acima, era possível recorrer a uma interface conversacional dotada de inteligência artificial que garantia 80% de certeza na resposta dada e que assegurava uma maior otimização nos processos e uma integração em diversos canais de comunicação (chat, chamada telefónica, etc.). Tudo isto sem colocar em causa a qualidade da interação.
Sim, é mesmo possível.
Exemplo disso é o assistente pessoal Watson que ajudou a tecnológica Autodesk a acelerar o tempo de resposta do cliente em 99%. Este aumento significativo justifica-se, em grande parte, pela necessidade que o cliente tem no que diz respeito ao atendimento, motivo que me levou a escrever este artigo. Se pararmos para analisar o perfil do cliente atual chegamos à conclusão que, hoje, ele é mais impaciente, exigente e passou a estar ativo 24 horas por dia, 7 dias por semana. O atendimento ao cliente é muito mais do que uma tarefa, é parte integrante de uma estratégia global que impacta tanto diretamente a fidelização de clientes como indiretamente as vendas. Para não falar de que é algo que cada vez mais influencia os brand lovers, clientes altamente vinculados e com um elevado sentido de admiração pela marca.
Atendimento com inteligência artificial: o que é e como funciona?
Qual o verdadeiro valor desta tecnologia? De que forma pode otimizar o seu serviço de atendimento ao cliente? Quão complexo é o seu funcionamento? Perguntas que aguçam a curiosidade e que às quais me proponho a esclarecer.
Em primeiro lugar, o que é a inteligência artificial? Apesar de não haver um significado oficial, a inteligência artificial procura perceber o modo como os seres humanos pensam. Além de ser capaz de armazenar e manipular dados, consegue também adquirir, representar e manipular conhecimento. Quando falo em manipular, refiro-me à capacidade de deduzir novos conhecimentos a partir dos existentes, com o intuito de resolver problemas mais complexos. Sim, no caso do serviço ao atendimento ao cliente, o seu principal objetivo é exatamente este – resolver problemas de forma rápida e eficaz.
Como? Através dos assistentes virtuais (robôs, máquinas, como preferir). Até há uns anos, os assistentes virtuais estavam rotulados como mecanismos de atendimento estático em que a máquina estava totalmente limitada a um, dois ou três fluxos de conversação e onde era previsto um determinado comportamento que, ao sair fora do padrão, a conversa ficava presa num loop infinito, deixando o utilizador, muitas das vezes, sem resposta. A inteligência artificial implantada nestes assistentes virtuais surge para responder a este tipo de situações.
A seguir explico de forma mais detalhada.
A importância de ser híbrido
Um serviço de atendimento ao cliente é tão vasto quanto o número de serviços que o seu negócio oferece. Deste modo, estar preparado para saber responder imediatamente ao seu cliente é fundamental – não só porque uma resposta “na ponta da língua” confere confiança e credibilidade à marca, como ajuda a fidelizar clientes. Para tal, existem duas vertentes que não podem ser desconsideradas pelos seus assistentes de atendimento:
- Ter a capacidade para reconhecer a intenção do cliente (o que quer o cliente?);
- Conhecer os processos internos de atuação (como fazer para atender o pedido do cliente?)
A par destas duas vertentes, juntam-se aquelas que mais satisfazem o perfil do cliente atual – a rapidez na resposta e a eficácia na resolução do problema.
De forma a garantir que todas estas competências são demonstradas no seu serviço de atendimento ao cliente, a utilização de um assistente híbrido pode ser uma solução que se diferencia das restantes.
Recorrendo ao exemplo descrito no início do artigo, este seria o comportamento do assistente real:
- Entende a necessidade do cliente;
- Descreve a necessidade e envia esse registo para um CRM ou sistema interno;
- Responde, porém, com demora.
E este seria o comportamento do assistente híbrido:
- Capta a necessidade do cliente através de um campo de texto aberto;
- Entende essa informação através do seu sistema neural;
- Enquadra essa necessidade dentro dos fluxos de conversa que tem na sua base de dados (Big Data) e inicia essa conversa.
Pois bem, um assistente híbrido não só entende a intenção do cliente como tem a capacidade de resolver o problema, tal como teria um assistente real, mas de uma forma muito mais rápida.
Neste sistema, é de salientar a facilidade de integração com sistemas internos (legacy) das empresas. Ou seja, a resposta pode ser dada tendo por base informações que estão enquadradas nos sistemas internos da empresa e respondem à necessidade do utilizador num curto espaço de tempo. Totalmente customizável.
Recorrendo, mais uma vez, ao exemplo da operadora de telecomunicações: caso o cliente precise de ter acesso a informações tais como o seu número de cliente, informações contratuais, valores de faturas passadas, etc., estas podem ser fornecidas através da ligação com uma base de dados, respeitando processos internos e legais da marca. Esta facilidade de acesso à informação acresce um enorme potencial de uso para o utilizador, mais uma vez, contribuindo para a cultura brand lovers.
O papel do assistente real
“Qual é o papel do assistente real?”, “Deixa de fazer sentido?” ou “Os robôs vão-nos tirar os empregos?”
Estas são algumas das questões mais frequentes quando o tema é a inteligência artificial e que me fazem chegar à conclusão que ainda existe um certo cepticismo quanto à utilização de tecnologias mais avançadas e estratégias mais disruptivas. Mas não, os robôs não estão cá para substituírem os humanos, mas sim para lhes facilitar a vida. Aliás, costumo dizer que os robôs não substituem empregos, substituem tarefas.
Mas continuando, qual é o papel do assistente real? Nada mais nada menos que a supervisão e educação do assistente virtual. Este processo chama-se machine learning e é aplicado para resolver questões mais complexas, através de algoritmos que integram grandes bases de dados, analisando os padrões e facilitando as máquinas a responder a situações diferentes para as quais não foram declaradamente programados.
Neste sentido podemos ter 2 tipos de de machine learning:
- Supervised Learning. Esta é uma aprendizagem supervisionada que acontece em ambiente de testes em que o humano está presente e ajuda o assistente virtual a dar as melhores respostas. Como? Através de um sistema de pontos em que uma resposta correta recebe máxima pontuação e uma resposta errada recebe uma pontuação negativa. A par disso, as respostas corretas são utilizadas para mapear novos comportamentos.
- Unsupervised Learning. Este é um algoritmo de aprendizagem não supervisionado, ou seja, a máquina aprende sozinha sendo que a solução correta de qualquer problema não é fornecida. O algoritmo deteta padrões de dados e define de forma autónoma um comportamento, não distinguindo o certo do errado. Pelo que podemos ver neste exemplo, esta não é de todo a melhor maneira de utilizar a inteligência artificial no seu serviço de atendimento ao cliente.
O papel do assistente real é, indiscutivelmente, fundamental!
O preço de um mau serviço de atendimento ao cliente
Há quem diga que quem liderar na área da inteligência artificial, será o líder do mundo. Eu não seria assim tão extremista, contudo, acredito que os negócios que saibam utilizar a inteligência artificial a favor do seu serviço de atendimento ao cliente, só têm a ganhar nomeadamente no que toca à relação com os clientes.
Prestar um bom serviço ao cliente não se deve resignar à “simples” resolução do problema. Hoje, mais do que nunca, os negócios devem olhar para este serviço como mais um ponto de contacto com o cliente, uma oportunidade de estabelecer laços e fortalecer relações. Assim como um mau atendimento lhe pode custar um cliente, um bom atendimento pode ser a causa de uma fidelização e, quiçá, um motivo de word of mouth.
E agora, já sabe por que deve começar a utilizar a inteligência artificial no seu serviço de atendimento ao cliente?