Autoatendimento inteligente: Como IA e Machine Learning podem elevar os índices de satisfação dos clientes

Atualmente, 8 em cada 10 empresas oferecem pelo menos um aplicativo de autoatendimento, conforme levantamento da Forrester

Por Ingrid Imanishi

Saiba como utilizar os dados a favor do seu negócio para promover uma experiência digital diferenciada.

A demanda do consumidor por autoatendimento se intensificou ainda mais durante a pandemia. Quase dois terços dos CIOs (65%) viram um aumento na utilização de autoatendimento por clientes ou público em geral, e 79% esperam que esse uso continue crescendo, de acordo com a Agenda CIO 2021 do Gartner.

O autoatendimento oferece uma série de benefícios: de redução de custos a aumento de performance e satisfação dos clientes. Por isso, muitas empresas estão repensando seus canais digitais, que precisam ser cada vez mais alimentados e treinados com dados.

Atualmente, 8 em cada 10 empresas oferecem pelo menos um aplicativo de autoatendimento, conforme levantamento da Forrester.

Felizmente, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial (IA) têm auxiliado nesses processos com o objetivo de criar uma estratégia digital data-driven.

Listamos alguns desafios dos CIOs e de que forma podem ser superados a partir da adoção de soluções em nuvem, que aceleram a transformação digital.

Um dos principais desafios é deixar a suposições de lado e investir em dados. As conversas entre consumidores e agentes contêm uma riqueza inexplorada de informações que, se bem analisada, pode gerar insights preciosos para as organizações.

A IA e o Machine Learning são tecnologias-chave para desbloquear insights de dados de conversação ao vivo, melhorando a experiência digital do cliente. 

Com as ferramentas certas, é fácil aproveitar e avaliar as interações humanas – o ativo mais valioso para acelerar a transformação digital.

As soluções baseadas em IA aprendem com as conversas para identificar as intenções do cliente e como os agentes resolvem suas necessidades. Tanto a inteligência artificial quanto o aprendizado de máquina permitem que as empresas:

– Revisem cada interação, não apenas uma amostra;

– Reconheçam as prioridades de automação;

– Identifiquem como os agentes solucionam as necessidades dos clientes;

– Reúnam as palavras e frases específicas para treinar o autoatendimento e auxiliar os agentes em suas interações.

Outro desafio é ampliar as expectativas dos clientes em relação ao autoatendimento. Eles desejam solucionar rapidamente seus problemas e, para isso, esperam suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Quando isso não acontece, os consumidores ficam frustrados com o autoatendimento e passam a utilizar outros canais de interação com os Contact Centers, como as ligações telefônicas. Como podemos evitar isso? Incluindo o digital inteligente na experiência do cliente.

Ao planejar iniciativas de CX, as corporações impulsionam melhorias para a resolução do problema no primeiro contato (FCR), o que tem impacto direto nos resultados, pois amplia o engajamento e a satisfação do consumidor com um menor esforço de ambas as partes.

Mas os desafios não param por aqui. Há também a crescente complexidade dos problemas dos clientes. Um estudo do Gartner revelou que, hoje, o autoatendimento resolve apenas 9% das interações, geralmente as mais simples.

Para remediar essa questão, a dica é seguir os dados e abandonar métodos de adivinhação ou suposição. 

Uma abordagem empírica de autoatendimento utiliza dados para identificar as necessidades do cliente e as etapas que os agentes precisam seguir para solucionar um problema.

Por isso, é importante treinar e expandir o autoatendimento para lidar com questões mais complexas,  usando dados de conversação de bate-papo (chat) ao vivo e interações de voz.

As necessidades dos clientes mudam constantemente e as empresas precisam ser rápidas e eficientes para respondê-las em todos os canais (omnicanalidade).

O mais importante de tudo isso é assumir o compromisso de promover melhorias contínuas, ou seja, se adaptar rapidamente para atender as demandas de seus clientes.

As soluções em nuvem com uso de IA e Machine Learning podem ajudar neste caminho, oferecendo um autoatendimento mais inteligente, que realmente faça a diferença na experiência do consumidor e na geração de novos negócios. Já pensou em surpreender seu cliente hoje?

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