A IA na experiência do cliente (CX)
A IA na experiência do cliente (CX) envolve a aplicação da tecnologia de inteligência artificial (IA) a todos os componentes da jornada do cliente dentro de uma empresa.
A experiência do cliente tornou-se um caso de uso valioso para tecnologias impulsionadas por IA à medida que os clientes continuam esperando mais das empresas. A tecnologia de IA implantada com essa abordagem pode incluir aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (PNL), automação robótica de processos, análise preditiva de dados e outros. A incorporação da IA é um componente importante de qualquer jornada moderna de transformação digital.
A IA aprimora as interações com os clientes analisando e classificando grandes quantidades de dados dos clientes. A análise de dados resulta em uma experiência do cliente altamente personalizada que lida com as necessidades do cliente em todos os pontos de contato e aumenta a eficiência operacional.
A capacidade de reunir dados e fazer análises profundas é o que diferencia a experiência do cliente com IA de outras abordagens. A IA pode detectar padrões, analisar histórico de compras e monitorar o comportamento em redes sociais, permitindo que as empresas personalizem as preferências e interações do cliente, aumentando sua satisfação desde o início.
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Os clientes de hoje têm grandes expectativas de que as empresas ofereçam uma experiência completa. As empresas precisam descobrir como atender às necessidades desses clientes. Os líderes empresariais devem considerar o uso de uma estratégia que os mantenha à frente da curva na implementação de novas tecnologias e na satisfação dos consumidores.
Com as ferramentas de IA, as empresas podem obter grandes quantidades de dados e analisar o comportamento e o envolvimento do cliente. Independentemente, as soluções de IA e as ferramentas de IA generativa podem criar chatbots com tecnologia de IA para gerenciar o suporte ao cliente e disponibilizar assistentes virtuais aos clientes.
A implementação da tecnologia de IA pode ser arriscada, mas também pode trazer grandes recompensas se for bem implementada. Isso inclui ouvir, testar e capitalizar a inovação. Com a implementação da IA, uma empresa pode aproveitar o feedback do cliente e a experiência do usuário para personalizar as interações com os clientes e ganhar confiança e credibilidade.
Há diversos benefícios primordiais em sistemas de experiência do cliente com tecnologia de IA:
Um dos principais benefícios das ferramentas de IA é o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para obter insights valiosos sobre o comportamento do cliente. Essa tecnologia possibilita que a empresa rastreie os interesses e as preferências de um cliente para então personalizar recomendações. Essa abordagem personalizada pode aumentar a fidelidade do cliente e as conversões de vendas.
Os chatbots impulsionados por IA estão crescendo em popularidade à medida que a tecnologia melhora. O roteamento por IA agora pode prever por que um determinado cliente está buscando ajuda. Os chatbots usam IA conversacional para atuar como contact center para clientes que buscam respostas rápidas para dúvidas e maneiras de resolver problemas simples a qualquer hora do dia.
Um dos benefícios da IA é a sua capacidade de integrar dados de múltiplas fontes, incluindo online, loja física, dispositivos móveis e mídias sociais. Isso dá aos clientes a opção de alternar entre canais quando quiserem, sem interrupções, e é mais provável que os mantenha envolvidos com a empresa.
Os clientes enviam feedback de diversas várias maneiras e por meio de muitos canais diferentes. A IA pode analisar o texto desse feedback e determinar o sentimento por meio da análise de sentimento. Essa ação pode ajudar uma empresa a conhecer seus clientes em um nível mais profundo e realmente entender como um cliente se sente em relação a um produto.
Os clientes de hoje esperam ação em tempo real e, com a IA, uma empresa pode modificar a jornada do cliente no local. As ferramentas de IA podem ajustar o conteúdo de um site para destacar produtos mais adequados a o que o cliente está procurando naquele momento.
A inclusão da IA à experiência do cliente pode aprimorar os sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM). Um CRM com tecnologia de IA pode automatizar tarefas, como entrada de dados e pontuação de leads, e ajudar os representantes de vendas a prever quais leads têm maior probabilidade de conversão. Isso pode ajudar as equipes de vendas a aprimorar seus processos de tomada de decisão.
A implementação da IA na área de experiência do cliente da empresa é empolgante, mas também apresenta vários desafios.
Menos interações humanas: embora a IA seja uma tecnologia eficiente e revolucionária, pode não ter o toque humano que os clientes podem estar procurando. O cliente provavelmente ainda espera algum nível de envolvimento e empatia humanas. O uso excessivo de IA pode fazer com que os clientes sintam-se desconectados.
Integrações de sistemas mais complexas: a integração de um sistema com tecnologia impulsionada por IA a um sistema de atendimento ao cliente já existente pode ser difícil e complexa. A integração precisa estar alinhada perfeitamente para que a experiência do cliente não seja afetada negativamente.
Falta de confiança do cliente: os sistemas de IA são empolgantes, mas a construção da confiança do cliente continua sendo um ponto de atrito. Alguns clientes estão céticos sobre as interações impulsionadas por IA e a precisão das soluções.
Grandes empresas começaram a utilizar o poder da IA na experiência do cliente e estão começando a ver seu ROI. Veja a seguir alguns exemplos de como a IA na experiência do cliente está mudando a forma como as empresas interagem com seus clientes e mudando os modelos de negócios para ficarem mais alinhados para atenderem às necessidades dos consumidores.
Soluções de IA do Wimbledon
Wimbledon, um dos torneios de tênis mais conhecidos do mundo, fez uma parceria com a IBM® Consulting para criar insights gerados por IA e experiências digitais de nível internacional.
A solução de IA generativa pronta para empresas oferece resumos pré-jogo e análises pós-jogo. De forma independente, utilizando um modelo treinado e ajustado no IBM® watsonx.ai, a aplicação de IA generativa extrai e resume dados relevantes e gera histórias em linguagem natural.
Análise preditiva da Starbucks
A Starbucks utiliza IA para "ampliar a conexão humana".1 Por meio de sua iniciativa Deep Brew, a Starbucks construiu um conjunto de ferramentas de IA para aprimorar o negócio de café e a experiência do cliente na loja.
A ferramenta utiliza aprendizado de máquina e análise preditiva para personalizar as mensagens de marketing, o que aumenta a retenção e melhora os fluxos de trabalho. A ferramenta é utilizada no aplicativo móvel para sugerir itens do menu com base no histórico de pedidos e na localização do cliente, entre outros fatores.
Transformação digital da Boots UK
A rede de farmácias e varejista de saúde e beleza precisava de uma atualização da infraestrutura para atender às necessidades em constante mudança do mundo do e-commerce. A Boots trabalhou com a IBM para transferir os programas legados para a IBM® Cloud e, juntas, usaram o Red Hat® OpenShift na plataforma de contêineres da IBM Cloud para construir, replicar e testar o ambiente digital.
A infraestrutura modernizada possibilitou que a Boots lidasse com facilidade com grandes eventos de vendas como a Black Friday e grandes lançamentos de produtos. Além disso, a transformação melhorou a função de pesquisa do site e os recursos personalizados para exibir produtos.
Sistema de recomendação do Amazon
O sistema de IA da Amazon revolucionou as compras de comércio eletrônico, fazendo recomendações personalizadas de produtos aos clientes. O sistema baseado em dados analisa o comportamento do cliente, o histórico de compras, o histórico de carrinho e outros dados para conhecer seus dados demográficos e o que outros clientes podem estar comprando.
A Amazon usa o NLP para extrair informações sobre avaliações de clientes e descrições de produtos.2 Em separado, a empresa utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning para gerenciar seu sistema de recomendação. Treina os modelos com base em dados históricos e apresenta aos consumidores previsões precisas de produtos por meio de uma abordagem omnicanal.
É provável que a IA desempenhe um papel mais importante na experiência do cliente com o surgimento de novos avanços. Veja a seguir algumas das previsões para o resto do ano e para o futuro.
Os avanços em outras tecnologias relacionadas, como realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR), provavelmente terão mais evidência. Por exemplo, um cliente pode criar uma versão digital de si mesmo para experimentar roupas em um ambiente de RV antes de fazer uma compra. Esse tipo de avanço pode transformar a maneira de um cliente interagir e se conectar com uma empresa.
O papel atual da IA é tornar os processos mais rápidos e eficientes, mas com o passar do tempo ela provavelmente assumirá um papel mais autônomo no gerenciamento de experiência do cliente. A integração da IA no futuro parece tornar-se parte do próprio ecossistema de negócios, incluindo ferramentas de autoatendimento, que provavelmente também se tornarão mais prevalentes.
A inteligência conversacional provavelmente ganhará popularidade no futuro, à medida que os canais online e telefônicos de uma empresa permanecerem como elementos essenciais da jornada da experiência do cliente. Com as ferramentas certas, a inteligência conversacional oferece às empresas insights mais profundos sobre o engajamento do cliente e aprimora a experiência dos funcionários.
Os avanços na tecnologia têm sido surpreendentes, especialmente em relação às ferramentas baseadas em IA. Mas com essas novas tecnologias surgem mais riscos e a necessidade de concentrar na transparência e na ética da IA. Os clientes querem saber como uma empresa está usando seus dados, especialmente nos processos de IA. A confiança do cliente é fundamental pois a IA continua aprimorando a experiência do cliente.
Recursos
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Evite que as pessoas enfrentem experiências ruins. Utilize o agente de IA para promover a satisfação do cliente e aumentar o ROI.
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Notas de rodapé
1 How Does the Amazon Recommendation System Work?, Baeldung, 18 de março de 2024