Chatbots para experiência do cliente

Experiência do cliente chatbots são ferramentas conversacionais impulsionadas por IA projetadas para interagir com os clientes em vários pontos de contato. Essas ferramentas automatizadas agilizam as consultas dos clientes, respondem a perguntas, solucionam problemas e orientam os usuários nos processos sem intervenção humana.

Os chatbots modernos variam de sistemas simples baseados em regras, que seguem roteiros predeterminados, a sofisticados agentes de IA capazes de compreender o contexto, aprender com as interações e lidar autonomamente com consultas complexas. Compreender a diferença entre esses chatbots ajuda as organizações a determinar a solução certa para suas necessidades. Essas opções incluem:

Chatbots baseados em regras: esses chatbots operam com base em scripts predeterminados, seguindo um caminho programado para fornecer respostas relevantes. Normalmente, eles atuam como uma espécie help desk de primeiro nível. Esses chatbots tendem a ser previsíveis e confiáveis para lidar com perguntas frequentes, mas têm dificuldades com variações na formulação das perguntas ou com solicitações fora de cenários predefinidos.

Chatbots impulsionados por IA: Chatbots impulsionados por IA que usam processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizado de máquina para entender a intenção do usuário, mesmo quando as perguntas são formuladas de maneiras inesperadas. Usando inteligência artificial, esses chatbots conseguem interpretar o contexto e fornecer respostas mais detalhadas, aprimorando-se com o tempo à medida que aprendem com os padrões de comunicação dos clientes.

Com a crescente incorporação de novas tecnologias pelos chatbots – IA generativa e outros grandes modelos de linguagem (LLMs), processamento de linguagem natural, compreensão inteligente de documentos, reconhecimento e síntese de fala, entre outras – eles se tornaram praticamente onipresentes em toda a jornada do cliente.

E eles são parte fundamental de uma mudança abrangente na forma como as equipes de suporte ao cliente operam: de acordo com uma pesquisa recente do IBM Institute for Business Value, 71% dos executivos pretendem automatizar completamente as consultas de suporte ao cliente até 2027. Outros 47% preveem a automação sem contato em treinamento de produtos e serviços para clientes até a mesma data.

Ao oferecer um atendimento ao cliente consistente e inteligente, os chatbots podem aumentar a produtividade e capacitar os funcionários a se concentrarem em atividades de alto valor em toda a organização. Eles também podem atender às crescentes expectativas dos clientes por suporte personalizado, omnicanal e em tempo real.

Clientes com uma experiência positiva com o chatbot têm maior probabilidade de desenvolver um relacionamento positivo com a marca. No entanto, chatbots pouco práticos ou limitados, que não resolvem as dúvidas de forma satisfatória, frustram os usuários. Normalmente, as iniciativas de chatbot bem-sucedidas priorizam um planejamento cuidadoso e práticas de dados adequadas, produzindo ferramentas de IA intuitivas e seguras.

A evolução de um simples chatbot para um agente de IA inteligente representa uma mudança da automação de respostas para a automação de resultados. Os primeiros bots de atendimentos ao cliente eram perguntas frequentes interativas – uma árvore de decisão rígida que respondia apenas a palavras-chave específicas e seleções de menu.

Mas com a introdução do processamento de linguagem natural e da IA generativa, os chatbots começaram a interpretar a intenção e a fornecer respostas mais eficazes usando uma interface de IA conversacional. Essa capacidade pode transformar a experiência do cliente de puramente transacional para verdadeiramente útil, aumentando a personalização e promovendo uma experiência do cliente sem atritos.

Embora esses termos sejam frequentemente usados como sinônimos, eles representam níveis distintos de capacidade e autonomia, o que tem implicações críticas tanto para as práticas de atendimento ao cliente por IA quanto para a jornada do cliente.

Os chatbots são interfaces conversacionais projetadas principalmente para respostas instantâneas e troca de informações. Eles são excelentes em responder perguntas, fornecer atualizações de status e orientar os usuários em processos definidos.

Um chatbot tradicional pode ajudar um cliente a verificar o status de um pedido ou saber o horário de funcionamento de uma loja. A maioria dos chatbots são fundamentalmente reativos – respondem às perguntas dos usuários, mas não tomam ações independentes. Um chatbot, por exemplo, pode fornecer instruções de devolução e um link para um portal de devoluções em resposta à consulta de um usuário.

Os assistentes de IA representam um nível mais sofisticado, fornecendo recomendações inteligentes por meio da compreensão de comandos em linguagem natural. Esses sistemas se integram mais profundamente aos dados de negócios e orquestram informações de várias fontes para oferecer um suporte abrangente. No entanto, assim como os chatbots, os assistentes de IA dependem principalmente do input do usuário, de tarefas predefinidas e de respostas pré-programadas para informar e orientar os usuários. Os assistentes não executam tarefas de forma autônoma em nome do cliente. Por exemplo, em resposta a uma pergunta do cliente, um assistente de IA pode acessar os detalhes do pedido e explicar a política de devolução específica de um produto. Ele também não atuaria no processo da referida devolução.

Os agentes de IA são autônomos e executam tarefas e tomam decisões dentro de parâmetros definidos. Dependendo das ferramentas externas e APIs às quais os agentes têm acesso, eles podem resolver problemas mais complexos (por exemplo, modificar reservas, processar trocas e coordenar ações em vários sistemas). Os agentes de IA dividem solicitações complexas em subtarefas e determinam uma sequência apropriada de ações. Por exemplo, com base em um único comando do cliente, um agente de IA pode lidar com várias tarefas. O agente de IA poderia fazer uma compra, iniciar uma substituição, gerar e enviar uma etiqueta de envio e acompanhar o processo para confirmar que um novo item chegou em boas condições.

Os agentes de atendimento ao cliente recebem um grande volume de chamadas diariamente, sendo rapidamente superados em número pelas dúvidas dos clientes, que normalmente têm respostas comuns. Portanto, as necessidades dos clientes ficam sem ser atendidas ao longo do tempo, diminuindo a satisfação do cliente, a reputação da empresa, a retenção de clientes e os resultados financeiros do negócio.

Os chatbots são programas de computador que entendem as perguntas dos clientes e automatizam as respostas, simulando uma conversa humana. Por meio das funcionalidades do chatbot impulsionado por IA, os empresários melhoram significativamente a satisfação do cliente, ao mesmo tempo que aliviam a pressão constante sobre os agentes humanos e permitem que eles sejam mais intuitivos em seu trabalho. Recentemente, pesquisadores da Harvard Business School analisaram mais de 250.000 conversas de chat e descobriu que a IA para chatbots reduziu o tempo de resposta em 22% e melhorou a satisfação do cliente em até 1,63 pontos.

O chatbot para atendimento ao cliente também fornece às empresas informações valiosas sobre como e com que eficácia seu fluxo de trabalho automatizado está operando. Com o uso dos dados dos clientes fornecidos pelo chatbot, as empresas:

• Expandir sua base de conhecimento sobre problemas que afetam os clientes durante a experiência de serviço

• Reduzir os tempos de espera ao longo da jornada do cliente, permitindo que as equipes de serviço se concentrem nas interações mais significativas que precisam de intervenção humana legítima.

• Fornecer métricas relevantes para a satisfação do cliente

• Permitir que os clientes explorem uma experiência mais personalizada

• Manter relacionamentos saudáveis com os clientes

Na última década, a adoção do chatbot para experiência do cliente acelerou drasticamente, em grande parte porque eles lidam com vários desafios de negócios críticos simultaneamente. Algumas das principais vantagens de usar chatbots para interagir com os consumidores ao longo da jornada de compra incluem:

Diferentemente das equipes de suporte humanas, os chatbots estão disponíveis a qualquer hora, em qualquer plataforma e em qualquer lugar do mundo. Eles fornecem respostas instantâneas a qualquer hora, atendendo às expectativas dos clientes que exigem cada vez mais assistência imediata, independentemente dos fusos horários ou do horário comercial.

Os chatbots fornecem respostas uniformes em todas as plataformas, com base em sua programação e base de conhecimento. Esse processo reduz a variabilidade que pode surgir com agentes humanos com diferentes níveis de experiência ou treinamento. Essa consistência ajuda a manter os padrões da marca e garante a entrega de informações precisas, inclusive em diferentes culturas, já que muitas oferecem suporte multilíngue instantâneo.

Embora os chatbots exijam um certo investimento inicial, os custos a longo prazo por interação podem ser substancialmente menores do que o suporte humano. Esse método permite que as empresas realoquem agentes humanos para interações mais complexas e de maior valor agregado, como o desenvolvimento de relacionamento com o cliente, que envolve criatividade ou conhecimento especializado. Essa abordagem serve tanto para aumentar a produtividade dos agentes quanto para proporcionar uma economia de custos para a empresa como um todo.

Toda interação com um chatbot gera dados valiosos sobre as necessidades, os desafios e os padrões de comportamento dos clientes. Essas informações ajudam as empresas a identificar problemas comuns e fazer melhorias baseadas em dados em sua estratégia de experiência do cliente. Algumas organizações integram o chatbot com outras ferramentas do dia a dia, como plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) como o Salesforce para fornecer uma visão de 360 graus dos dados do consumidor. Outras realizam análises de sentimento sobre as interações dos consumidores, obtendo uma compreensão mais profunda das experiências dos consumidores.

Os consumidores de hoje esperam receber uma experiência simplificada, precisa e coesiva em todas as plataformas e canais. Os chatbots atuais se comunicam por diversos meios, incluindo aplicativos móveis como o WhatsApp, plataformas de rede social, mensagens de texto (SMS) e chats em navegadores.

Um único chatbot processa milhares de conversas simultaneamente, eliminando os tempos de espera durante os períodos de pico. Essa escalabilidade é valiosa durante lançamentos de produtos ou crises, quando os volumes de suporte aumentam inesperadamente.

No suporte ao cliente, o chatbot realiza tarefas simples, como fornecer informações sobre o rastreamento de pedidos e o processamento de devoluções, além de solucionar problemas e responder a perguntas frequentes. Esses chatbots de suporte à IA extraem informações de bancos de dados em tempo real, fornecendo respostas personalizadas para diversas solicitações. Em um caso específico, a central de atendimento de uma empresa chinesa do setor utilitário enfrentou dificuldades com o aumento repentino de chamadas durante a pandemia, principalmente no que diz respeito à manutenção da qualidade em diferentes idiomas. Ao implementar um chatbot, a organização registrou uma redução de 100% no tempo de espera dos clientes e um aumento de 50% no autoatendimento.

Além disso, a Camping World, a maior varejista mundial de veículos recreativos (RVs), conseguiu transformar sua experiência de atendimento ao cliente com chatbots. Após a COVID-19, um aumento repentino no número de clientes revelou falhas na gestão dos agentes e nos tempos de resposta. A falta de uma central de atendimento sempre disponível tornou-se um problema para a Camping World, já que muitas dúvidas dos clientes passavam despercebidas, afetando a retenção. O agente virtual da Camping World, "Arvee", ajudou a aumentar o engajamento do cliente em 40% em todas as plataformas e a diminuir o tempo de espera para cerca de 33 segundos.

Para vendas e produçao de leads, o chatbot qualifica os clientes em potencial fazendo perguntas relevantes, recomendando produtos com base nas preferências do cliente ou em suas necessidades de preço e até mesmo processando transações simples diretamente na conversa. Recentemente, gigantes do e-commerce como a Amazon implementaram chatbots orientados por IA como parte de seus processos de vendas, ajudando os consumidores a navegar pelas ofertas e guiando-os ao longo da jornada de compra. De acordo com a Adobe Analytics, os visitantes dos EUA que acessaram um site de varejo por meio de um serviço de IA tiveram 38% mais chances de terminar em conversão, em comparação com fontes de tráfego que não utilizavam IA.

Na integração, os chatbots orientam os novos usuários pelos processos de configuração e explicam os recursos. Eles também respondem às perguntas iniciais, reduzindo as curvas de aprendizado e melhorando a satisfação inicial do cliente. Esses tipos de chatbots também se mostraram úteis em operações municipais, utilizando tecnologias voltadas para o consumidor para criar uma experiência perfeita para os moradores. Em um estudo de caso de 2019, a cidade de Helsinque implementou chatbots e assistentes virtuais para responder às perguntas dos cidadãos sobre seis áreas relacionadas à saúde e aos serviços sociais. Um ano depois, a cidade de Austin iniciou um programa de chatbot para fornecer respostas instantâneas a questões urgentes relacionadas à pandemia.

Os chatbots frequentemente auxiliam os funcionários com dúvidas de RH, solicitações de suporte de TI ou outras informações críticas da empresa. Esses chatbots melhoram a eficiência do ambiente de trabalho e reduzem a carga sobre as equipes de suporte internas. Uma pequena equipe de RH que atende 600 funcionários na Holanda automatizou uma série de perguntas frequentes para seus colegas de trabalho. Esse processo reduziu significativamente o tempo de resposta e liberou o RH para se concentrar em trabalhos mais produtivos e valiosos, voltados para a comunidade.

A implementação de um programa de chatbot eficaz exige mais do que implementar tecnologia – exige uma abordagem centrada no cliente, considerando tanto os objetivos de negócios quanto as necessidades do usuário. Algumas melhores práticas para esse processo incluem:

Organizações bem-sucedidas definem o que significa vitória antes mesmo de lançar um chatbot. O objetivo é reduzir o volume da central de atendimento, melhorar os tempos de resposta ou aumentar a satisfação do cliente? Estabelecer indicadores-chave de desempenho (KPIs) mensuráveis, como taxa de resolução, índice de satisfação do cliente ou tempo médio de atendimento, desde o início, ajuda a manter o projeto no caminho certo.

Logo no início do processo, é imprescindível também avaliar a infraestrutura e o talento existentes para selecionar uma solução tecnológica: a organização fará parceria com um provedor para criar um chatbot? Ela vai optar por uma solução no-code desenvolvida especificamente para esse fim? Vai desenvolver o chatbot internamente?

A falta de transparência prejudica a confiança do usuário. É importante definir expectativas adequadas sobre o que um chatbot pode e não pode fazer, e facilitar o acesso ao suporte humano durante a conversa. Além disso, iniciativas bem-de chatbot sucedidas dependem de fontes de dados claras e explicáveis para promover a transparência e ajudar a garantir que as informações fornecidas aos consumidores sejam precisas e isentas de viés.

Nem toda interação deve ser tratada por um chatbot – fornecer indicadores claros para a intervenção humana continua sendo fundamental. Ao escalar o problema, transfira todo o contexto da conversa para os agentes humanos. Dessa forma, os clientes não precisam explicar tudo novamente e ainda é possível adotar uma escalada proativa, em que o próprio chatbot oferece a ajuda de um atendente humano antes que o cliente fique frustrado.

Se possível, e com permissão, utilize os dados do cliente para proporcionar uma experiência personalizada. Por exemplo, permita que o chatbot use o nome do cliente ou o histórico de pedidos para fornecer respostas relevantes e contextuais. (No entanto, é importante equilibrar a personalização com a privacidade e ser transparente sobre quais dados estão sendo usados.) Além disso, se os clientes estiverem interagindo com um chatbot por meio de vários canais, isso pode ajudar a garantir que a experiência geral seja consistente. As respostas devem estar em consonância com as informações fornecidas por meio de outros canais de atendimento ao cliente para evitar contradições.

Crie diretrizes claras sobre o que um chatbot deve e não deve fazer, e defina os responsáveis por essas ações. Esse aspecto é importante ao lidar com informações sensíveis ou transações financeiras. Implemente medidas de segurança e estabeleça protocolos para monitorar o comportamento do chatbot e responder a problemas.

Os chatbots requerem otimização contínua. Revise os registros das conversas regularmente e atualize as bases de conhecimento quando as políticas ou os processos mudarem. Monitore proativamente o feedback dos clientes e treine os modelos de IA com novos dados para melhorar a precisão ao longo do tempo.