A Jornada de Atendimento ao Cliente na Era da IA

Não é novidade que estamos passando por uma transformação digital há alguns anos.

Estamos vivendo novas experiências e novos modelos de negócios estão sendo criados em função dessa transformação digital. É importante termos consciência que essa transformação tem forças por trás dela. Forças provocadoras e forças resultantes.

A maior força transformadora somos nós, consumidores. Ganhamos muito poder com a Internet, as mídias sociais e a consequente facilidade de obter e transmitir informação. Queremos que os fornecedores de nossos produtos e serviços nos entreguem respostas imediatas e experiências diferenciadas.

Para que as empresas possam atender a esse cliente, elas precisam inovar de forma constante e muito mais rapidamente. Projetos de inovação que levam muito tempo para serem concluídos são cada vez mais inviáveis.

Outro vetor importante são os dados, que são a força propulsora dessa transformação digital, aquela que permite tirar benefícios e vantagens nessa transformação. Estamos considerando aqui não apenas dados estruturados gerados por sistemas corporativos como o ERP, CRM ou no formato de registros, tabelas, listas e planilhas.

Os nossos clientes estão batendo fotos, carregando vídeos, fazendo comentários em redes sociais, ou seja, gerando uma massa muito grande de informações relevantes não estruturadas (Big Data).

Por exemplo, um sistema computacional não sabe previamente a informação que está presente em uma foto, se temos pessoas, paisagens, animais ou objetos. Até então era preciso a intervenção de humanos para decodificar e extrair valor dessas informações. Podemos até indexar palavras-chaves, separar por temas, saber o autor ou a data de publicação, mas o grande valor está no conteúdo do que foi escrito ou registrado em um texto ou uma imagem, como esse conteúdo está relacionado e que conceitos apresenta.

Estamos vivendo um paradigma: muitas informações são geradas em uma quantidade e em uma velocidade cada vez maiores e os sistemas tradicionais de computação não conseguem tirar valor disso.

Aqui entra a inteligência artificial.

O que seriam esses sistemas que usam a inteligência artificial?

A possibilidade de processamento na nuvem e a utilização novos processadores mais potentes e mais rápidos, viabilizou o desenvolvimento de sistemas com basicamente 4 características:

A primeira característica dos sistemas de inteligência artificial, baseada em uma tecnologia chamada Machine Learning, é que são sistemas que aprendem.

Utilizam os dados e informações para aprender, de maneira semelhante à que nós, humanos, também aprendemos.

São sistemas que entendem. Com cada dado, interação e resultado, esses sistemas desenvolvem e aperfeiçoam o conhecimento e extraem valor daquilo que analisaram. Sistemas cognitivos entendem imagens, sons, linguagens e outros dados não estruturados, como os humanos fazem, mas fazem isso em enormes volumes de informação e em uma velocidade impensável para um ser humano.

Uma vez que esses sistemas aprenderam e entenderam grandes volumes de dados relevantes, eles também podem ser sistemas que interagem conosco, humanos, de forma natural, valendo-se das habilidades para “enxergar”, “falar” e “ouvir”.

Por último, conforme os dados são carregados, analisados e validados continuamente, são sistemas que raciocinam, isto é, podem compreender conceitos subjacentes, cruzar informações, formular hipóteses, inferir e extrair ideias.

Cada vez mais essas características estarão incorporadas a um número crescente de aplicações dos nossos fluxos de trabalho e de negócio. Podemos utilizar em nossos processos uma ou mais características dessas de inteligência artificial, baseadas nas tecnologias de Cloud, Machine Learning, Natural Language Processing e Computer Vision, dependendo da necessidade de cada um dos nossos processos.

Sistemas Cognitivos x Humanos

Um fato a destacar é que as tecnologias de sistemas de inteligência artificial ou que emulam capacidades cognitivas não vêm para substituir o ser humano, mas sim, para proporcionar mais eficiência e produtividade.

Os sistemas cognitivos levam vantagem em uma série de características, que podem trazer para essa relação com os seres humanos, mas nós somos melhores em fatores como ética e moral, imaginação, compaixão, abstração e empatia, entre outras características.

Se conseguirmos ensinar sistemas a buscar informações de forma mais rápida e processar essas informações de forma rápida em um trabalho que, para nós humanos, demanda muito tempo e não precisa de muita criatividade, poderemos nos dedicar a atividades mais criativas e inovadoras. Dessa forma, aumentamos a inteligência da empresa e sua competitividade no mercado.

Por que as empresas têm usado sistemas com inteligência artificial para atendimento aos clientes?

Em primeiro lugar, para oferecer uma experiência diferenciada ao seu cliente. Como falamos anteriormente, o consumidor hoje tem um poder muito grande e muitas opções à sua disposição e ele exige experiências diferenciadas e eficientes.

É preciso melhorar continuamente a experiência de relacionamento com o cliente, com rapidez, alta disponibilidade (24x7) e eficiência no atendimento das necessidades dos consumidores.

É possível combinar a tecnologia para atender diretamente esse cliente final ou para melhorar o desempenho e conhecimento dos atendentes humanos que se relacionam com os clientes.

Introduzindo a inteligência artificial, uma empresa também pode reduzir seus custos.

Alguns números que baseiam a decisão da transformação digital nas empresas:

Como as empresas têm usado a inteligência artificial?

Quando enfrentamos essa pergunta, citamos 4 padrões para as empresas se beneficiarem de um sistema de inteligência artificial:

Não se trata de criar um grande sistema de IA para resolver todos os processos da jornada do cliente na empresa. Cada capacidade pode ser adicionada ao todo ou a partes de um processo, para aprendermos com a tecnologia e irmos evoluindo no aperfeiçoamento da jornada de atendimento ao cliente.

Um grande número de empresas tem começado por implementar uma interface de conversação, para depois compreender melhor seus clientes em todos os formatos de comunicação estruturada e não estruturada, ajudando o atendente humano a descobrir e obter rapidamente as informações corretas de documentos, instruções, procedimentos e normativas, para finalmente basear apoiar a tomada de decisão de todos os atores do processo.

Conversação

O engajamento dos consumidores está cada vez mais digital. A demanda por melhores experiências de consumo e atendimento está cada vez maior em todos em canais e há um maior poder nas mãos das pessoas pelo uso da mobilidade das redes sociais.

A conversação pode ir além de um chatbot. Pode ser adotado o conceito de agente virtual, que envolve uma imagem, pessoa ou objeto que personifica o atendimento e representa sua empresa junto a seus clientes nos canais de relacionamento.

Compreensão

Aqui se trata de entender mais todos os dados não estruturados que estão disponíveis para sua empresa e que, em um processo de atendimento ao cliente, podem melhorar ainda mais a experiência de relacionamento.

Quando falamos de atendimento, pensamos inicialmente em conversas, mas a forma de interação pode ser por meio de imagens. Por exemplo, quando fazemos um cadastro e temos que enviar um documento, um sistema de inteligência artificial pode interpretar se aquele documento é uma carteira de identidade, um contrato, uma nota fiscal, pode também fazer o reconhecimento do cliente por meio de fotos, enriquecendo dessa forma a interação. A resposta também pode ser dada por meio de imagens.

Além disso, existe a possibilidade de interpretar melhor um texto, classificando, traduzindo de e para outros idiomas. Isso se aplica também para arquivos de voz, que podem ser convertidos para texto ou vice-versa: termos inicialmente um texto e transformá-lo em uma mensagem de voz.

Por último, podemos entender as emoções que um cliente coloca em um texto ou na linguagem falada. É possível extrair sentimentos, emoções, tons e personalidade. Identificar se o que foi apresentado é positivo, negativo ou neutro, se a pessoa estava com raiva, se estava feliz, satisfeita ou insatisfeita quando falou ou escreveu a mensagem.

Vejam que, com isso, é possível encaminhar uma melhor interação com o cliente, combinando conversação com compreensão, identificando o sentimento presente na interação e eventualmente derivando a conversação para um agente humano nos casos em que existe satisfação. Outro exemplo: se o cliente está satisfeito, podemos lhe oferecer um outro produto (cross-sale ou up-sale) ou até mesmo enviar-lhe um brinde.

Descobrimento

Grande parte do conhecimento humano está registrada em livros, textos, manuais, artigos. Esses registros estão em linguagem natural, uma linguagem utilizada como meio de comunicação cotidiana entre seres humanos.

A linguagem natural tem sintaxe, gramática, está em conformidade com os princípios de economia e otimização, mas contem ambiguidades, figuras de linguagem, metáforas e outras peculiaridades, o que tornava difícil a compreensão por computadores, que até o aparecimento da inteligência artificial apenas decodificavam as linguagens formais, que são utilizadas para transferir informação, e onde nenhuma ambiguidade é possível. A notação da matemática, as linguagens XML, SQL e PHP são exemplos dessas Linguagens Formais.

A descoberta permite encontrar respostas e revelar novos insights, desenvolvendo conexões cognitivas sobre extensos corpos de conhecimento, que estão em livros, documentos, sites, nas mídias sociais, jornais, revistas. Essa informação pode ser disponibilizada rapidamente a um agente interno da empresa ou diretamente ao cliente, sem a necessidade de intermediação humana.

Chamamos de voz do cliente as aplicações cognitivas que capturam a opinião dos clientes. É muito útil para encontrar padrões e tendências, detectar novas necessidades de produtos, capturar previamente falhas de produtos e deficiências no serviço. Isso permite aperfeiçoar e enriquecer a forma como atendemos nossos clientes. O que fazíamos em vários minutos, hoje podemos fazer em alguns segundos.

O assistente virtual avançado é uma aplicação que pode interagir com agentes internos ou diretamente com clientes finais em linguagem natural, por meio de uma interface de conversação, buscando informações em documentos, procedimentos, manuais de produtos, legislação e outros documentos pertinentes e trazendo respostas corretas, de forma rápida e eficiente agilizando e melhorando a experiência do usuário.

O assistente especializado é um assistente virtual que acessa grandes volumes de dados internos e externos sobre um domínio específico do conhecimento, como legislação, investimentos, pesquisa clínica, etc.

Decisão

O último grande padrão refere-se ao uso da inteligência artificial, empregando modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e análise preditiva para recomendar um produto, detectar uma fraude, antecipar uma manutenção enfim, tomar decisões baseadas em dados. Essa funcionalidade permite complementar o atendimento ao cliente, recomendando um produto ou antecipando uma necessidade de manutenção.

Uma empresa de elevadores, por exemplo, já usa sensores em seus elevadores, que enviam informações que permitem antecipar uma necessidade de manutenção, com isso, reduzindo drasticamente as paradas, reduzindo custos operacionais com equipes de manutenção e aumentando a satisfação de seus clientes.

Essas equipes podem também utilizar assistentes virtuais para esclarecer quaisquer dúvidas quanto a procedimentos e a melhor solução, com textos, imagens, tabelas, vídeos e outros formatos de informação, durante o processo de manutenção.

Conclusão

A inteligência artificial está ajudando a mudar completamente a forma com que as empresas de todos os tamanhos interagem com seus clientes, para compreender melhor quem é o seu cliente, o que tem falado, o que necessita, para oferecer uma experiência diferenciada de relacionamento, por meio de assistentes virtuais, para capturar e reter as informações sobre as interações e usar todo o valor dessas informações para melhorar a experiência do cliente e para a tomada de decisões.

Como podemos ver, trata-se de uma jornada de adoção. Podemos começar a mudança da experiência de relacionamento com o cliente, evoluindo a partir da interação exclusivamente humana e incluindo gradualmente interações com agentes virtuais com escopo e domínio mais simples, seguindo ampliando o domínio ou criando outros domínios de atuação. Não existe uma regra geral para esse crescimento. Cada organização pode ir adotando funcionalidades, dependendo de sua estratégia e suas necessidades específicas.

Sua empresa vai ficar de fora?

Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar sua empresa a desenvolver soluções de inteligência artificial que possibilitam interações envolventes, que agreguem valor a seus clientes e ajudam os desenvolvedores a aprimorar continuamente essas experiências.

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