A interação entre atendentes e clientes é mais do que uma simples troca de palavras. É um ecossistema rico em dados, onde cada interação oferece uma oportunidade para compreender as necessidades, desejos e preocupações dos consumidores. Nesse contexto, a quantidade de volumes e interações geradas formam uma base de informações sobre o comportamento do cliente, como, por exemplo, falhas nos processos, pontos de satisfação e insatisfação e motivos para migração para concorrência.
Empresas como a Callink, reconhecidas como um importante player dos contact centers, estão abraçando a inteligência artificial como uma ferramenta essencial para decifrar o panorama das interações cliente e atendente. Através da aplicação de algoritmos avançados, a empresa tem utilizado IA no processo de escuta de voz do cliente (VoC), para identificar padrões e tendências a partir da enorme quantidade de dados gerados para o ambiente digital.
“A inteligência artificial generativa surge como uma solução para resolver parte deste problema, em conjunto com a possibilidade de gerenciar o contexto dessas interações. Isso possibilitou o desenvolvimento de ferramentas como o MAESTRO, SPALLA, BORIS, entre outras iniciativas da CALLINK que tornaram essa busca possível. Os resultados são surpreendentes, estamos desconstruindo velhos paradigmas e mapas mentais com informações que sempre existiram, mas que agora podem ser efetivamente utilizadas para ouvir a voz dos clientes.”, explica Junior Cesar Diniz Rios, diretor de Transformação Digital da Callink.
Análise de dados provenientes da jornada do cliente
Além disso, a integração da análise de dados provenientes da jornada do cliente no ambiente digital com a utilização de inteligência artificial é essencial para aprimorar continuamente a experiência do cliente. Por meio de ferramentas, processos e microsserviços desenvolvidos pela empresa, foi possível aproveitar 98% dos dados gerados nas interações cliente e empresa.
“De forma sucinta, criamos uma camada denominada “mapa de possibilidades”, que mapeia as dimensões de contexto presentes nos grandes blocos de dados não estruturados. Essa ferramenta nos proporciona uma visão abrangente do conteúdo, permitindo mensurar o valor e separar o que é útil para o nosso objetivo, eliminando o desnecessário que pode contribuir para o aumento do risco de “alucinação” da IA.”, explica o executivo.
O ponto ideal para transacionar de um chatbot para um atendimento humano
Quanto à transição entre chatbots e atendimento humano, a empresa confirma a importância de capturar a intenção e o engajamento dos clientes na resolução de seus problemas de forma digital. “Para alcançar esse objetivo, é crucial abandonar o conceito de “mundo médio”, reconhecendo que não existe uma régua comum para todas as pessoas. A criação de uma jornada individualizada, que respeite a intenção do cliente, é fundamental. Essa jornada, embora mais complexa e demandando maior modelagem, é viável com as tecnologias disponíveis na atualidade”, pontua o diretor de Transformação Digital da Callink.
No entanto, na visão do executivo, é preciso oferecer uma experiência impecável e personalizada aos clientes, possibilitando a transição para o atendimento humano quando necessário, especialmente em situações de alta complexidade ou que desativem uma conexão emocional. “O processo também deve viabilizar a derivação para o atendimento humano quando necessário, o qual pode se tornar necessário em três situações distintas: quando os clientes não respondem ao digital, quando estão emocionalmente comprometidos para aderir ao digital no momento ou quando encontram dificuldades para alcançar o que necessitam, e quando isso for identificado, a experiência precisa ser impecável”, destaca Junior Cesar.
Embora a automatização da jornada do cliente traga consideráveis benefícios, é importante estar ciente dos riscos envolvidos. A autonomia concedida aos algoritmos pode resultar em decisões equivocadas ou na exposição de dados sensíveis dos clientes. “É crucial entender profundamente as necessidades e expectativas do cliente em cada ponto de contato, desde o primeiro contato até a resolução do problema. Isso requer uma análise minuciosa dos dados e feedbacks dos clientes, bem como a implementação de práticas de melhoria contínua.”, destaca Junior.
Portanto, é essencial implementar medidas para mitigar esses riscos, incluindo treinamento robusto de algoritmos, validação contínua das decisões e transparência na utilização da inteligência artificial. “A construção de uma solução eficaz que atenda a todos esses objetivos requer não apenas tecnologia avançada, mas também uma compreensão profunda do cliente e uma abordagem estratégica que integre todos os aspectos do atendimento ao consumidor. Somente dessa forma podemos criar uma experiência excepcional que não só satisfaça o cliente, mas também o motive a fechar negócio.”, finaliza.
