Por um atendimento proativo e preditivo
- Por Julia Fregonese
- 36 min leitura
O final século 18 foi marcado pela velocidade e pelo volume das comunicações. Com a Revolução Industrial (1760–1850) e a expansão das linhas ferroviárias, a invenção do motor à combustão e a urbanização de uma série de territórios na Europa e nas Américas, a informação circulava em tempo nunca visto – especialmente na comparação com os padrões da Idade Média. Como aponta o historiador Eric Hobsbawn, entre 1760 e o final do século, uma viagem de Londres, na Inglaterra, a Glasgow, na Escócia, foi reduzida de 10 a 12 dias para apenas 62 horas. Já o serviço postal de Paris a Estrasburgo, na França, levava impressionantes 36 horas para ser concluído.
É difícil imaginar esse mundo, uma vez que vivemos na realidade com voos de São Paulo a Nova York em apenas 9 horas, ou entregas de marketplaces sendo realizadas no mesmo dia do pedido, fora a velocidade em que uma notícia consegue viajar o mundo em milésimos de segundos. Somente no Brasil, a Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel) registrou um salto em 18 vezes na velocidade do acesso à internet no País entre 2018 e 2023.
Fora isso, a vida acontece na velocidade 2x, com áudios rápidos, vídeos curtos e informações cada vez mais simplificadas. Essa nova realidade se reflete em novos hábitos e exigências dos consumidores. A atenção e o engajamento tornaram-se um bem precioso. Marcas e organizações estão, constantemente, disputando a atenção de seus consumidores, talentos e colaboradores, criando experiências engajantes, provocativas e fluidas nos curtos espaços de tempo que dividem com outros serviços e produtos.
A Inteligência Artificial (IA) generativa, popularizada pela chegada do ChatGPT, da OpenAI, ao mercado em 2022, vem se apresentando como uma ferramenta poderosa com capacidade de atingir esses objetivos. Com ela, profissionais e marcas conseguem atender a uma imensa quantidade de consumidores 24/7 – ou seja, 24 horas por dia, nos sete dias da semana – ao mesmo tempo. É o caso, por exemplo, dos chatbots, com os quais marcas conseguem oferecer respostas automatizadas aos seus clientes no atendimento e que, potencializados por IA generativa, tornam-se verdadeiros agentes virtuais, com capacidade de encontrar soluções personalizadas de acordo com as demandas e dúvidas trazidas pelos clientes.
A tecnologia viabiliza, ainda, a construção de campanhas de marketing, comunicações e até mesmo de produtos e serviços baseados em análises precisas de dados de acordo com o perfil de cada cliente – em vez da clusterização de informações de grupos de clientes. Seus ganhos já são perceptíveis tanto da porta para fora quanto da porta para dentro, melhorando a produtividade, a inteligência e as finanças das organizações de maneira nunca vista.
“Somos uma plataforma app first. Isso torna imprescindível que os nossos consumidores tenham uma experiência além da compra na palma das mãos”
Segundo relatório Life Trends 2024, da Accenture, entre as pessoas entrevistadas:
Como aponta o relatório CX Trends 2024, da Zendesk, clientes dos mais diferentes setores e indústrias estão em busca de experiências que entreguem não só a velocidade como também a antecipação de suas necessidades. Isso significa que organizações devem prever e resolver os desafios antes mesmo que seus consumidores se deem conta ou sofram com esses problemas.
No entanto, apenas 30% dos líderes de CX apontam que automatizam a identificação da intenção do cliente por meio de Inteligência Artificial ou Machine Learning, segundo a Zendesk. Mesmo assim, as lideranças estão preocupadas em melhorar seus processos de predição para, assim, possibilitar tomada de decisões em tempo real e experiências instantâneas.
Por meio da Inteligência Artificial generativa, organizações e marcas estão cada vez mais próximas de criar experiências preditivas, antecipando necessidades, desejos e problemas enfrentados por seus clientes e, assim, gerando maior fidelização. Trata-se de uma longa construção, que demanda não só tecnologia como treinamentos contínuos, data lakes estruturados e uma cultura organizacional voltada à tecnologia e à disposição para a tomada de riscos.
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De chatbots a agentes digitais
Não só o atendimento ao cliente, mas muitas das experiências vivenciadas hoje pelas pessoas em todo o mundo, passa por uma mudança de interface. Seja na comunicação, seja nas relações interpessoais ou no consumo de conteúdos, entretenimento e serviços, as informações são mediadas por meio da internet. O surgimento do ChatGPT, um dos primeiros grandes modelos de linguagem a transformar o mercado de IA generativa, ajudou a pavimentar o caminho dessa transição para uma interface de conversa – ou, como o nome da ferramenta já propõe, chat.
Segundo o relatório Life Trends 2024, da consultoria Accenture, a forma pela qual pessoas interagem com máquinas molda também como interagem umas com as outras, dando a oportunidade para que empresas e marcas se conectem, significativamente, com seus consumidores e criem relacionamentos que pareçam pessoais. Como resultado, a descoberta de informações está migrando para um modo conversacional – mais flexível, personalizado e detalhado do que os formatos de pesquisa anteriores. Segundo o estudo, 39% das pessoas ouvidas entre 18 e 34 anos de idade estão animadas em obter respostas via conversas para suas pesquisas em vez dos formatos tradicionais na internet.
É o caso da Shopee, que tem cerca de 95% de seus pedidos feitos por meio de smartphones. “Somos uma plataforma app first”, define Camila No, head de Operações da Shopee. “Isso torna imprescindível que os nossos consumidores tenham uma experiência além da compra na palma das mãos. Para isso, oferecemos uma vivência de compras divertida com entretenimento e recompensas que gerem descontos na plataforma, além de outras opções de economia e facilidade de pagamento.”
“IA e Big Data são pilares essenciais na construção de uma experiência do cliente que seja eficiente, transparente e empática”
Já o levantamento da Zendesk mostra que cerca de 62% dos líderes de Customer Experience (CX) sentem que estão atrasados em oferecer experiências realmente instantâneas como seus clientes esperam. No entanto, pretendem viabilizar essa solução por meio do uso de ferramentas de IA generativa. Os clientes ouvidos pelo estudo reportaram que 51% preferem interagir com chatbots em vez de humanos quando desejam um serviço imediato.
Ainda segundo a Zendesk, os chatbots potencializados por IA generativa irão se transformar em agentes virtuais. Isso significa que, mais do que responder de forma automatizada, a tecnologia será capaz de transmitir os valores da marca e criar uma comunicação humanizada e pessoal com os consumidores. Além disso, os agentes virtuais estão melhorando a capacidade de se adaptarem aos estágios em que os clientes se encontram na jornada de compra ou de serviço. Segundo 67% dos líderes de CX, a construção de relacionamentos mais sólidos com os consumidores já é uma realidade.
A Pantys, primeira marca de calcinhas absorventes do Brasil fundada por Emily Ewell e Maria Eduarda Camargo em 2017, realiza hoje cerca de 70% de suas vendas on-line. No entanto, diferentemente de produtos mais convencionais e presentes nos hábitos do cotidiano, como uma camiseta ou um sapato, os consumidores da marca têm muitas dúvidas sobre o processo de compra e uso dos produtos da Pantys.
“Focamos bastante o marketing de conteúdo para passar essa confiança às clientes”, explica Emily Ewell, cofundadora e CEO da marca. “Há um ano e meio, começamos um autoatendimento pelo WhatsApp com opções que direcionem com respostas otimizadas para perguntas como troca, pedidos e rastreio, e a recepção foi muito positiva, sempre com um carinho especial, uma vez que sempre vamos atender da mesma forma.”
Um dos aprendizados que a Inteligência Artificial vem trazendo para empresas e marcas é que os consumidores estão cada vez mais dispostos a compartilhar seus dados se, em troca, tiverem experiências mais eficientes e personalizadas. A consultoria Bain & Company demonstrou essa perspectiva em uma pesquisa com quase 30 mil clientes de bancos distribuídos em 11 países. O levantamento aponta que, quando a instituição financeira personaliza sua experiência, os clientes entrevistados atribuem um Net Promoter Score (NPS) mais alto.
A empresa aponta ainda que, por meio da Inteligência Artificial, essa personalização pode ser refinada com assistentes digitais – responsáveis por oferecer dicas, orçamentos personalizados e recomendações de investimento de acordo com cada perfil e comportamento dos clientes. Segundo a Bain & Company, os novos modelos de linguagem também criam possibilidades para uma nova era da personalização. Por meio do Machine Learning, clientes deixam suas impressões digitais, um reflexo de seus comportamentos de compra em dados, que servem como base para interações de fala e texto dos assistentes digitais.
Automatização e humanização no atendimento
Segundo levantamento da McKinsey & Company, em uma empresa com 5 mil agentes de atendimento ao consumidor, a aplicação de IA generativa gerou um aumento da resolução de 14% por hora e reduziu o tempo necessário para um agente resolver um problema em 9%. Além disso, reduziu o atrito entre o agente e o consumidor, diminuindo o número de pedidos para falar com um gerente em 25%. A consultoria estima que a aplicação da IA generativa nos cuidados com os consumidores pode aumentar a produtividade entre 30% e 45% dos custos atuais da função.
O iFood, plataforma brasileira que conecta consumidores a restaurantes, mercados e entregadores, soma mais de 170 projetos relacionados ao uso de Inteligência Artificial. Na área de Customer Experience, a tecnologia, aliada ao Big Data, é essencial para a otimização das interações da marca com consumidores e a obtenção de informações qualificadas para a tomada de decisões do negócio. “Entendemos que a IA e o Big Data são pilares essenciais na construção de uma experiência do cliente que seja eficiente, transparente e empática”, afirma Anna Vidal, diretora de Customer Experience do iFood. “Sabemos das nossas oportunidades e queremos construir o futuro do atendimento ao cliente, no qual a tecnologia serve para amplificar o potencial humano e resolver os problemas de forma fluida.”
Hoje, o iFood utiliza Inteligência Artificial na resolução de cerca de 40% das reclamações de consumidores, proporcionando a solução que melhor se enquadre na jornada de cada um. “Todo esse processo de decisão usa nosso Big Data para garantir o equilíbrio do ecossistema”, explica a executiva. “Mesmo que essa jornada ainda precise da interação de nossos agentes de atendimento, eles terão acesso a todas as informações necessárias em uma única ferramenta, direcionando para soluções mais transparentes e justas.”
A aplicação da IA generativa nos cuidados com os consumidores pode aumentar a produtividade entre 30% e 45% dos custos atuais da função.
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A satisfação dos consumidores do iFood que passam por interações mais ágeis e que usam a IA como apoio é de 6% – maior que a média geral –, uma evidência de como a Inteligência Artificial está melhorando não só a qualidade dos atendimentos como também a satisfação.
Apesar das possibilidades cada vez mais presentes de automatização de respostas e redução de tempo de espera no atendimento, os consumidores ainda esperam conversas humanizadas – sejam elas com agentes humanos, sejam baseadas em Inteligência Artificial. Como aponta a pesquisa da Zendesk, mais de dois terços das organizações de CX entrevistadas acreditam que a IA generativa tem o potencial de ajudar empresas a oferecer um atendimento caloroso e de familiaridade para os milhões de clientes que atendem simultaneamente.
Para Marcio Aparecido de Souza, diretor sênior de Customer Service do Mercado Livre no Brasil, o futuro depende da combinação entre Inteligência Artificial e o cuidado humano. “Nesse sentido, estamos trabalhando para manter nossos processos e canais de atendimento ao cliente ágeis e o mais humanizados possível”, explica o executivo. “Ao mesmo tempo em que a tecnologia permite nos aproximarmos e impulsionarmos nossa relação com nossos usuários, ela também proporciona avanços nos processos humanizados, auxiliando o colaborador que fará o atendimento personalizado.”
Para capturar todo o potencial da tecnologia, o Mercado Livre utiliza Inteligência Artificial em sua gestão de dados com o objetivo de melhorar a experiência de compra dos clientes. Algumas das aplicações estão na categorização de produtos, na moderação dos conteúdos dos itens ofertados pelos vendedores, nos cálculos de custos e prazos de entrega e na avaliação dos vendedores e de sua autenticidade, além de recomendações de produtos associados a pesquisas, interesses e compras dos clientes.
Um exemplo do uso de IA generativa está na redução do tempo de atendimento ao cliente por meio do uso de bots automatizados, que respondem diretamente aos clientes. Em outro caso, a tecnologia é utilizada na criação de conteúdos personalizados para usuários e na classificação de dúvidas mais frequentes disponíveis nos canais de atendimento. “Mas queremos ir além do atendimento guiado, então dispomos da IA para nos ajudar a personalizar mais, dar respostas alinhadas ao histórico do usuário, diminuir o tempo de busca por soluções, ou seja, tornar a jornada muito mais rápida e assertiva”, afirma Souza. Como resultado do investimento da organização no atendimento aos seus clientes no Brasil, a nota do Mercado Livre no Reclame Aqui saltou de 6,44/10, em maio de 2020, para 7,6/10, em fevereiro de 2023.
A Petlove também já registrou uma evolução na retenção de seus clientes por meio do uso da tecnologia no atendimento. Como explica Virgilio Spena, diretor de Produto da empresa, a agilidade do atendimento aumentou exponencialmente, o que, por sua vez, permitiu maior resolução de questões sem a necessidade de intermediação humana. A Petlove registrou um aumento de 50% na capacidade de os bots de atendimento reter clientes sem a necessidade de passar pelo atendimento de um agente humano. “Isso contribui significativamente para a escalabilidade do nosso negócio, sem a necessidade de aumentar proporcionalmente nosso quadro de funcionários”, afirma.
O executivo declara, ainda, que a aplicação de IA generativa já está em fase de testes na forma de um bot especializado na venda de planos de saúde da Petlove, que já apresenta uma taxa de conversão promissora, sendo utilizado diretamente com clientes. Já no Backoffice, com uma previsão apurada de demanda para ressuprimento, permitiu que a Petlove aprimorasse sua gestão de capital de giro, além de operar com um estoque mais eficiente e assegurar a disponibilidade de produtos essenciais para satisfazer às necessidades de seus consumidores.
“Ao mesmo tempo em que a tecnologia permite nos aproximarmos e impulsionarmos nossa relação com nossos usuários, ela também proporciona avanços nos processos humanizados, auxiliando o colaborador que fará o atendimento personalizado”
Outras aplicações de IA e Big Data pela Petlove:
Definição mais precisa dos limiares de frete grátis por microrregião.
Aprimoramento do catálogo de produtos.
Estratégias personalizadas de recomendações de produtos e serviços.
Gestão contínua de riscos financeiros e operacionais por meio do uso de modelos preditivos conectados aos processos de Backoffice.
“Nos últimos 12 meses, com a adoção da Customer Data Platform, o Grupo Pão de Açúcar registrou um aumento de quase 23% em sua base de clientes premium. Além disso, a empresa teve um aumento de 15% em seu NPS em 2023. “Esse crescimento reflete o nosso compromisso com a melhoria contínua da experiência do consumidor, bem como a nossa capacidade de identificar e resolver rapidamente as principais fricções de jornada, tanto em loja quanto em nossos canais digitais”
“Nosso objetivo agora é expandir a implementação desses bots de atendimento por IA para todas as unidades de negócio, tanto B2C quanto B2B”, declara Spena. “Queremos não apenas estender o alcance dessa tecnologia, mas também aprimorar sua eficácia, buscando otimizar a experiência do cliente e, simultaneamente, reduzir custos operacionais por meio da experimentação com novas tecnologias. Além disso, planejamos aproveitar ao máximo os dados coletados para aprimorar ainda mais a interação dos clientes perante os times mais especializados em determinados tópicos. Isso não só aumentará a eficiência do nosso atendimento, mas também a satisfação do cliente ao resolver suas dúvidas e problemas de maneira mais rápida e precisa.”
O aumento da produtividade dos atendentes também está na lista de planos da Petlove, por meio do uso de ferramentas baseadas em IA para oferecer treinamentos mais eficazes, auxiliar na elaboração de respostas a clientes e proporcionar contextos mais rápidos durante o atendimento. Além de contribuir com a qualidade de vida e de trabalhos dos agentes da Petlove, a experiência do cliente também é melhorada.
Para a Shopee, a Inteligência Artificial também se aplica aos chatbots, mas vai além, como explica Camila No. “No chatbot, a implementação do recurso visa facilitar a busca por soluções, resultando em respostas mais precisas e em atendimento mais rápido aos usuários. Empregamos também uma solução na segurança de consumidores e vendedores, focando a prevenção de fraudes, com status automatizado da movimentação do pedido atrelado a uma ferramenta de comprovação da entrega que utiliza a localização do motorista e as imagens do pacote e da fachada do endereço de destino, para fornecer informações em tempo real sobre o rastreamento do pedido. Isso também proporciona maior transparência e facilidade no processo de devolução.”
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Segundo análise da consultoria McKinsey & Company, devido à sua capacidade de processamento de dados de uma grande quantidade de consumidores – como os históricos de compras – a uma rápida velocidade, a Inteligência Artificial consegue identificar sugestões de produtos e ofertas personalizadas às preferências de cada cliente.
Hiperpersonalização: a nova regra do jogo
Grupo Pão de Açúcar é outra organização que está implementando o uso de Inteligência Artificial e Big Data para aprimorar o seu atendimento e a experiência do cliente. Um dos exemplos é o programa Novo no Pão, uma plataforma para lançamento e experimentação de novos produtos da rede de supermercados. A iniciativa combina uma cuidadosa curadoria de itens presentes nas lojas com os hábitos individuais de seus consumidores.
Com uma base de mais de 20 milhões de clientes em seus programas de relacionamento, o Pão de Açúcar utiliza dados anonimizados para direcionar produtos de acordo com os hábitos de compras de seus clientes. Realiza também uma análise por meio da Customer Data Platform (CDP), que reúne dados estratégicos de consumidores para traçar perfis de relacionamento com a marca. É por meio da ferramenta que a marca consegue prever propensões de compra de acordo com os históricos de compra.
“Uma das nossas abordagens é a análise dos dados de compras, com milhões de transações sendo computadas mensalmente, para compreender o comportamento de compra dos consumidores, os hábitos e as preferências”, afirma Ana Carolina Rosa, diretora de Estratégia, Projetos e CX do Grupo Pão de Açúcar. “Com base nessa análise, podemos oferecer ofertas personalizadas, como promoções específicas e lançamentos que sejam do interesse do cliente. Esse entendimento profundo das informações é fundamental para definir um sortimento de produtos mais adequado às preferências dos consumidores.”
A executiva aponta que esse olhar profundo e detalhado para as necessidades e os hábitos dos clientes da rede é essencial para o fortalecimento do programa de fidelidade do Pão de Açúcar, reformulado em 2023. Com a atualização, os participantes foram classificados em três categorias – clientes Mais, Mais Gold e Black – de acordo com os dados de suas recorrências de compra e gastos nos mercados. Cada categoria oferece benefícios adicionais de acordo com o nível de fidelidade.
Outro uso de Machine Learning e Inteligência Artificial que já está sendo aplicado pelo Grupo Pão de Açúcar está na análise das mais de 50 mil respostas das pesquisas de satisfação de NPS que a marca recebe todos os meses após cada compra realizada. “Essa análise nos permite identificar problemas bastante específicos em cada uma das nossas lojas e tomar medidas para resolvê-los, melhorando ainda mais a experiência do cliente.”
Segundo Matheus Garibalde, diretor de Produtos de Dados do Grupo Boticário, a adoção de recomendações baseadas em Inteligência Artificial já resultou em aumentos significativos nas vendas das marcas da organização, na comparação com resultados de estratégias sem a tecnologia para abordagens monomarca e monocanal. “Com o início da nossa jornada omnicanal, estimamos um aumento ainda maior em comparação aos modelos anteriores”, afirma. “Estes resultados sublinham o potencial transformador da IA e do Big Data na personalização da experiência do cliente e na eficiência operacional.”
O Grupo Boticário também tem investido em novas soluções de Inteligência Artificial para impulsionar sua experiência aos consumidores. Uma delas é o Projeto FOL.I.A, das marcas O Boticário e quem disse, berenice?, lançado um pouco antes do Carnaval de 2023. Trata-se de uma plataforma que reúne diversas imagens inspiracionais para que clientes e foliões possam utilizar para criar suas próprias maquiagens para a festa. Para isso, a empresa mapeou tendências e expectativas do público – nas redes sociais e nos demais veículos. Em seguida, utilizou o Midjourney, ferramenta baseada em IA generativa, para criar as imagens que serviram de referência aos consumidores.
Já em 2019, a organização lançou os primeiros perfumes do mundo criados com a ajuda de Inteligência Artificial da linha Egeo: “On you” e “On me”. O sistema que gerou as fragrâncias foi uma solução criada pela IBM em parceria com a Symrise, fornecedora alemã do Grupo Boticário.
A MRV, a maior construtora da América Latina, também vem colhendo bons resultados a partir do uso de Inteligência Artificial e Big Data, com atendimentos cada vez mais personalizados, redução do tempo de atendimento e maior assertividade. “A análise avançada de Big Data, impulsionada por algoritmos de IA, também permite uma tomada de decisões mais informada e baseada em dados”, afirma Reinaldo Sima, diretor de TI e Inovação da MRV. “Isso resulta em escolhas estratégicas mais acertadas e eficazes. O uso de IA para automação de processos e análise de dados volumosos também aumentou, significativamente, a eficiência operacional.”
Hoje, a construtora utiliza chatbots e assistentes virtuais baseados em IA e Big Data para proporcionar respostas rápidas e personalizadas, além de automatizar consultas comuns entre diferentes clientes e, assim, oferecer interações mais eficientes. “Por outro lado, nosso processo de Big Data está estruturado em nuvem, e disponibiliza uma visão abrangente dos dados do cliente, permitindo análises preditivas para antecipar suas necessidades, personalizar ofertas e aprimorar continuamente os produtos e serviços”, acrescenta o executivo.
Para atingir todo o potencial da Inteligência Artificial, as empresas precisam de várias habilidades e capacidades essenciais:
Arquitetura e infraestrutura de produto eficazes para para individualizar ofertas com Inteligência Artificial.
Ciclos de feedback para captura de dados e aprendizado contínuo.
Capacidade de rastrear o envolvimento do cliente ao longo de sua jornada.
Feedback que permita às equipes de desenvolvimento de produtos personalizar ofertas usando Inteligência Artificial.
Fonte: Pesquisa da Bain & Company
O desafio do data lake e aprendizado contínuo
Para o iFood, que conta com mais de 70 milhões de pedidos por mês, além de sua plataforma registrar 330 mil estabelecimentos cadastrados, 300 mil entregadoras e mais de 5 mil colaboradores, a IA contribui com a construção de uma comunicação integrada assertiva para esse enorme ecossistema. “Ao analisar dados em grande escala, somos capazes de oferecer recomendações personalizadas e experiências sob medida, como sugestões de pedidos baseadas em preferências anteriores”, explica Anna Vidal. “Isso não só encanta os clientes, mas também constrói uma fidelidade duradoura, pois eles se sentem únicos e valorizados. Com isso, concluímos que a acurácia de um Big Data bem-estruturado, com a personalização viabilizada pela IA, é a chave para compreender e antecipar as necessidades do nosso ecossistema como um todo.”
A executiva destaca, ainda, que ter um Big Data estruturado contribui enormemente para a omnicanalidade. Isso porque, independentemente da forma como o consumidor acessa os canais do iFood, a empresa está preparada para responder com velocidade e ajudá-lo em sua jornada com a plataforma.
“A integração não só ajuda no desenvolvimento de algoritmos sofisticados para retenção e gestão de campanhas, mas também facilita um entendimento aprimorado da jornada do cliente em nossas instituições”
A boa estruturação de um data lake é essencial para um melhor aproveitamento da Inteligência Artificial – responsável por fazer análises a partir do cruzamento de uma imensa quantidade de informações a uma velocidade extremamente rápida. Como aponta a consultoria Bain & Company em seu Technology Report de 2022, até então menos de 20% das empresas estruturaram seus produtos para a Inteligência Artificial com uma visão integrada do uso do produto pelo cliente, uma infraestrutura de dados consistente com direitos de acesso apropriados e ciclos de feedback eficazes.
Tal infraestrutura representa um desafio para muitas empresas, uma vez que demanda não só a coleta de dados como também a sua categorização, a seleção, a padronização e o armazenamento – sem contar a criação de sistemas de segurança e prevenção de fraudes sempre atualizados. Trata-se de um objetivo que demanda investimentos, talentos especializados e constantes melhorias para garantir que o data lake forneça as informações necessárias para garantir um atendimento e experiências eficientes, omnicanais e cativantes.
Para Matheus Garibalde, do Grupo Boticário, os principais desafios na incorporação de IA e Big Data na organização estão distribuídos em três áreas: sistemas, pessoas e processos. “Tecnicamente, enfrentamos o desafio de coletar e consolidar dados em um formato unificado e acessível para o desenvolvimento de IA, exigindo integrações complexas de sistemas para aplicar recomendações consistentes em todos os canais”, explica. “Do ponto de vista organizacional, o envolvimento de múltiplas áreas de negócio é crucial para alinhar estratégias e personalizar soluções. Para enfrentar esses desafios, implementamos a iniciativa Customer Value Management (CVM), que busca orquestrar essas dimensões e promover uma cultura centrada no cliente.”
Segundo o executivo, com a visão consolidada e unificada das informações de seus clientes, o Grupo Boticário está desenvolvendo modelos de IA que vão ao encontro do objetivo da organização: oferecer uma experiência omnicanal e multimarca, com uma experiência de compra coesa e personalizada. “Evoluímos além das recomendações e personalizações baseadas em experiências isoladas de um único canal ou marca, enfrentando desafios significativos de Big Data para compreender o comportamento do cliente através de diversos pontos de contato.”
Para a YDUQS, ecossistema de serviços em educação e tecnologia e uma das maiores empresas de educação superior do Brasil, um dos pilares da estratégia de Inteligência Artificial foi justamente o estabelecimento de uma arquitetura de data lake unificada. Segundo Marcel Desco, vice-presidente de Marketing e Vendas da YDUQS, a consolidação permite a integração de dados de diversos pontos de contato com o cliente – desde interações com estudantes nas diferentes plataformas do Grupo até transações financeiras e frequência às aulas.
“A integração não só ajuda no desenvolvimento de algoritmos sofisticados para retenção e gestão de campanhas, mas também facilita um entendimento aprimorado da jornada do cliente em nossas instituições”, explica o executivo. “Assim, nosso contato com o público é certeiro, preciso, e o estudante entende que nós o conhecemos. Essa abordagem unificada de dados tem simplificado estratégias de vendas cruzadas entre nossas várias marcas, aproveitando insights para comunicações mais direcionadas e eficazes.”
Há ainda desafios constantes que cercam o desenvolvimento de experiências e atendimentos baseados em IA generativa, como a necessidade de um aprendizado contínuo sobre a evolução da tecnologia, resistências a mudanças por parte da equipe, além da criação de uma cultura que estimule o erro como parte do aprendizado de novas ferramentas.
Cerca de 86% dos projetos de IA QUE SÃO colocados em prática no iFood não se desenvolvem e acabam se tornando aprendizado. “Aqui errar é visto com bons olhos, porém valorizando o aprendizado e a velocidade nos testes”
É o caso do iFood. Como explica Anna Vidal, manter-se atualizado em relação às tendências e às aplicações exige uma grande dedicação, uma estrutura de dados funcional para todas as áreas da organização, além de uma mentalidade de aprendizado contínuo. “Hoje, cerca de 86% dos projetos de IA que são colocados em prática no iFood não são desenvolvidos e acabam se tornando aprendizado, mesmo com anos de conhecimento e inúmeros experimentos, mas entendemos isso como oportunidade”, explica a executiva. “Aqui errar é visto com bons olhos, porém valorizando o aprendizado e a velocidade nos testes. Para ajudar nesse desafio, investimos fortemente em educação e capacitação, implementando programas e cursos introdutórios para todos os Foodlovers. Isso garante que nossa equipe esteja bem informada e preparada para construirmos o futuro.”
Para Virgilio Spena, da Petlove, por mais que o modelo de IA generativa seja escalável, os gastos com a ferramenta ainda são elevados – ainda mais em razão de que muitos pagamentos devem ser feitos em dólar, encarecendo o investimento. “Além disso, a velocidade com que essas tecnologias evoluem é outro ponto de atenção”, detalha. “A constante mudança exige uma adaptação rápida e eficiente por parte da nossa equipe, o que pode ser desafiador dada a falta de estabilidade tecnológica.”
Para superar esses e outros desafios – como a escassez de cases de sucesso compartilhados –, a Petlove está investindo fortemente no desenvolvimento de competências internas e na formação e especialização das equipes. Outras estratégias para contornar desafios envolvem parcerias estratégicas para compartilhar riscos e aprendizados, otimizar custos e criar uma cultura que abrace o aprendizado contínuo.
Resultados que importam
Segundo relatório da Zendesk, hoje 70% das organizações estão investindo em tecnologias e ferramentas que capturem e analisem, automaticamente, sinais de intenção. No entanto, apenas 30% das lideranças de CX apontam que automatizam a identificação do cliente por meio de Inteligência Artificial ou Machine Learning. A disparidade indica que, por mais que a intenção esteja clara, ainda há uma longa construção à frente para que organizações consigam oferecer atendimentos e experiências preditivas e proativas.
No entanto, as empresas brasileiras já estão colhendo frutos em seus esforços por experiências cada vez mais personalizadas e automatizadas – desde uma maior retenção de clientes no atendimento até o crescimento de consumidores em programas de fidelidade, expansão da omnicanalidade e novas iniciativas, produtos e serviços que emergem a partir do uso de Inteligência Artificial.
Para a YDUQS, as tecnologias de Inteligência Artificial foram essenciais na transformação do relacionamento com consumidores omnicanais. Isso porque, segundo Marcel Desco, a análise de grandes volumes de dados ofereceu uma visão 360º da jornada do cliente por meio dos modelos de IA. Assim, novos insights puderam ser captados e aplicados, além, inclusive, de bots integrados ao WhatsApp do atendimento da companhia utilizarem processamento de linguagem natural para oferecer suporte. “Essa visão abrangente nos permite personalizar interações em escala, garantindo que cada cliente receba o conteúdo e a comunicação mais relevantes, personalizados de acordo com suas preferências e comportamentos”, explica.
Como resultado, principalmente devido aos bots, o suporte ao cliente reduziu os custos em dez vezes na comparação com métodos tradicionais. Já o direcionamento preciso de clientes e a comunicação eficiente apoiada por IA levaram à redução de 29% nos custos de aquisição de clientes. “Tivemos aumento em todos os indicadores de NPS que monitoramos nas nossas marcas, chegando a patamares históricos para nossos alunos tanto da Estácio quanto da Wyden”, aponta Desco. A YDUQS também experimenta resultados positivos em outras áreas. No Marketing, o sistema automatizado de criação de conteúdo gerou mais de 29 mil peças em uma única semana.
Os ganhos em eficiência, satisfação do cliente e produtividade representam algumas das maiores conquistas do uso de Inteligência Artificial. Como aponta a consultoria McKinsey & Company, alguns dos ganhos trazidos por casos de uso de IA generativa são a possibilidade do atendimento self-service, a resolução de problemas e dúvidas logo no primeiro contato, menor tempo de resposta e aumento das vendas da marca.
Cerca de metade dos contatos feitos por clientes em empresas como bancos, telecomunicações e serviços públicos na América do Norte já são tratados por máquinas, incluindo Inteligência Artificial. Pesquisa da McKinsey estima que a IA generativa poderia reduzir ainda mais o volume de contatos atendidos por humanos em até 50%, dependendo do nível atual de automação da empresa.
Fonte: The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (2023), McKinsey & Company.
“A reflexão que fazemos sobre a aplicação dessas ações é não perder de perspectiva que a tecnologia é um meio, e não um fim em si mesmo”, explica Priscilla Ferreira, diretora sênior de Experiência do Cliente da 99. “A tecnologia deve servir ao propósito, à missão da empresa, e os ganhos de eficiência devem ser uma consequência dessa escolha estratégica, além da melhoria do serviço como um todo.”
Não só a tecnologia, como também adquirir um repertório variado de diferentes metodologias de design de serviços e melhoria de processos, é uma grande ajuda na avaliação de oportunidades de personalização e aprimoramento da jornada do cliente, explica a executiva. Nesse sentido, a tecnologia é um habilitador para capturar essas possibilidades.
“Meu conselho para o profissional de CX é não se esquecer de quem estamos nos propondo a servir”, acrescenta. “Lembrar que nossa função é cuidar das pessoas que necessitam dos nossos serviços. Essa é uma jornada relativamente recente e ainda há muito o que ser aprendido. As oportunidades de automação de soluções de forma inteligente e o uso de dados para customização da oferta e execução dos serviços são frentes que ainda oferecem muitas oportunidades de aproveitamento.”
Essa é uma construção a ser realizada em longo prazo – especialmente para organizações que ainda estão no caminho de estruturar seus data lakes para um uso eficiente do Big Data e de modelos de IA. Até lá, parte da jornada resume-se a desenvolver aplicações que não só trarão resultados imediatos como também poderão se adaptar ao futuro da experiência do cliente.
“Enquanto exploramos o potencial da IA e do Big Data, reconhecemos que as maiores oportunidades podem não ser imediatamente quantificáveis em termos de retorno financeiro, mas sim pelo impacto duradouro na fidelização dos clientes à nossa marca”, explica Matheus Garibalde, do Grupo Boticário. “Nosso foco está em desenvolver aplicações de IA que transcendam ganhos momentâneos, visando aumentar o Lifetime Value (LTV) de nossos consumidores. Este enfoque não apenas sustenta o crescimento em longo prazo do nosso negócio, mas também aprimora a experiência que oferecemos.”
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