Inteligência Artificial avança nas soluções de monitoramento de clientes
- Por Larissa Sant'Ana
- 5 min leitura
“Como está sendo a experiência do meu cliente?”. Essa é a pergunta que todas as empresas buscam e gostariam de responder com precisão. Por isso, investem cada vez mais em tecnologias e ferramentas que auxiliem no entendimento profundo do comportamento e das expectativas dos consumidores. E os números comprovam: de acordo com a pesquisa CIO Agenda 2023 do Gartner, o principal objetivo das iniciativas digitais de 45% das empresas será a melhora do Customer Experience (CX).
Mas não basta apenas adotar soluções. As empresas precisam criar um sistema consistente, seguro e inteligente de captação, análise e utilização dos dados. Além de trabalhar questões realmente relevantes, as ações tomadas em relação aos insights precisam ser cada vez mais rápidas e assertivas, afinal, o consumidor está acostumado com a velocidade do digital e espera que as marcas trabalhem sua jornada em tempo real. O desafio é grande, mas a resposta está no uso da Inteligência Artificial.
“O uso da Inteligência Artificial para analisar a experiência do cliente permite tratar uma grande massa de dados em um tempo muito inferior ao do analista, formato tradicional e ainda amplamente utilizado. Além disso, ganha-se um alto poder de predição para identificar tendências de comportamento e uma capacidade avançada de analisar cenários – o que é muito difícil através de formas ou ferramentas tradicionais”, afirma Rafael Nascimento, diretor de Operações da INDECX.
Na prática, as ferramentas de IA têm permitido analisar sentimentos e categorizar o que os clientes estão expressando de forma automática, realizando a topificação das informações para melhor compreensão e análise quantitativa. A partir disso, são gerados insights e relatórios mais assertivos, que serão utilizados nas ações de melhoria do CX. Tudo isso a partir de dados de diferentes canais e na velocidade de poucos cliques.
“As empresas ganham autonomia e capacidade de mudar o foco dos times para a resolução dos problemas dos clientes, deixando os processos manuais de análises de pequenos dados para trás. E podemos ir além, simulando cenários para entender o impacto de mudanças na jornada de experiência. Então, mudanças de produtos e formatos de atendimento – ou até de marcas – podem ser planejados com base no comportamento do cliente e de forma muito mais assertiva”, destaca Rafael.
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O novo olhar para a experiência do cliente
A principal forma utilizada pelas empresas para compreender o sentimento do cliente em relação à experiência ainda é a pesquisa de satisfação. Porém, com a grande quantidade de pesquisas que o consumidor recebe diariamente, vindas de diferentes marcas, a dificuldade para engajá-lo é cada vez maior. Surge, então, outra aplicação importante para a Inteligência Artificial dentro do entendimento da experiência do cliente.
“Nem tudo precisa ser perguntado para o cliente. Através de modelos matemáticos, Inteligência Artificial e modelos computacionais, as empresas conseguem olhar para os dados e o CRM e identificar comportamentos que respondem a muitos questionamentos. Existe uma massa de dados disponível (de redes sociais, navegação na internet, etc.) fornecida pelos clientes de forma espontânea, que pode ser utilizada para isso”, destaca Rafael Nascimento.
O modelo com base em dados já captados não elimina completamente as pesquisas, as quais continuarão sendo importantes para ouvir o cliente que está disposto a interagir com a marca. Mas, agora, os questionários passarão a ser apoiados por IA – podendo até variar e personalizar as perguntas que são feitas de acordo com a estratégia estabelecida.
Para o diretor de Operações da INDECX, a principal mudança será na fonte das informações utilizadas para responder como está sendo a experiência do cliente. Nesse sentido, as pesquisas de satisfação terão o complemento da análise de cenários, realizada a partir de diversas fontes de dados.
A Inteligência Artificial pode ser mais inteligente
Apesar da expectativa existente em torno da autonomia da Inteligência Artificial, o cenário atual ainda pede treinamento diário de máquina. O processo de aprendizagem da tecnologia é apoiado, ou seja, é necessário que uma equipe humana faça a curadoria dos dados categorizados para ensinar novos cenários à automação.
“Se a empresa não treina o modelo, ele pode não entender determinados cenários. Além disso, novas ferramentas podem ser encapsuladas no modelo atual para avançar nas análises. Um exemplo é o ChatGPT que, a partir de algoritmos implementados na nossa ferramenta, está aumentando a velocidade de desenvolvimento. Só é possível identificar novas possibilidades e entregar mais valor quando se está trabalhando diariamente no desenvolvimento da IA, a fim de torná-la uma ferramenta mais inteligente e mais moderna”, explica Rafael.
O modelo computacional, tão especulado nos últimos anos, já se mostra uma realidade com análise de dados, geração de insights de pesquisa, análise de causas-raízes, simulação de cenários e outras atividades sendo realizadas por Inteligência Artificial. Para o futuro, a previsão é de que mais empresas tenham acesso a essa tecnologia que, com o tempo, deve ser democratizada e se tornar mais acessível.
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