Como usar IA no atendimento ao cliente

Com o surgimento de ferramentas de IA (inteligência artificial) fáceis de aprender, muitos profissionais estão se perguntando o que isso significa para o seu trabalho. Especificamente, com a IA no atendimento ao cliente, os agentes estão curiosos sobre como essas ferramentas podem otimizar suas rotinas. Ou seja, a implementação da IA no suporte ao cliente pode tornar o processo mais eficiente? Vamos descobrir!

A primeira coisa é: a IA já está presente em nosso trabalho. Embora as novas ferramentas possam trazer uma sensação de modernidade, houve diferentes iterações de IA no passado. E essas já influenciam a forma como trabalhamos. A IA no atendimento ao cliente não é um mito: é uma ferramenta útil que vem otimizando nossos processos há algum tempo.

O que é IA, afinal?

A inteligência artificial é um termo genérico que explica as diferentes formas de conexão desenvolvidas entre pessoas e ferramentas digitais. Basicamente, a IA é uma forma de quebrar a barreira linguística entre humanos e máquinas, treinando máquinas e sistemas para “pensar” de uma forma mais humana.

Isso é feito criando modelos e alimentando-os com diferentes fontes de informação para construir seu repertório. Com isso, o sistema faz conexões e explora padrões, que podem ser usados para desenvolver novas conexões. Este processo imita nossos padrões de pensamento humano e é conhecido como uma rede neural artificial.

Por exemplo: texto preditivo. Se você usa o Gmail, provavelmente já recebeu sugestões da plataforma quando estava preenchendo o campo do destinatário. Dependendo do assunto que você está mencionando, as pessoas que você costuma copiar nas conversas e mesmo a frequência com que você envia emails aos colaboradores, o Gmail sugere esses contatos.

Quanto mais você reforça esses padrões, mais o sistema aprende com seus comportamentos e mais personalizadas são as sugestões. Isso surge de outras formas, como feeds de mídia social, anúncios em dispositivos móveis, autocorretores e outros pontos de contato com tecnologias do dia-a-dia.

Também pode servir para detectar desvios dos padrões. Por exemplo, quando um conjunto de dados de uma empresa contém outliers, um modelo de IA bem treinado sinaliza essa irregularidade. Ao lidar com projetos estratégicos, como relações com clientes, o uso de IA no atendimento pode ajudar a filtrar spam, evitar fraudes e até mesmo minimizar erros.

Como a IA está mudando as empresas

Ainda que a IA não seja realmente nova, é importante reconhecer que está mudando a cultura de trabalho em todos os setores. Com ferramentas de análise de dados, bots e conversação, as pessoas têm cada vez mais contato com essa tecnologia. Mas como isso afeta o trabalho a longo prazo?

Cibersegurança com IA nas comunicações digitais

Uma das maiores preocupações quando se trabalha digitalmente é o risco de vazamentos. A maioria das empresas tem um conjunto de regras para impedir que isso aconteça, como funções de usuário e permissões de acesso. No entanto, quando se trabalha entre departamentos, fusos horários e se comunica externamente (com fornecedores, por exemplo), é difícil manter a proteção contra ameaças.

Você pode usar IA como ferramenta de cibersegurança. Isso ocorre porque a inteligência artificial é treinada para detectar padrões e outliers. Portanto, se uma ação no sistema parece fora do comum, a IA sinaliza de forma rápida.

Por exemplo: digamos que você tenha um formulário no qual os fornecedores possam enviar seus dados. Se um usuário externo adicionar informações de spam a este documento, sua ferramenta de IA alerta o administrador, evitando cliques em links suspeitos, transações fraudulentas e muito mais. Ela também funciona aprendendo os comportamentos dos usuários. Se um usuário está tentando acessar arquivos não autorizados repetidamente, ele pode ter sido comprometidos. Além disso, se os usuários entrarem no sistema de geo tags diferentes, fora do seu horário habitual e mesmo via dispositivos não reconhecidos, a IA ajuda na detecção.

Como consequência, o seu espaço de trabalho digital se mantém mais seguro, evitando vazamento de dados, phishing e fraudes.

Disponibilidade com IA no atendimento ao cliente

A disponibilidade é um grande recurso para melhorar a sua estratégia de atendimento ao cliente. No entanto, nem sempre é possível estar online o tempo todo e oferecer um escopo completo de suporte, especialmente no caso de pequenas equipes. Como a IA ajuda a contornar este problema? Projetando um sistema de distribuição de tarefas que funcione para você.

Isso ajuda e muito nas caixas de entrada compartilhadas do atendimento ao cliente. Quando você tem uma caixa de entrada coletiva, como ajuda@empresa, qual é a melhor forma de alocar tarefas entre agentes considerando o tempo de espera das filas?

Existem ferramentas de IA que alocam tarefas conforme a dificuldade, especialidade e lista de atribuições de cada agente. Com o tempo, a ferramenta aprende a analisar as chamadas recebidas e a determinar como encaminhá-las com base em interações anteriores. Por exemplo, se a IA sabe que as tarefas sobre um determinado assunto requerem mais tempo com base em tarefas anteriores, evita que elas sempre estejam alocadas aos mesmos agentes.

Dados e personalização com IA no marketing

Embora a IA seja vista como um mecanismo de aprendizado de máquina, ela pode ser usada para humanizar o atendimento ao cliente, incluindo vendas e marketing. Com a leitura e análise de interações prévias, é possível prever cenários de ações futuras dos clientes.

Um bom exemplo disso é a publicidade direcionada. Quando novos clientes em potencial pesquisam termos específicos, acessam determinados sites e compram itens, o algoritmo aprende mais sobre seu comportamento. A IA pode usar isso para oferecer novas opções ao cliente com base nesses interesses.

Isso é fundamental para o ecommerce. Em vez de oferecerem sugestões gerais baseadas nas tendências gerais de consumo, esses sites podem adaptar suas recomendações para cada cliente. Assim, tendo mais chances de fechar a venda.

1. Chatbots

Os Chatbots são uma ótima maneira de incorporar a IA no atendimento ao cliente. Eles podem ser usados em diferentes estágios de interação com os clientes. Por exemplo, chatbots promocionais em páginas de ecommerce. Eles são programados para responder a ações específicas, como o cliente acessar determinada página ou pesquisar uma categoria de produtos.

Essa ação é o gatilho para o bot começar a interagir com o cliente em potencial. Isso pode ser programado de acordo com diferentes métricas, mas a maioria oferece um incentivo, como um desconto ou sugestão de produto.

Mas os chatbots de IA não são úteis só para aquisição de clientes. Eles também são aliados na manutenção de um relacionamento com clientes. No caso dos clientes que interagem com frequência com o sistema de atendimento, por exemplo, para tirar dúvidas.

Normalmente, as empresas criam uma base de conhecimento com guias e respostas às perguntas frequentes, mas ainda é necessário direcionar as pessoas às respostas. Um chatbot pode fazer esse trabalho. Quando alguém envia mensagens ao atendimento ao cliente, o bot IA detecta o assunto e envia informações relevantes. Na maioria das vezes, isso é suficiente para responder às dúvidas comuns. Assim, a caixa de entrada fica limpa e organizada.

Se você usar redes sociais para atender os clientes, os chatbots podem encontrar menções à sua empresa e responder com informações úteis. Isso permite que você monitore automaticamente quaisquer reclamações e preocupações.

2. Distribuição da carga de trabalho

Existem várias maneiras de distribuir o trabalho entre os agentes de suporte ao cliente, como especialidade em assuntos diferentes e turnos de atendimento. As pequenas empresas têm como desafio oferecer atendimento adequado e rápido com recursos limitados. Uma ótima maneira de implementar uma equipe mais eficiente é distribuindo bem as tarefas. Isso requer saber o tempo necessário para cumprir uma tarefa, as pessoas que geralmente resolvem esses problemas e os próximos passos.

Uma boa plataforma de helpdesk pode usar a IA para definir essas estratégias, aprendendo o comportamento dos agentes ao longo do tempo. Essa é uma boa maneira de implementar a IA de memória limitada no contexto do helpdesk. À medida que a plataforma acompanha o seu trabalho, pode determinar rotas das tarefas. Por exemplo, o agente B é rápido em resolver dúvidas sobre integração, portanto, novas tarefas desse tipo serão enviadas para sua caixa de entrada. Por outro lado, o agente Q soluciona melhor questões de várias etapas, então recebe uma quantidade menor de tarefas mais longas.

Com o machine learning, seu sistema de helpdesk simplifica e otimiza o ritmo de trabalho. E considerando que as equipes estão frequentemente sobrecarregadas com as mensagens recebidas, esta é uma ótima maneira de adicionar inteligência artificial ao processo.

3. Histórico do cliente

À medida que você desenvolve sua base de clientes, é preciso se atentar às ferramentas de CRM (Gestão De Relacionamento Com Clientes). Estas ferramentas incluem canais de comunicação, nos quais os clientes podem compartilhar as suas opiniões, questões e preocupações. Mas também é fundamental entender a relação da empresa com seus clientes como um todo. As páginas que acessam, os produtos e serviços que adquiriram, as conversas anteriores, etc.

Ao implementar a IA no atendimento ao cliente, você pode centralizar essas interações e criar um perfil de seus relacionamentos. Por exemplo: seu conjunto de dados mostra que os clientes que compraram o produto M entraram em contato com dúvidas. Ao alimentar a ferramenta de IA com essa informação, ela pode entender os padrões para identificar interações futuras com outros clientes.

Mas, focando em personalização, você pode treinar a IA generativa e de memória limitada para se referir a conversas anteriores com clientes. Portanto, se eles interagirem com a equipe de atendimento ao cliente, a IA reconhece conversas anteriores e direciona as pessoas para guias e outros serviços antes mesmo de enviar a dúvida a um agente.

But on a more personalized note, you can train generative, limited-memory AI to refer to previous conversations with clients. So if they interact with the customer service team, AI can recognize previous chats and direct people to guides and other services before the task enters an agent’s queue.

4. Insights e relatórios de dados

Após configurar fluxos de trabalho eficientes e permitir que sua equipe prospere com mensagens de suporte ao cliente, como você monitora as tendências? Essa é outra maneira pela qual a IA no atendimento ao cliente pode otimizar sua estratégia. Depois de criar um bom sistema, você precisa mantê-lo funcionando bem e detectar quaisquer gargalos, certo?

Algumas plataformas de atendimento ao cliente podem ser complementadas por ferramentas de IA que resumem os históricos de mensagens para fornecer informações sobre as tendências entre as conversas. Ao aprender com dados anteriores e monitorar as tarefas atuais, o sistema de IA pode fornecer um resumo do que está acontecendo no atendimento ao cliente.

Dessa forma, você pode verificar quais assuntos aparecem com frequência, quais tarefas demoram muito para serem cumpridas e o que interrompeu a produtividade. Com isso em mente, é mais fácil desenvolver novas estratégias para o futuro. 

Como a IA no atendimento ao cliente se beneficia de caixas de entrada compartilhadas

Embora a IA por si só possa oferecer muitos insights úteis às equipes de atendimento ao cliente, é importante frisar que a plataforma que você usa faz uma enorme diferença. Por exemplo, nos sistemas de helpdesk tradicionais, você pode usar a IA para entender melhor seus clientes.

Mas ainda é necessário verificar os tickets novos, alocar entre os colaboradores e fazer o follow-up das tarefas. Ao usar uma caixa de entrada compartilhada para atendimento ao cliente, no entanto, todo o processo pode ser automatizado. Uma caixa de entrada compartilhada é uma caixa de emails colaborativa em tempo real que todos os usuários podem acessar a partir de seu login pessoal. Assim, todos os emails recebidos nesse caixa podem ser categorizados e direcionados pela ferramenta de IA. Os tickets são alocados na lista de tarefas de cada agente, mas são visíveis para todos, para que as pessoas possam colaborar em soluções.

Uma caixa de entrada compartilhada funciona muito bem como um complemento à IA e vice-versa, porque ambas inserem automação e repetição de modelos para agilizar o fluxo de suporte ao cliente. Com a DragApp, por exemplo, você pode usar dados analisados por AI para categorizar emails. Em seguida, transformá-los em tarefas, movê-los para pastas e criar regras para alocar cada uma aos especialistas.

IA no atendimento ao cliente x ética e privacidade do cliente

Devido às novas possibilidades da IA, é crucial dar um passo para trás e compreender a importância de seguir os regulamentos. Embora possa ser interessante analisar os dados dos clientes para treinar seus sistemas e oferecer soluções melhores, é preciso ter cautela.

Em primeiro lugar, é obrigatório cumprir as regras locais e globais, como a Lei Geral De Proteção De Dados (LGPD). Ou seja, obter o consentimento dos clientes para coletar e analisar dados. Isso também significa que todos os dados precisam ser seguros e protegidos. Visando, é claro, a proteção da privacidade de seus clientes.

Portanto, ao implementar ferramentas de IA, você precisa ter ciência de como seus sistemas de segurança digital funcionam, as regras de compliance e quaisquer mudanças a serem feitas nesse sentido. Isso mitiga o risco de brechas e preocupações com vazamentos.

Conclusão

A IA no atendimento ao cliente pode ser uma revolução. Aumenta a produtividade, analisa tendências, ajuda a desenvolver novas estratégias. E é isso que constrói uma melhor relação com os clientes. Portanto, você deve se certificar de que está implementando estratégias efetivas e condizentes com seu fluxo de trabalho. A longo prazo, a IA se torna uma aliada maior e uma parte natural do seu processo.