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    Da função de suporte ao mecanismo de crescimento: O futuro da IA ​​e do atendimento ao cliente


    Quando se trata de imaginar o futuro, o atendimento ao cliente costuma ser pintado sob uma luz distópica. Veja o filme de ficção científica de 2002 Relatório Minoritário. John Anderton, de Tom Cruise, entra na Gap, um sistema de reconhecimento de identidade o examina e um holograma pergunta sobre uma compra recente.

    Há algo perturbador nesta vinheta – um não humano não solicitado parece saber tudo sobre você (ou, como no filme, confunde você com outra pessoa). Mas a verdade é que os clientes hoje esperam esse tipo de serviço elegante e personalizado. Seus relacionamentos com varejistas, bancos, instituições de saúde – e praticamente todas as organizações com as quais eles têm negócios – estão mudando. Em uma economia digital sempre ativa, eles desejam se conectar quando e como desejam. Os clientes querem que suas perguntas sobre produtos sejam respondidas, problemas de contas resolvidos e consultas médicas remarcadas rapidamente e sem complicações.

    Eles estão começando a entender. Hoje, quando os clientes ligam para uma empresa para obter detalhes sobre seus produtos, a conversa é guiada por um chatbot. Eles respondem a algumas perguntas simples e o chatbot os orienta na direção certa. Se não puder responder a uma pergunta, um agente humano intervém para ajudar. A experiência do cliente é rápida e personalizada, e os clientes ficam mais felizes. Por outro lado, os agentes são mais eficazes e produtivos. Contemple o futuro real do atendimento ao cliente.

    Os softwares de inteligência artificial (IA) e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) estão abrindo o caminho para esse futuro. Juntas, as tecnologias podem automatizar tarefas de rotina, liberando agentes humanos e fornecendo-lhes insights baseados em dados para ajudar a resolver rapidamente os problemas dos clientes. Eles estão ajudando varejistas, bancos, agências governamentais e muito mais a repensar as metas de seus centros de atendimento ao cliente, permitindo que suas equipes evoluam de uma função de suporte para um motor de crescimento.

    Hoje, os avanços em IA e aprendizado de máquina estão permitindo níveis mais profundos de envolvimento e serviço do cliente do que nunca.

    Mas os desafios duros permanecem. O objetivo das organizações é oferecer o mesmo serviço ao cliente em todos os canais – telefone, chat, e-mail, mídia social – mas, na maioria das organizações hoje, a tecnologia ainda não está lá. As tecnologias de IA devem ser capazes de compreender a fala humana e as nuances emocionais em um nível mais profundo para resolver problemas complexos do cliente. E, na ausência de padrões universais que regem o uso ético da IA, as organizações precisam construir um conjunto de princípios orientadores que coloque as necessidades dos clientes em primeiro lugar – e estabeleça o tipo de confiança entre humanos e máquinas que faz tudo funcionar.

    Automatizar ou estagnar

    Em uma postagem de fevereiro, o Gartner prevê, “até 2022, 70% das interações com o cliente envolverão tecnologias emergentes, como aplicativos de aprendizado de máquina (ML), chatbots e mensagens móveis, de 15% em 2018”.

    Hoje, os avanços em IA e aprendizado de máquina estão permitindo níveis mais profundos de envolvimento e serviço do cliente do que nunca. Algoritmos poderosos e treináveis ​​podem analisar grandes quantidades de dados e aprender padrões para automatizar e auxiliar os processos de atendimento ao cliente. Esta tecnologia está mudando a face do atendimento ao cliente e ajudando as organizações a entender as necessidades dos clientes – muitas vezes antes mesmo deles – fornecendo o serviço de que precisam no momento certo, afirma Jayesh Govindarajan, vice-presidente de IA e aprendizado de máquina da Salesforce.

    “A IA sendo usada em quase todos os aspectos do atendimento ao cliente, começando com a triagem automática de casos de clientes para agentes com os conjuntos de habilidades corretos, e seguida por IA assistencial que intervém para revelar informações e respostas que ajudam os agentes a resolver os casos com mais rapidez e precisão, ”Diz Govindarajan. Há até mesmo IA que pode usar o contexto em uma conversa para prever uma resposta. “Se eu disser ‘Estou com fome, é hora de pegar um pouco …’”, diz Govindarajan, “ele sabe que provavelmente direi ‘almoço’ porque é meio da tarde”.

    A pandemia de coronavírus de 2020 está acelerando a transição para o serviço digital prioritário. As interações humanas estão se tornando cada vez mais virtuais: as pessoas estão fazendo mais de suas tarefas diárias na Internet, fazendo compras online e se reunindo e colaborando por meio de plataformas virtuais. As organizações estão reconhecendo a mudança rápida e respondendo ao desafio adotando chatbots e outras ferramentas de IA para coletar informações, classificar e encaminhar casos de clientes e resolver problemas de rotina.

    A tendência está ocorrendo em todos os setores, com maior adoção em varejo, serviços financeiros, saúde e governo, de acordo com Govindarajan. Quando as pessoas precisam de ajuda para devolver um produto ou renovar a carteira de motorista, o processo é cada vez mais automatizado. O mercado de automação de varejo sozinho foi avaliado em US $ 12,45 bilhões em 2019 e deve chegar a US $ 24,6 bilhões em 2025, de acordo com pesquisa da Mordor Intelligence.

    Essa adoção de amplo alcance é possível porque os modelos de linguagem, os motores por trás do processamento de linguagem natural, podem ser treinados para aprender um vernáculo específico. No varejo, por exemplo, um sistema de IA conversacional pode aprender a estrutura e o conteúdo de um catálogo de produtos, diz Govindarajan. “O vocabulário da conversa é específico do domínio, neste caso o varejo. E com mais uso, os modelos de linguagem aprenderão o vocabulário empregado em cada indústria. ”

    A aliança homem-máquina

    Conforme esse novo nível de serviço ao cliente evolui, ele segue em duas direções gerais. Por um lado, há uma experiência totalmente automatizada: um cliente interage com uma organização – guiado por chatbots ou outros prompts de voz automatizados – sem a ajuda de um agente humano. Por exemplo, o Einstein, o sistema de CRM baseado em IA da Salesforce, pode automatizar funções e tarefas repetitivas, como fazer perguntas a um cliente para determinar a natureza de uma chamada e encaminhá-la para o departamento certo.

    “Sabemos exatamente como é a estrutura de uma conversa”, diz Govindarajan. “Você vai ver uma saudação, coletar algumas informações e resolver um problema. É prático automatizar esses tipos de conversas. ” Quanto mais o modelo é usado, mais os algoritmos podem aprender e melhorar. Um estudo conduzido pela Salesforce descobriu que 82% das organizações de atendimento ao cliente que usam IA viram um aumento na “resolução no primeiro contato”, o que significa que o problema é resolvido antes que o cliente encerre a interação.

    Mas as respostas assistidas por IA têm limitações. Quando uma pergunta é mais complexa ou menos previsível, o envolvimento humano é necessário – pense em um turista explicando um problema em um segundo idioma ou alguém lutando para seguir as instruções de montagem de um ventilador de teto. Nesses cenários, a empatia é crítica. Um ser humano deve estar no circuito para trabalhar diretamente com o cliente. Assim, um agente intervém, consulta o sistema CRM para dados atualizados do cliente para obter o contexto necessário e ajuda o cliente a resolver o problema.

    “Você pode pensar na função do agente como o treinamento do sistema – os agentes corrigem as respostas geradas pela máquina e realizam ações de acompanhamento”, diz Govindarajan. “Enquanto o sistema ajuda o agente a encontrar a resposta certa usando modelos de aprendizado de máquina treinados em casos anteriores semelhantes e resolvidos com sucesso e nas interações anteriores do cliente com a empresa.”

    O agente também é capaz de cultivar um relacionamento melhor com o cliente ao turbinar a conversa com insights baseados em dados, tornando-a mais pessoal.

    Superando a tecnologia, desafios éticos

    Tudo isso pinta uma imagem empolgante do futuro do atendimento ao cliente – mas há obstáculos a serem superados. Os clientes estão cada vez mais se envolvendo com as empresas por meio de canais online e offline. A pesquisa da Salesforce descobriu que 64% dos clientes usam dispositivos diferentes para iniciar e encerrar transações. Isso significa que as organizações devem adotar e implantar tecnologias que possam fornecer a alardeada “visão única do cliente” – uma coleção agregada de dados do cliente. Ter essa visão ajudará a permitir a comunicação multimodal – o que significa que os clientes terão a mesma experiência, estejam eles em um telefone celular, mensagens de texto ou e-mail. Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina precisam se tornar mais eficientes; a IA de conversação precisa evoluir para detectar com mais precisão os padrões de voz, sentimento e intenção; e as organizações precisam garantir que os dados em seus algoritmos sejam precisos e relevantes.

    Os desafios vão além da tecnologia. Conforme os contact centers adotam IA, eles devem se concentrar em desenvolver a confiança entre a tecnologia e seus funcionários e clientes. Por exemplo, um chatbot precisa que os clientes saibam que é uma máquina e não um humano; os clientes precisam saber quais são as limitações do bot, especialmente nos casos em que informações confidenciais estão sendo trocadas, como na área de saúde ou finanças. As organizações que usam IA também precisam ser francas sobre quem possui os dados dos clientes e como eles lidam com a privacidade dos dados.

    As organizações devem levar essa responsabilidade a sério e se comprometer a fornecer as ferramentas de que os clientes e funcionários precisam para desenvolver e usar IA com segurança, precisão e ética. Em uma nota de pesquisa de 2019, o Gartner informa os líderes de dados e análises: “Chegue a um acordo com as partes interessadas sobre as diretrizes de ética de IA relevantes. Comece examinando as cinco diretrizes mais comuns que outras pessoas usaram: ser centrado no ser humano, ser justo, oferecer explicação, ser seguro e ser responsável. ”

    Em um mundo onde é cada vez mais importante construir relacionamentos fortes entre as organizações e o público, o serviço apresenta a maior oportunidade de elevar as experiências do cliente e buscar o crescimento. O valor em fazer isso está se tornando cada vez mais claro, diz Govindarajan. “Quando você implementa sistemas de IA e faz isso bem, o custo de lidar com casos diminui e a velocidade de resolvê-los aumenta. E isso gera valor para todos ”.

    Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado da MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipe editorial da MIT Technology Review.


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