O papel da IA ​​na criação de uma experiência de cliente mais humana

Em um mundo onde a mídia social e a tecnologia nivelaram o campo de jogo entre marcas grandes e pequenas, os líderes sabem que o único verdadeiro diferenciador é a experiência do cliente (CX). Eles sabem que é um dos aspectos mais humanos da administração de uma empresa – e estão explorando tecnologias inovadoras como inteligência artificial (IA) para enriquecê-la.

Além da eficiência do fluxo de trabalho, as ferramentas de IA fornecem insights diferenciados que podem transformar a jornada do cliente para torná-la mais envolvente e de suporte. Eles permitem que você desenvolva uma estratégia de experiência do cliente atraente para atender melhor os clientes, fornecer ofertas personalizadas e construir relacionamentos significativos.

Neste artigo, detalharemos o que é a experiência do cliente com IA e as tecnologias que a capacitam. Você também verá oito aplicações práticas de IA para criar uma experiência personalizada e memorável para o cliente.

O que é a experiência do cliente orientada por IA?

A experiência do cliente de IA é o uso de tecnologias de IA, como processamento de linguagem natural (NLP), análise de texto e análise de sentimentos para encantar os clientes onde e como eles interagem com sua marca.

As ferramentas de IA não apenas ajudam a substituir processos complicados por fluxos de trabalho altamente eficientes, mas também analisam dados não estruturados para extrair importantes informações de negócios. Esses insights valiosos capacitam os funcionários a tomar melhores decisões que melhoram a experiência e a satisfação geral do cliente.

De fato, de acordo com o Relatório do Estado das Mídias Sociais de 2023, 96% dos líderes empresariais acreditam que a IA ajudará as empresas a melhorar significativamente seus processos de tomada de decisão no futuro.

Tecnologias que potencializam a experiência do cliente de IA

Existem muitas tecnologias baseadas em IA que funcionam em conjunto para elevar a experiência do cliente. Estes são os mais proeminentes.

Processamento de linguagem natural

O NLP ajuda um computador a entender a linguagem humana por meio de análise de texto, completa com coloquialismos, nuances baseadas em linguagem e emojis. Para fazer isso, o NLP usa duas outras subtarefas de IA: compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG). NLU e NLG capacitam assistentes inteligentes e chatbots orientados por IA para que possam ser usados ​​para atendimento ao cliente aprimorado 24 horas por dia.

Análise de sentimentos

A análise de sentimentos detecta emoções ou sentimentos nos dados, que podem ser usados ​​para avaliar como os clientes percebem sua marca ou seus serviços. A tecnologia identifica o sentimento no feedback de uma ampla variedade de fontes, como plataformas como Trustpilot ou Google My Business, comentários de mídia social e menções diretas, pesquisas e fontes de notícias.

Análise preditiva

A análise preditiva entende os padrões de comportamento do cliente para antecipar as necessidades futuras do cliente. É usado para otimizar as vendas, planejar a logística e a cadeia de suprimentos ou impulsionar as promoções da marca para obter o máximo impacto. Por exemplo, ao estudar os dados do cliente, os varejistas podem antecipar fluxos e refluxos em passos com base na localização, eventos ou estações e alocar recursos de acordo.

A análise preditiva também pode ser usada para conter a rotatividade de clientes, identificando fatores contribuintes com base na voz dos dados do cliente.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é usado para extrair insights de grandes quantidades de dados automaticamente. Os sistemas de IA usam aprendizado de máquina para automatizar subtarefas, como extração de tópicos, classificação de recursos e análise de texto necessária para análise de texto e análise de sentimento.

Esses modelos analisam dados por meio de redes neurais artificiais (ANNs) para entender e correlacionar padrões nos dados e aprender à medida que avançam. Isso significa que, quando eles processam os dados da experiência do cliente, podem se aprofundar nos dados demográficos, interesses, tendências e outros fatores do público para fornecer informações cada vez mais precisas ao longo do tempo.

Um exemplo disso é como o Spotify usa aprendizado de máquina para melhorar as recomendações de conteúdo. Ele prevê o que os consumidores podem gostar com base em suas escolhas de audição atuais e oferece sugestões personalizadas em gêneros musicais, listas de reprodução e podcasts.

Reconhecimento de entidade nomeada

O reconhecimento de entidade nomeada (NER) permite que um computador identifique nomes importantes que ocorrem nos dados. Essas entidades nomeadas podem ser pessoas, empresas, moedas ou locais e são necessárias para a análise competitiva. Um modelo NER pode ser treinado para reconhecer milhões de pontos de dados e aplicá-los a contextos específicos do setor.

visão computacional

A visão computacional ajuda no reconhecimento de imagem e no reconhecimento óptico de caracteres (OCR), o que ajuda um sistema a detectar padrões em big data baseado em imagem. Essa tecnologia é frequentemente usada para identificar celebridades, marcas e produtos em plataformas de mídia social para publicidade direcionada e análise competitiva e para diagnosticar problemas do cliente.

8 maneiras de aplicar IA à experiência do cliente

De acordo com nossa pesquisa, os líderes empresariais veem um grande potencial para a IA tornar suas marcas mais centradas no cliente. Aqui estão as aplicações mais úteis de IA e aprendizado de máquina que os executivos acreditam que criarão uma experiência do cliente mais rica e eficaz.

1. Segmentação comportamental para produtos e marketing direcionados

De acordo com o relatório The State of Social Media 2023, 49% dos líderes empresariais acham que a IA será crítica para a segmentação comportamental para identificar e atingir segmentos específicos de clientes.

Os recursos de IA examinam milhões de pontos de dados de várias fontes, como mídias sociais e sites de revisão, para detectar padrões ocultos. É assim que eles fornecem insights além dos estereótipos demográficos tradicionais (como, todos os jogadores são do sexo masculino), permitindo que você restrinja a segmentação o quanto quiser. Esses insights ajudam você a desenvolver campanhas de marketing direcionadas mais eficazes e um nível mais alto de personalização em produtos e serviços.

Por exemplo, esta empresa de maquiagem tem uma campanha de marketing direcionada no Facebook para mulheres acima de 50 anos para uma seção de sua linha de maquiagem, com base no perfil do público.

2. Análise preditiva para prever o comportamento futuro do cliente

De acordo com o mesmo relatório, 45% dos líderes acreditam que o uso de análises preditivas para indicar o comportamento futuro do cliente será um aplicativo de IA essencial.

A análise preditiva usa aprendizado de máquina para analisar dados, tanto internos (dados de vendas e clientes) quanto externos (eventos atuais, dados de concorrentes, análises e comentários de mídia social) para insights. Eles são essenciais para antecipar tendências de mercado e informar decisões sobre controle de estoque, gastos com marketing e outros investimentos.

Por exemplo, a empresa de bebidas alcoólicas Diageo usa IA para obter previsões em tempo real da demanda do cliente, preços de commodities e pagamentos de credores. Ele também usa insights de IA para informar as decisões de investimento com base em fatores como tempo, duração e alcance de uma campanha de marketing.

3. Otimize os preços com base na demanda

Quarenta e cinco por cento dos líderes de negócios dizem que IA e ML serão essenciais para a construção de modelos dinâmicos de preços no futuro.

Isso não é surpreendente, visto que a precificação dinâmica é comum em setores como hotelaria e turismo com demanda de clientes flutuante (por exemplo, a popularidade de um voo/destino) e sazonalidade (fins de semana ou dias úteis).

Os algoritmos de IA analisam dados históricos e em tempo real (por exemplo, inventário, vendas com base demográfica, preços de concorrentes e postagens de mídia social) para obter insights altamente relevantes e sensíveis ao tempo. Com essas informações, as equipes podem personalizar o preço do produto e as mensagens de forma proativa para que você possa aumentar sua competitividade e atingir as metas de receita.

4. Análise de sentimento para entender o feedback do cliente

Entre os líderes de negócios que pesquisamos, 44% relatam que a análise de sentimento orientada por IA será fundamental para entender o feedback do cliente e responder aos problemas do cliente com mais eficiência.

A análise de sentimento pode especificar o que os clientes gostam e não gostam na sua marca, fornecendo métricas negativas e positivas direcionadas sobre um tópico ou aspecto do seu negócio. Por exemplo, um sistema de saúde pode usar a análise de sentimento de mídia social para identificar quais aspectos de sua organização os pacientes estão satisfeitos e quais precisam ser melhorados.

Dessa forma, a análise de sentimentos pode identificar fatores que afetam a imagem da sua marca, a taxa de retenção de clientes ou a fidelidade à marca.

No Sprout, você pode fazer isso a partir de uma variedade de fontes de escuta social, como Twitter e Instagram. Você pode monitorar e organizar menções sociais em tempo real e medir sentimentos com base em termos e hashtags que deseja rastrear, tudo em uma plataforma unificada.

5. Personalize o conteúdo e melhore o envolvimento do cliente

Quarenta e quatro por cento dos entrevistados acham que o uso de mecanismos de recomendação de conteúdo para melhorar a personalização é uma das aplicações mais promissoras da IA.

As ferramentas de IA fornecem informações específicas do cliente a partir de históricos de compras, comportamento do site (pesquisas, rolagens e cliques) e comentários para prever no que eles podem estar interessados, para que você possa personalizar e otimizar seu conteúdo para obter o máximo impacto.

Você também pode impulsionar o envolvimento do cliente e melhorar significativamente as taxas de resposta do cliente com respostas sugeridas personalizadas e pré-aprovadas usando ferramentas como Sprout, como a marca de sorvete Carvel fez para uma experiência aprimorada do cliente.

6. Reconhecimento de imagem para analisar o conteúdo visual

Com o conteúdo visual dominando tudo, desde a mídia social até a pesquisa na web, 43% dos líderes empresariais acreditam que a IA ajudará no reconhecimento de imagens para identificar e analisar o conteúdo visual.

Os algoritmos de IA visual identificam padrões no conteúdo visual, analisam históricos de pesquisa e fornecem sugestões direcionadas para ideias ou variações de design. Muitas marcas populares, como Canva e redes sociais como o Pinterest, já integraram esse recurso de IA em suas plataformas para uma experiência de usuário mais rica.

A IA visual é igualmente crítica na mineração de sentimentos, análise de concorrentes e táticas personalizadas de marketing e publicidade. Por exemplo, ao pesquisar “ideias de quarto com parede cinza” no Pinterest, também recebi anúncios direcionados da marca de decoração para casa Wayfair.

AI para conteúdo visual também inclui análise de conteúdo de vídeo.

Os vídeos são apenas uma série de imagens ou quadros exibidos em velocidade acelerada. Os algoritmos de IA analisam esses quadros e procuram rostos de celebridades, marcas, logotipos, locais ou outros elementos que eles foram treinados para procurar.

Essa capacidade é uma virada de jogo porque permite medir o sentimento em vídeos tão facilmente quanto em dados de texto. Você pode medir o sentimento do cliente e realizar análises competitivas em marcas concorrentes a partir de vídeos em plataformas como TikTok, Instagram e YouTube.

7. Melhore o atendimento ao cliente por meio de interações aprimoradas do chatbot

Quarenta e um por cento dos líderes de negócios acham que o NLP desempenhará um papel fundamental na melhoria das interações com os clientes por meio de assistentes virtuais e chatbots inteligentes.

O NLP permite que agentes virtuais e chatbots entendam a linguagem de conversação e respondam aos clientes gerando respostas automaticamente com base em parâmetros definidos.

Ao contrário dos chatbots baseados em regras, os algoritmos orientados por IA têm a capacidade de entender a semântica e, portanto, identificar os problemas do cliente com mais facilidade. Eles podem até recomendar as próximas etapas, como direcionar o cliente a um agente ao vivo.

Marcas como o Walmart já estão adotando recursos de IA de conversação com o ChatGPT para enriquecer a experiência do cliente. Além de ter acesso a um atendimento intuitivo, os clientes também poderão adicionar produtos ao carrinho por meio de mensagens de texto ou comandos de voz, por meio do aplicativo móvel do Walmart.

8. Pesquisa por voz otimizada para melhor experiência do cliente e classificação de SEO

Por último, mas não menos importante, 40% dos líderes acreditam que a otimização de pesquisa por voz é uma das aplicações mais importantes da IA ​​no futuro.

A otimização de pesquisa por voz baseada em IA melhora o conteúdo e a estrutura do seu site para aumentar a visibilidade, para que você se saia melhor nas classificações de pesquisa por voz. Essa é uma necessidade crescente para as marcas, uma vez que as compras habilitadas por voz por meio de smartphones e dispositivos inteligentes em casa devem crescer 400% em dois anos (2021 a 2023).

Da mesma forma, a IA está ajudando a substituir os tediosos sistemas de gravação de voz interativa (IVR) por automação de voz inteligente para aumentar a eficiência do atendimento ao cliente.

Crie uma experiência de cliente mais humana com IA

As ferramentas de IA podem acelerar seu caminho para uma experiência de cliente mais rica, baseada em atendimento personalizado, suporte mais rápido e engajamento autêntico.

A realização de uma auditoria de experiência do cliente é um bom ponto de partida para que você possa identificar o que está funcionando no momento e quais áreas precisam de sua atenção. Também lhe dará uma ideia melhor de quais recursos de IA atenderão melhor aos seus objetivos de negócios.

Dê uma olhada em alguns dos modelos que desenvolvemos para ajudá-lo a auditar e otimizar a experiência do cliente.