Como usar a IA para oferecer um melhor atendimento ao cliente

As equipes de atendimento ao cliente estão constantemente sob pressão. Embora os clientes esperem que eles respondam imediatamente e saibam todas as respostas, equipes isoladas, fluxos de trabalho opacos e dados fragmentados de clientes nos canais aumentam os desafios que as equipes de suporte enfrentam continuamente. Eles precisam das ferramentas certas para tomar decisões rápidas e eficientes e fornecer o tipo de atendimento personalizado ao cliente necessário no ambiente competitivo atual.

Felizmente, inovações em inteligência artificial (IA), como modelos generativos pré-treinados (GPT) e análise de texto, estão transformando a maneira como as equipes de atendimento ao cliente operam. Eles ajudam você a criar atendimento ao cliente de classe mundial rastreando e unificando mensagens de diferentes canais, criando transparência no fluxo de trabalho, reduzindo o tempo de suporte e identificando informações importantes sobre o que os clientes desejam - ou não - da sua marca.

Neste guia, daremos a você informações sobre o que o atendimento ao cliente de IA envolve e como usá-lo a seu favor. Além disso, você verá exemplos de como outras empresas o estão usando para elevar o atendimento ao cliente.

O que é atendimento ao cliente de IA?

O atendimento ao cliente de IA é o uso de tecnologias de IA, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP) e análise de sentimento para fornecer suporte aprimorado e intuitivo a clientes atuais e futuros.

As ferramentas de atendimento ao cliente de IA usam redes neurais (NNs) e aprendizado de máquina para extrair insights de temas e tópicos comuns nas interações com o cliente e aprender com eles. Isso, combinado com os recursos do GPT, os torna cada vez mais inteligentes com o tempo e dá às equipes de atendimento ao cliente o contexto necessário para fornecer suporte personalizado e oportuno.

Os benefícios da integração da IA ​​em seus canais de suporte ao cliente

O atendimento ao cliente com suporte de IA ajuda as empresas a refinar e dimensionar suas funções de suporte sem sobrecarregar os agentes. Aqui está um olhar mais próximo.

Escale suas funções de atendimento ao cliente

De acordo com o relatório State of Social Media de 2023, 93% dos líderes empresariais acreditam que os recursos de IA e ML serão essenciais para dimensionar as funções de atendimento ao cliente nos próximos três anos.

O aprendizado de máquina eleva as funções de suporte em todos os canais, incluindo atendimento ao cliente de mídia social, sem esforço com automação inteligente. Isso inclui chatbots de atendimento ao cliente que respondem e resolvem problemas instantaneamente e estão disponíveis 24 horas por dia.

As tecnologias de IA, como o NLP, também analisam os dados do chatbot para identificar temas recorrentes nas conversas do cliente, para que você saiba o que é mais importante para o seu público-alvo.

Ofereça um atendimento ao cliente mais proativo

Mais de 40% dos mesmos líderes de negócios acreditam que a análise de sentimentos é uma das aplicações mais essenciais de IA e ML, especificamente para entender o feedback do cliente e responder a problemas em tempo real.

Os algoritmos de análise de sentimento identificam sentimentos positivos, negativos e neutros nos dados, enquanto o aprendizado de máquina ajuda a entender grandes quantidades de dados diferentes de vários canais.

Combinados, você obtém informações importantes sobre como planejar tendências emergentes e fornecer atendimento ao cliente proativo para manter os clientes satisfeitos. Por exemplo, com dados relevantes em mãos, você pode saber quando pausar os anúncios direcionados para clientes com um tíquete de suporte ativo até que o problema seja resolvido.

Eleve o suporte ao cliente com escuta de mídia social

De acordo com a mesma pesquisa, 62% dos líderes dizem que os dados de mídia social são essenciais para suas funções de atendimento ao cliente. E 59% dizem que esperam confiar mais nos dados sociais para suporte ao cliente no futuro.

De tópicos de tendências a insights de concorrentes, a escuta de mídia social oferece insights acionáveis ​​para melhorar seu atendimento ao cliente em todos os canais.

Ferramentas de IA como o Sprout analisam toneladas de dados de escuta social em minutos para que você possa tomar decisões baseadas em dados com base nas conversas que acontecem em torno de sua marca e setor. Por exemplo, as equipes de atendimento ao cliente podem usar a escuta social para se antecipar a defeitos de produtos ou problemas de serviço se virem reclamações semelhantes nas redes sociais.

Melhorar a qualidade dos chatbots de suporte ao cliente

Entre os líderes pesquisados, 41% acham que o NLP será crucial para melhorar as interações com os clientes por meio de assistentes virtuais e chatbots inteligentes.

Flexíveis e intuitivos, os chatbots de IA são conduzidos por NLP, geração de linguagem natural (NLG) e redes neurais. Eles entendem e identificam as solicitações dos clientes com mais facilidade e interagem com os usuários de maneira natural e humana, além de se lembrarem dessas interações.

Por exemplo, eles podem direcionar os clientes para agentes reais no departamento relevante ou solicitar mais informações para fornecer uma solução, oferecendo o equilíbrio perfeito entre a eficiência da máquina e a experiência humana.

5 maneiras de usar IA no atendimento ao cliente

Aqui estão cinco maneiras tangíveis de como o atendimento ao cliente com IA capacita sua equipe e protege o relacionamento com o cliente.

1. Configure chatbots de atendimento ao cliente

Os chatbots de atendimento ao cliente de IA conversacional são treinados para entender a intenção e o sentimento por trás das consultas dos clientes, tornando-os ultraeficientes. Eles conversam com os clientes casualmente para criar uma experiência mais humana e lidar com grandes volumes de mensagens sem esforço. Cada interação adiciona novas palavras, frases e trending topics às suas redes neurais para referência futura, para que possam oferecer melhor a resolução certa.

A integração de chatbots em suas operações de atendimento ao cliente ajuda os clientes a se conectarem com você dentro ou fora do horário comercial e a obter assistência oportuna e eficiente, mesmo quando sua equipe não está disponível.

Por exemplo, as agências de viagens online Priceline e Booking.com estão expandindo suas ofertas de atendimento ao cliente para incluir o chatbot AI, Penny, em colaboração com o ChatGPT. O chatbot é acessível como um concierge 24 horas por dia, 7 dias por semana, ajuda os clientes a concluir as reservas e atua como um guia local para aprimorar a experiência do hóspede.

Se preferir um chatbot baseado em regras em vez de uma IA, você pode criar um em minutos usando o Bot Builder do Sprout em suas contas do Twitter e do Facebook. Basta selecionar seu perfil de chatbot e seguir o assistente para obter instruções.

Se você optar por usar um modelo, obterá uma árvore de decisão com regras predeterminadas e opções de script que serão preenchidas automaticamente no estágio de configuração. Você também pode adicionar regras adicionais, escrever uma cópia personalizada para suas respostas de chatbot e adicionar imagens e GIFs. Depois de configurado, todas as conversas do cliente serão transmitidas diretamente para a caixa de entrada inteligente.

2. Analise o sentimento do cliente

Os clientes são mimados pela escolha e difíceis de segurar. É por isso que as equipes de vendas e marketing estão se unindo ao atendimento ao cliente para entender e superar as barreiras do funil de marketing tradicional.

Empresas como a TikTok já estão sintonizadas com esse novo fenômeno. Ao criar conteúdo hiperpersonalizado e envolvimento impulsionado pelo sentimento do público, eles estão reinventando a forma como os clientes interagem com uma marca.

Os recursos de IA, como a análise de sentimentos, extraem insights de centenas de conversas com clientes em canais sociais, ferramentas de CRM, chatbots ou chamadas de suporte ao cliente para revelar sentimentos ocultos em vários tópicos (incluindo seus concorrentes). Você também obtém métricas sobre o comportamento do cliente, motivações de compra e integridade da marca, essenciais para as equipes de atendimento ao cliente. Por exemplo, eles podem usar esses dados para monitorar tickets e tomar as medidas apropriadas para evitar escalações.

Esses insights também são essenciais para equipes interorganizacionais, como marketing e vendas, para que possam adaptar seus esforços para atender melhor às preferências do cliente. Pense: Adaptar os anúncios com base na demografia do cliente ou diferenciar as mensagens com base nas percepções dos concorrentes da escuta social.

O Sprout permite que você rastreie e analise o sentimento de suas menções sociais em várias redes e plataformas de avaliação como Twitter, Instagram, Facebook e Google My Business.

Você pode restringir a pesquisa de sentimento com palavras-chave ou em consultas específicas, incluindo reclamações, elogios e experiências específicas do cliente, tudo em um só lugar. Use o widget de análise de sentimento para monitorar menções positivas, negativas e neutras em tempo real ou acompanhar as mudanças no sentimento ao longo do tempo.

3. Personalize rapidamente as interações com o cliente

Os clientes não querem ser anônimos - eles querem ter uma conexão pessoal com sua marca. E o atendimento ao cliente empático e personalizado é essencial para esse fim. Aumenta o envolvimento do cliente, constrói lealdade e promove relacionamentos duradouros.

Mas escrever respostas personalizadas para cada reclamação e consulta do cliente não é sustentável, especialmente quando sua equipe está gerenciando solicitações de clientes de vários canais.

É aqui que as ferramentas habilitadas para IA, como o Sprout, aumentam o nível de sua pilha de tecnologia de atendimento ao cliente.

Por exemplo, as respostas sugeridas do Sprout ajudam suas equipes a responder mais rapidamente às perguntas mais frequentes no Twitter. Eles são alimentados por ML e algoritmos de pesquisa semântica que permitem que a ferramenta entenda automaticamente o contexto de uma mensagem recebida.

Esses algoritmos identificam tópicos e temas e sugerem as respostas mais adequadas. Além disso, suas equipes têm controle total sobre essas mensagens para personalizá-las para uma sensação mais personalizada e adicionar detalhes relevantes.

O recurso Enhance by AI do Sprout, alimentado por nossa integração OpenAI, aumenta ainda mais essa capacidade. As equipes de atendimento ao cliente podem ajustar rapidamente a duração e o tom da resposta para melhor corresponder à situação.

4. Aumente a produtividade da equipe

O esgotamento dos funcionários é um problema real para os líderes de atendimento ao cliente em todos os setores, e o atendimento ao cliente de IA fornece uma pausa muito necessária. Ferramentas inteligentes tornam os fluxos de trabalho transparentes para que os membros da equipe tenham uma visão unificada de todas as mensagens do cliente em um local central e visibilidade da tarefa para superar a duplicação.

Por exemplo, a ING Turkey colaborou com a empresa de IA de conversação, Sestek, para desenvolver um sistema inteligente de resposta de voz interativa (IVR) de conversação para gerenciar chamadas de cobrança que são automaticamente desviadas para ele. Isso aumentou a eficiência, liberando a equipe de suporte para outras interações valiosas.

A ferramenta de IA lida com interações complexas com o cliente sem esforço e reduz pela metade a carga de trabalho da sobrecarregada equipe de atendimento ao cliente do ING. Também levou ao aumento de pagamentos de clientes em 60%.

5. Colete tendências e insights

O agrupamento de tópicos e a análise de sentimento baseada em aspectos fornecem insights granulares sobre áreas de negócios ou produtos que precisam ser aprimoradas, trazendo à tona temas comuns em reclamações e consultas de clientes. Isso inclui informações sobre dados demográficos do cliente e tendências emergentes, essenciais para orientar sua estratégia de atendimento ao cliente.

Por exemplo, use esses dados para enriquecer seu centro de recursos com informações que cobrem o que é mais importante para seu público ou atualize as perguntas mais frequentes (FAQs) dos clientes. Isso melhora a transparência para os clientes em potencial na fase de tomada de decisão que estão navegando nos produtos.

Os recursos de IA e aprendizado de máquina do Sprout permitem que você extraia insights importantes de clientes sociais e online para fornecer uma visão centralizada do feedback e das experiências dos clientes. Suas equipes nunca perdem uma mensagem e resolvem dúvidas com informações contextuais para um serviço rápido e meticuloso.

3 exemplos de atendimento ao cliente de IA

Esses três exemplos destacam como o atendimento ao cliente de IA está capacitando as marcas de maneiras inovadoras.

1. Uber

A empresa de transporte e compartilhamento de viagens, Uber, está empenhada em aprimorar a experiência do usuário e elevar seu atendimento ao cliente com IA. A equipe interna de cientistas de dados da empresa criou uma IA conversacional que capacita as equipes de suporte ao cliente da Uber a resolver problemas de maneira rápida e eficiente. A ferramenta também permite uma interação mais perfeita entre motoristas, parceiros e equipe de atendimento ao cliente para melhor comunicação e segurança no trânsito.

A Uber está usando ainda mais IA para fornecer localizações mais precisas para aumentar a precisão das correspondências motorista-passageiro e tempos de chegada estimados precisos, o que levou a menos cancelamentos e problemas de atendimento ao cliente.

2. 1-800-Flores

1-800-Flowers é um serviço on-line de entrega de flores e presentes com 93 locais apenas nos EUA e oferece serviços internacionalmente.

Ela colaborou com a IBM para desenvolver um chatbot de atendimento ao cliente de IA que os clientes acessam na web ou em seu aplicativo móvel para fazer pedidos. Construído em IA conversacional, o chatbot da 1-800-Flowers, GWYN (um jogo inteligente de palavras que é um acrônimo para “presentes quando você precisar”), conversa com os clientes de maneira humana e oferece sugestões personalizadas com base em diferentes consultas.

Com o assistente virtual instalado, os clientes recebem atendimento 24 horas por dia, 7 dias por semana, independentemente de onde estejam ou em que fuso horário estejam.

3. Aptidão sensorial

A empresa de saúde e fitness com sede em Miami, Sensory Fitness, oferece uma experiência de academia holística que inclui exercícios intensos e programas de alongamento e recuperação restauradores. Para atender às necessidades de uma clientela em rápido crescimento, eles colaboraram com a empresa de IA, FrontDesk AI, para desenvolver um assistente virtual de IA personalizado, Sasha, para aprimorar seus recursos de atendimento ao cliente.

Personalizado para refletir a voz da marca Sensory Fitness, Sasha fala com os clientes de maneira conversacional e fornece assistência de várias maneiras - desde agendamento e reagendamento de compromissos até integração de novos clientes. Alimentado por redes neurais, o Sasha lembra o histórico de cada chamador e a preferência de serviço e, em média, atende 160 chamadas que, de outra forma, iriam para o correio de voz.

Integrado ao aplicativo de reservas da empresa, o assistente de atendimento ao cliente AI resultou em economia operacional de mais de US$ 30.000 em um ano.

Promova melhor suporte e equipes mais felizes com atendimento ao cliente de IA

Como líderes de atendimento ao cliente, seu objetivo final é capturar e aprofundar a fidelidade do cliente. A IA no atendimento ao cliente ajuda você a criar experiências personalizadas para atingir esse objetivo. Alimentado por chatbots de IA, mensagens personalizadas e fluxos de trabalho inteligentes, ele capacita suas equipes a oferecer suporte aos clientes com confiança onde e como eles interagem com sua marca. E os dados sociais são fundamentais para atingir esse equilíbrio entre automação escalável e serviço personalizado.

Saiba mais sobre como os líderes empresariais estão investindo em mídias sociais e o papel que a IA desempenhará no aproveitamento de dados e insights sociais em toda a organização no relatório The State of Social Media 2023.