Máquinas e inteligência artificial melhoraram trabalho
Poucos aspectos de negócio não foram afetados pelo uso crescente machine learning e da inteligência artificial (AI). O esforço de levar mais trabalho para as máquinas é compreensível. Visa oferecer um processamento mais rápido de tarefas mundanas com taxas de precisão mais altas. Com isso nenhuma reclamação (afinal, não é mais um humano executando a tarefa, mas máquinas fazendo o trabalho pelo ser humano). Com o crescente uso do machine learning e da inteligência artificial no serviço de atendimento ao cliente (customer service) não tem sido diferente.
Alguns podem argumentar que isso significará o fim do atendimento por humanos no serviço ao cliente. Outros acreditam que sempre haverá a necessidade de humanos devido aos aspectos, digamos, emocionais vinculados ao serviço. Embora as coisas não sejam tão simples assim, não há dúvida que o papel desempenhado pelo machine learning e pela AI no serviço ao cliente continuará a crescer. No entanto, é preciso pensar em como as máquinas e a tecnologia poderiam servir ao atendimento ao cliente e sim, “livrar” os humanos para novas e melhores oportunidades de negócio (do que se perder em tarefas que podem ser automatizadas por robôs, por exemplo).
Veja esses 3 exemplos abaixo:
As bases de conhecimento começaram principalmente como um meio de organizar e compartilhar informações. Mais do que simplesmente uma biblioteca de documentos, elas estão focadas em fornecer soluções passo-a-passo para problemas comuns ou conhecidos. Na sua concepção, inicialmente foram pensadas para uso interno. Todavia expandiram para o uso externo (ou clientes), uma vez que a internet tornou isso possível. Munidos de fortes recursos de pesquisa e filtragem, as bases de conhecimento facilitam o trabalho na busca por uma solução apropriada.
O aumento das bases de conhecimento acessíveis a clientes significava que já não havia um punhado de conhecimento especializado apenas nas mentes de algumas poucas pessoas no centro de atendimento ao cliente. A base de conhecimento era agora o cérebro da operação. À medida que as soluções foram encontradas, elas poderiam ser documentadas e facilmente compartilhadas.
Com clientes que utilizam sites de atendimento para acessar o conhecimento documentado de uma empresa, isso reduziu a necessidade de respostas “ao vivo” de agentes por telefone, email ou chat.
Uma equipe de atendimento ao cliente orientada para o conhecimento, no entanto, agora necessitava de novos tipos de funcionários. Esses funcionários exigiriam habilidades de escritores e editores. Tais papéis permitiriam que os funcionários com habilidades de escrita e edição fossem melhor utilizados. Fornecendo soluções documentadas que os agentes poderiam usar ao trabalhar com clientes ou mesmo que os próprios clientes poderiam acessar online.
As bases de conhecimento são componentes bastante conhecidos no conceito de auto-atendimento ao cliente. Isso porque a automação do auto-atendimento é outra ferramenta online de serviço ao cliente que possibilita resolver problemas comuns. Com isso, em vez de chamar o serviço ao cliente para verificar o status de um pedido, alterar um endereço, registrar uma garantia, solicitar um cartão de crédito de substituição etc, agora essas tarefas podem ser facilmente automatizadas. A dúvida ou solicitação do cliente é capturada e entregue via fluxo de trabalho para o departamento competente – fora do departamento do serviço ao cliente – que melhor responda ou complete a tarefa. O serviço ao cliente não é mais o intermediário, mas está literalmente nas mãos do próprio cliente.
Assim como as bases de conhecimento, o auto-atendimento automatizado significa que são necessários menos agentes para atender as opções de serviço ao cliente em tempo real. Com a automação, surgiu a necessidade de manter esse motor funcionando:
Mais uma vez, novas oportunidades foram criadas na sequência do que poderia parecer a eliminação das posições voltadas para o cliente.
Os chatbots foram uma adição mais recente do serviço ao cliente. Eles trabalham através da análise de interações do histórico de bate-papo. Oferecem uma interface de conversação entre o cliente e a plataforma de AI.
Quando os clientes iniciam um bate-papo:
Os chatbots têm, no entanto, suas limitações. A inteligência artificial funciona reconhecendo um padrão que corresponde a uma solução disponível. Ela só pode servir para fazer a triagem de problemas novos ou complexos. Tem capacidade limitada de raciocinar e diagnosticar problemas novos, anteriormente não relatados. Isso torna essas situações mais adequadas para os seres humanos – além de mais interessantes do que os problemas comuns e que poderiam ser facilmente solucionados pelo chatbot. Além disso, os chatbots não são capazes de responder bem em circunstâncias onde haja muita emoção envolvida. Ainda não possuem a capacidade de “sentir” e responder adequadamente à dor do cliente, digamos assim. Nesses casos, a melhor prática recomendada é que a AI reconheça palavras-chave “emocionais” e outras pistas de contexto e conecte imediatamente o cliente a um ser humano.
Se a única constante for a mudança, a taxa de mudança ocorrida no serviço ao cliente com o machine learning e a inteligência artificial continuará e até aumentará a velocidade na medida em que essas novas tecnologias amadurecem. Haverá um momento em que as máquinas e a inteligência artificial identificarão tópicos adequados e criarão seus próprios artigos de base de conhecimento. Da mesma forma, o auto-atendimento automatizado será criado diretamente pelo próprio sistema, pois identificará os padrões. E talvez seja possível, em algum momento, que os chatbots solucionem efetivamente problemas novos e complexos e tenham respostas emocionalmente apropriadas. As novas oportunidades, no entanto, surgirão para os seres humanos, enquanto houver a busca pela excelência no atendimento ao cliente.
Fonte: CustomerThink
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