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.
Humanos x máquinas
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:
Humanos: A base de conhecimento
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.
Acesso online
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.
Auto-atendimento por máquinas
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.
Bases de Conhecimento
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:
- Através de análises para determinar quais problemas comuns dos clientes poderiam se beneficiar da automação;
- Filtrando os que não fossem mais úteis;
- Desenvolver e testar os fluxos de trabalho que alimentam a automação.
Mais uma vez, novas oportunidades foram criadas na sequência do que poderia parecer a eliminação das posições voltadas para o cliente.
Machine learning: Chatbots
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:
- O bot reconhece palavras-chave e frases;
- Com base nelas, oferece soluções simples;
- Ou encaminha as soluções disponíveis em artigos de base de conhecimento;
- Ou, ainda, para direcionar o cliente ao auto-atendimento automatizado.
Inteligência Artificial
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.
Inteligência Artificial: O que vem por aí?
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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