Uso de IA no autoatendimento e sua relação com o ROI

As empresas, hoje em dia, têm clientes que buscam, cada vez mais, soluções rápidas, fáceis e confiáveis. Porém, muitos canais de autoatendimento fornecidos pelas organizações não atendem a essas expectativas. Uma pesquisa realizada pela Gartner apontou que, embora 70% dos clientes utilizem canais de autoatendimento em algum momento de sua jornada de atendimento, apenas 9% conseguem resolver totalmente seus problemas por meio dessas opções. Isso, muitas vezes, os leva a entrar em contato com um agente, anulando assim o propósito da experiência de autoatendimento.

Esta lacuna entre as expectativas do cliente e a experiência real com canais de autoatendimento pode prejudicar significativamente a reputação de uma organização e as taxas de retenção de clientes. Modelos eficazes de autoatendimento não apenas melhoram a experiência e a satisfação do cliente, mas também levam a economias significativas de custos e eficiências operacionais, ao reduzir drasticamente o volume de chamadas para centros de atendimento ao cliente, aumentar as taxas de desvio e melhorar a contenção do autoatendimento, e aumentar os tempos de resolução no primeiro contato, ajudando as organizações a resolverem problemas rapidamente. Além disso, fornecem aos clientes a autonomia, velocidade e personalização que desejam para soluções rápidas e eficazes, adaptadas às suas necessidades.

Não importa o quão bem-sucedida uma empresa possa ser, ela deve continuar a inovar, adaptar-se e ouvir os seus clientes, a fim de melhorar e personalizar a experiência do cliente. Enquanto 81% das marcas acreditam que compreendem profundamente os seus clientes, apenas 46% dos clientes globais concordam com isso, destacando a necessidade de melhorar as experiências dos clientes. Além disso, 64% dos consumidores dizem que abandonariam uma marca se a sua experiência não fosse personalizada (Relatório de Engajamento do Cliente 2024).

Em um cenário competitivo, reduzir a distância entre as expectativas dos clientes e a realidade quando se trata de canais de autoatendimento é importante para o sucesso das empresas. O fracasso em atender às expectativas dos clientes pode ter consequências terríveis. Por isso, inúmeras empresas estão dando alta prioridade à eliminação de pontos de atrito e à abordagem proativa das preocupações dos clientes – e a inteligência artificial (IA), combinada com dados de clientes em tempo real, pode ser a chave para o seu sucesso.

De acordo com uma pesquisa recente da BBC, os líderes empresariais de todo o mundo reconhecem os benefícios da IA, mas admitem que suas organizações não estão preparadas para adotá-la porque ainda não definiram uma estratégia com a qual se sintam confortáveis ou que compreendam bem.

Incorporar ferramentas de IA nas estratégias de atendimento ao cliente tornou-se essencial para empresas que buscam melhorar a experiência do cliente. A IA pode analisar grandes volumes de dados de clientes em tempo real, o que ajuda os agentes de atendimento a personalizarem as interações sem ficarem sobrecarregados com informações. Recursos de autoatendimento alimentados por IA, como chatbots e assistentes virtuais, podem lidar com consultas de rotina, dando aos agentes humanos mais tempo para resolver problemas complexos.

Além disso, a IA pode fornecer aos agentes resumos de interações anteriores com os clientes, permitindo-lhes compreender e resolver rapidamente o problema em questão, reduzindo a necessidade de repetição e melhorando a experiência do cliente. Isto não só melhora a velocidade e a precisão do serviço, mas também garante que o envolvimento seja relevante e individualizado.

Ao desenvolver uma estratégia de software de unidade de resposta audível (URA) acelerada por IA, as empresas também podem melhorar a eficiência do contact center, automatizando consultas e tarefas comuns, além de encaminhar conversas mais complexas para o conjunto de habilidades de agente apropriado. Na verdade, melhorar as taxas de contenção de URA em 5 a 20 por cento e melhorar as taxas de autenticação em 15 a 25 por cento pode reduzir os custos totais do call center em 10 a 30 por cento em apenas três a seis meses, de acordo com a McKinsey.

Também pode levar a um aumento na eficiência operacional. Com uma melhor compreensão do cliente usando IA conversacional e compreensão de linguagem natural (NLU), os clientes podem desfrutar de conversas semelhantes às humanas com agentes virtuais, reduzindo o tempo de resolução ao compreender a intenção do cliente.

O autoatendimento baseado em IA também pode ajudar a melhorar a largura de banda dos agentes, automatizando perguntas frequentes comuns de clientes que frequentemente obstruem as filas do contact center. Também pode levar à melhoria contínua dos agentes, reunindo dados proprietários de chamadas, usando ações históricas para prever as necessidades do cliente e aprimorando a jornada da URA de forma iterativa.

É de suma importância transformar as estratégias modernas de atendimento ao cliente, fornecendo um conjunto integrado de soluções que orquestram interações perfeitas em todos os canais. As empresas podem melhorar a experiência do cliente projetando jornadas do cliente que começam com um autoatendimento intuitivo e escalam até a resolução de problemas complexos com agentes ativos. Os agentes obtêm acesso a dados e contexto em tempo real, permitindo-lhes oferecer um serviço que não é apenas eficiente, mas também centrado no cliente.

Assim, é possível otimizar a IA para as empresas, aproveitando suas vantagens. Isso ajuda as empresas a se tornarem não apenas conscientes do cliente, mas também focadas neles, levando a um melhor envolvimento e ROI.