InícioNotíciasDicasChatbots que analisam tom de voz e texto reduzem frustração em atendimentos

Chatbots que analisam tom de voz e texto reduzem frustração em atendimentos

A rapidez na resposta ao cliente é a linha que separa o sucesso da frustração. Uma pesquisa da Harvard Business Review revela que empresas que entram em contato com potenciais clientes dentro de uma hora têm uma probabilidade sete vezes maior de converter esses leads em comparação com aquelas que demoram mais tempo.

Além disso, dados do InsideSales mostram que as chances de converter um lead diminuem em 80% após cinco minutos do contato inicial. Isto é, a probabilidade de qualificação é oito vezes maior nos primeiros cinco minutos em comparação com um intervalo de 5 a 24 horas.

No mundo físico, um consumidor que entra em uma loja e não é atendido rapidamente pode simplesmente sair e procurar outra opção. No digital, a lógica é a mesma, só que a concorrência está a um clique de distância. Se uma empresa demora a responder uma mensagem no WhatsApp ou um e-mail de cotação, perde a chance de conversão para quem chegou antes.

“Hoje, não é mais uma questão de apenas atender bem, mas de atender rápido e com qualidade. O tempo de resposta define o fechamento de um negócio e, em muitos casos, fideliza o consumidor. Quem não se adapta, perde espaço”, destaca Mateus Miranda, CIO do Irrah Tech, empresa especialista em soluções digitais para empresas.

Com consumidores cada vez mais exigentes, não basta apenas treinar equipes para responder com mais agilidade. A tecnologia surge como uma estratégia essencial, e a inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma ferramenta crucial para aproximar ainda mais marcas e clientes.

O Irrah Tech, por exemplo, desenvolveu o GPT Maker, uma solução que cria e personaliza chatbots para atender a demandas específicas das empresas. “Diferente dos chatbots tradicionais, que seguem fluxos engessados, o sistema o Irrah Tech interpreta contextos e ajusta o tom de voz conforme o cliente, agilizando o atendimento em até 50% em comparação com sistemas tradicionais.”

O CIO ainda destaca que isso ocorre porque a IA é capaz de responder de forma mais rápida e eficiente, lidando com questões simples e encaminhando apenas os casos mais complexos para humanos, sem interromper o fluxo de interação, isto é, sem pausas ou quebras na sequência natural da conversa. “O ganho de tempo é principalmente pela capacidade de fornecer respostas imediatas, reduzir a espera e otimizar o processo de resolução de problemas. Por exemplo, em um atendimento tradicional, o cliente pode esperar por respostas demoradas, precisar repetir informações ou ser transferido de um atendente para outro. Já com o sistema mencionado, o fluxo de comunicação é mantido de maneira contínua, proporcionando uma experiência mais rápida e sem interrupções”.

CHATBOT aprende e cria comunicação inteligente emocionalmente

Miranda explica que o GPT Maker não é um chatbot comum. “Ele aprende com os conteúdos que a empresa já tem, como sites, documentos internos e atendimentos anteriores, garantindo respostas mais precisas e personalizadas. Além disso, permite ‘personificar’ a interação, criando uma comunicação com inteligência emocional ajustada ao perfil do público-alvo.”

A versatilidade da ferramenta permite aplicação em diferentes setores, desde o varejo até a saúde e a alimentação. Empresas que lidam com grande volume de atendimento, como e-commerces e redes de serviços, se beneficiam da automatização para manter um suporte ativo 24 horas por dia, sete dias por semana.

“Pense em um restaurante que recebe dezenas de pedidos e dúvidas por WhatsApp todos os dias. Com um atendimento tradicional, os clientes enfrentariam filas virtuais, mensagens ignoradas e pedidos perdidos. Já com um chatbot treinado por IA, as respostas são instantâneas: o consumidor recebe o cardápio, escolhe os itens, faz o pagamento e recebe a confirmação, tudo sem intervenção humana. Isso reduz erros e aumenta a fidelização dos clientes, pois o processo se torna mais ágil, eficiente e sem interrupções, proporcionando uma experiência de atendimento mais satisfatória e sem contratempos.”

No setor da moda, a automação também já é uma realidade. O Kigi, outro produto da IRRAH, é um ERP integrado ao WhatsApp e uma plataforma de e-commerce voltada para lojistas desse segmento. “Além de facilitar as vendas, a solução agiliza a comunicação com clientes e fornecedores, automatizando processos que antes exigiam tempo e esforço manual”, explica.

Com a digitalização acelerada, o tempo de resposta continuará sendo um fator determinante para a experiência do cliente. Ferramentas como Dispara Aí e Plug Chat, ambas do Irrah Tech, já estão sendo adotadas por empresas que querem otimizar o uso do WhatsApp para automação de marketing e gestão de atendimento.

“A tecnologia não substitui o fator humano, mas o complementa. No fim das contas, o que o consumidor quer é uma experiência ágil, personalizada e sem frustrações. E a IA é a melhor aliada para entregar isso”, finaliza o especialista.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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