Problemas resolvidos com IA e aprendizado de máquina no atendimento ao cliente

A profissão de marketing mudou fundamentalmente devido aos avanços em inteligência artificial e big data. Espera-se que o tamanho do mercado para IA em marketing crescer maisr 31% ao ano até 2028. Está crescendo em um ritmo ainda mais rápido à medida que mais empresas descobrem novos benefícios.

Infelizmente, há uma série de Erros de marketing orientados por IA empresas continuam a fazer. Um dos maiores problemas é focar inteiramente na divulgação em detrimento do atendimento ao cliente.

A tecnologia de IA está ajudando a resolver problemas de atendimento ao cliente. No entanto, é útil apenas para empresas que o utilizam adequadamente.

Para apreciar os benefícios da IA ​​no atendimento ao cliente, você deve reconhecer os problemas mais comuns de atendimento ao cliente. Quando os clientes têm um encontro ruim de atendimento ao cliente:

• 91% dos clientes saem sem avisar
• 47% dos clientes mudam de marca
• 40% dos clientes recomendam contra a empresa

É óbvio pelas estatísticas que cada cliente, enfrentando uma experiência ruim de atendimento ao cliente, faz mais de um passo para prejudicar o negócio. Pense em sua experiência de serviço ruim com uma marca e nas ações que você realizou depois disso. É facilmente palpável que você estaria relutante em recomendar o serviço a seus amigos e familiares. A tecnologia de IA pode ajudar a resolver esses problemas.

Atendimento ao cliente em uma empresa de serviços

Uma maneira ampla de categorizar as empresas é como negócios de produtos e negócios de serviços. O mix de marketing para negócios de produtos inclui o produto, o preço, a promoção e o local. Mas pelo negócio de serviços, elementos adicionais no mix de marketing são pessoas, processos e evidências físicas. Esses três elementos são proeminentes na satisfação do cliente.

Todos os elementos de um negócio de serviços são acentuados no atendimento ao cliente. É onde as pessoas e os processos de um negócio são traduzidos em evidências físicas. Assim, o atendimento ao cliente torna-se a área que tem o máximo de atrito entre as empresas e seus consumidores.

Todos os tipos de empresas financeiras são empresas de serviços. Pode ser um negócio de fintech, gestão de fundos ou corretagem. Todos eles são negócios de serviços e o maior atrito entre clientes e negócios financeiros ocorre no processo de atendimento ao cliente.

Por que o Atendimento ao Cliente é Importante?

Um cliente tem que fazer negócios com uma empresa de serviços por um longo período para recuperar o custo de aquisição incorrido. Isso é determinado calculando a Valor de vida do cliente (CLV) para cada cliente individual. Este é essencialmente o lucro que o negócio pode gerar de um cliente. Na maioria das empresas modernas, a aquisição de clientes é um assunto caro. O CLV de um cliente aumenta quanto mais tempo ele faz negócios com a empresa.

Quando um cliente tem uma experiência ruim, há uma chance muito grande de ele abandonar o serviço. Isso diminui o CLV e é possível perder o custo de aquisição que foi para adquirir o cliente. Há também a possibilidade de uma reação mais ampla do público. Com os meios de comunicação sociais modernos, os clientes podem compartilhar suas experiências ruins com o atendimento ao cliente e obter atenção significativa.

Por outro lado, um excelente atendimento encanta o consumidor e ele nem pensa em alternativas. Isso garante que ele permaneça mais tempo como cliente aumentando o CLV. Além disso, um cliente com uma experiência positiva também tem maior probabilidade de recomendar o serviço financeiro a amigos ou familiares. Isso diminui o custo de aquisição para novos clientes. Em suma, como o atendimento ao cliente de uma empresa funciona pode impactar drasticamente a lucratividade da empresa, positiva ou negativamente.

IA e ML: solucionador de problemas no atendimento ao cliente

A inteligência artificial e as ferramentas de aprendizado de máquina avançaram ao longo dos anos. Eles podem realizar funcionalidades muito mais complexas do que algoritmos de computador simples são capazes. É uma área em constante evolução e mais melhorias são possíveis a cada dia que passa. Por exemplo, deep learning pode ser usado para entender a fala e também responder com a fala.

AI e ML podem ser usados ​​no atendimento ao cliente para resolver vários problemas que precisam de grande escala. Também funciona porque as funções de atendimento ao cliente lidam com muita complexidade. As seções a seguir discutem alguns dos desafios mais comuns e como a IA pode ajudar a resolvê-los.

1. Lacuna de Informação

Um grande desafio no atendimento ao cliente é a lacuna de informações do executivo de atendimento ao cliente. Isso leva à identificação imprecisa do problema e à resolução incompleta. Como se pode imaginar, um executivo não pode conhecer todos os sistemas e processos de uma empresa. A lacuna de informações dos executivos de atendimento ao cliente deixa os clientes insatisfeitos.

Uma maneira comum de preencher a lacuna de informações sem soluções de IA é com fóruns de usuários. Veja o exemplo de 17 anos Comunidade MQL5, criado pela MetaQuotes, empresa desenvolvedora de MetaTrader 5. Aqui, a própria comunidade identifica a causa raiz dos problemas e descobre a solução. Tais instâncias requerem muito pouco suporte externo da empresa. Mas não é aplicável a todos os tipos de empresas de serviços financeiros e as soluções de IA serão mais apropriadas na maioria dos casos.

A solução de IA

A implementação da IA ​​com a base de conhecimento da empresa pode transformar a lacuna de informações vivenciada pelo executivo em abundância de informações. As ferramentas de IA podem identificar a solução certa na base de conhecimento sem que o executivo precise pesquisar no banco de dados. Ferramentas de busca com Processamento de Linguagem Natural (PNL) pode trazer a solução certa com muito pouco esforço de consulta. As ferramentas de IA também podem pesquisar o banco de dados de conhecimento para encontrar consultas semelhantes experimentadas no passado e como elas foram resolvidas.

2. Experiência do cliente desarticulada

Existem muitos pontos de contato entre os clientes e uma empresa de serviços financeiros. Isso pode variar de vários locais físicos a vários pontos de contato online. Os clientes sentem uma experiência desarticulada ao percorrer os diferentes pontos de contato. Também faz o trabalho dos executivos de atendimento ao cliente, pois ela não está ciente da jornada do cliente em particular à sua frente. Isso dificulta a resolução de problemas e, portanto, a degradação da experiência do cliente.

A solução de IA

Aplicar IA aos vários sistemas da empresa e unir as informações relevantes relacionadas a um cliente. Isso ajuda a tecer as informações de um cliente em diferentes pontos de contato. Com isso, a jornada completa do cliente de cada cliente está disponível para o executivo de atendimento ao cliente com o toque de um botão. As ferramentas de IA também podem ajudar a destacar as partes da jornada do cliente relevantes para a consulta em questão. Essas informações unificadas levam a uma resolução mais rápida e, por sua vez, a uma melhor experiência do cliente.

3. Personalização

Os centros de atendimento ao cliente e outros pontos de contato têm procedimentos e processos padronizados para simplificar as coisas. Isso é feito para a máxima eficiência. Mas os processos mais eficientes não são amigáveis ​​ao cliente. Cada cliente é diferente de uma forma ou de outra. Processos e procedimentos padronizados não podem fornecer soluções personalizadas para diferentes clientes. Devido a isso satisfação do cliente é indescritível na maioria das interações de atendimento ao cliente com empresas de serviços financeiros.

A solução de IA

As ferramentas de IA têm uma escala muito grande e podem acomodar vários tipos de processos e procedimentos. Tem a capacidade de entregar uma experiência personalizada para cada cliente. A vantagem das ferramentas de IA é que experiências personalizadas podem ser entregues sem sacrificar a eficiência. Essa IA é capaz de fornecer a tríade de escala, personalização e eficiência a um custo muito baixo.

4. Volume de Atendimento ao Cliente

Quando um grande número de clientes precisa ser atendido, a infraestrutura e os recursos humanos necessários para atendê-los aumentam proporcionalmente. Adicionar mais locais físicos e mais representantes de atendimento ao cliente é um custo proibitivo. A empresa enfrenta um desafio entre duas escolhas. Aumente a infraestrutura a um custo mais alto ou use a infraestrutura existente oferecendo um atendimento ao cliente ruim.

A solução de IA

As ferramentas de IA são facilmente escaláveis ​​para um grande número de usuários sem a necessidade de infraestrutura adicional. Muitas funções de atendimento ao cliente também pode ser automatizado com IA. Mais usuários podem ser atendidos apenas girando mais servidores de computação em nuvem. Isso incorre em um custo operacional muito mínimo em comparação com a adição de infraestrutura física e executivos de atendimento ao cliente. Isso ajuda a fornecer o mesmo nível de serviço sem grandes despesas de capital. Outra vantagem é que a redução das operações também é muito mais fácil. A capacidade indesejada do servidor precisa ser encerrada para reduzir a escala. Não há problema em reduzir a infraestrutura física ou reduzir o número de funcionários.

Considerações Finais

O atendimento ao cliente é um fator chave na retenção de clientes, o que, por sua vez, é necessário para um maior retorno sobre o capital investido para as empresas. Mas oferecer uma ótima experiência de atendimento ao cliente é bastante difícil com a infraestrutura física e os executivos de atendimento ao cliente. Existem limitações para o que pode ser alcançado pelos executivos de atendimento ao cliente. As ferramentas de IA têm a capacidade de transcender o atendimento ao cliente das empresas. Eles são capazes de fornecer escala, personalização, qualidade, experiência unificada e abundância de informações. A IA é capaz de fornecer tudo isso, resultando na satisfação do cliente a um custo significativamente menor.

Fonte: https://www.smartdatacollective.com/problems-solved-with-ai-and-machine-learning-in-customer-service/