Aproveitando a IA para melhorar o envolvimento do cliente

2024年5月31日 Roberto Magalhães

A IA pode ajudar a melhorar as interações com os clientes, fornecendo insights e personalização para entender melhor as necessidades dos clientes. Como podemos implementá-lo em nosso negócio?

Uma vez que pode automatizar operações laboriosas, a inteligência artificial (IA) está a ser rapidamente adotada em muitas indústrias. As empresas podem usar a IA para compreender os seus clientes, expandir as suas bases de clientes, aumentar a satisfação do cliente oferecendo serviços personalizados e reduzir o tempo desnecessário gasto em tarefas domésticas. Para se manterem à frente da concorrência, fornecer serviços cada vez mais personalizados, manter uma estrutura económica e acompanhar a tecnologia emergente, as empresas devem integrar cada vez mais a IA no envolvimento do consumidor.

A IA pode ser utilizada de diversas maneiras no envolvimento do cliente, incluindo personalização, automação, análise, sistemas de insights e assim por diante.

A personalização pode ser usada para personalizar itens ou recomendações de acordo com os interesses e necessidades individuais do consumidor com base nos dados adquiridos de cada indivíduo único, aumentando assim os níveis de vendas/satisfação.

A automação promove uma comunicação mais rápida entre clientes e empresas, permitindo tempos de resolução de problemas mais rápidos a custos mais baratos do que os processos humanos, resultando numa experiência geral melhorada do cliente.

As empresas podem obter insights mais profundos sobre seus públicos-alvo utilizando recursos analíticos em algoritmos de IA. Isso lhes permite criar melhores estratégias de marketing voltadas para aqueles com maior probabilidade de se engajar ou ter taxas de conversão mais altas em campanhas, etc., sem gastar grandes quantias de dinheiro ou recursos em atividades de tentativa e erro.

Por fim, os sistemas de insights permitem acesso em tempo real a grandes quantidades de dados, permitindo que os usuários obtenham descobertas corretas sem esperar longos períodos. Todas essas vantagens somam-se ao aumento da satisfação do cliente ao se conectar por meio de vários meios, como chatbots, e-mails, SMS e assim por diante, resultando em experiências mais ricas para todas as partes envolvidas e, ao mesmo tempo, reduzindo as despesas totais.

Então, como podemos aproveitar essa tecnologia em nosso benefício? Como podemos aprimorar nossos processos internos e, mais importante, criar uma experiência fantástica para o cliente?

Coletando dados para tornar a IA mais eficaz

Para serem eficazes no aumento da interação com o consumidor, as empresas devem primeiro verificar se os dados que utilizam são precisos, suficientes e atualizados. Dados precisos são essenciais para qualquer processo de tomada de decisão empresarial e podem ajudar no sucesso das atividades de envolvimento do consumidor. Para obter uma compreensão completa das tendências actuais no seu sector, as empresas devem recolher dados de uma variedade de fontes, incluindo clientes, concorrentes, parceiros e especialistas da indústria.

Além disso, as organizações devem ter controlo sobre a qualidade dos seus dados para minimizar discrepâncias ou duplicações, o que pode ser problemático quando se tenta empregar IA de forma eficiente.

Por outro lado, as organizações devem sempre procurar recolher conjuntos de dados maiores que sejam constantemente atualizados com novos insights sobre categorias específicas de clientes. Esse tipo de conjunto de dados conteria informações como dados demográficos básicos (idade/gênero/localização, por exemplo), histórico de compras (incluindo frequência de compras), preferências de produtos (incluindo preferências por marcas ou categorias específicas) e feedback coletado em pesquisas ou redes sociais. plataformas de mídia como Facebook ou Twitter.

Quanto mais completo for o conjunto de dados, melhor será a capacidade de uma organização utilizar tecnologias de IA, como a análise preditiva, o que lhes permitirá identificar áreas onde é necessário implementar ajustes para atingir taxas mais elevadas de envolvimento do consumidor ao longo do tempo.

Além disso, ao tentar aumentar as taxas de envolvimento do consumidor, as organizações devem concentrar-se não apenas nos dados quantitativos, mas também nos dados qualitativos. Este tipo de dados fornece informações sobre como os clientes se conectam com produtos e serviços em um nível emocional, o que pode levar a possíveis caminhos de melhoria se for devidamente examinado por algoritmos de aprendizado de máquina.

Métricas qualitativas, como pontuações de sentimento de conversas nas redes sociais sobre os produtos/serviços de uma marca, fornecem às organizações informações valiosas sobre o que estão fazendo certo ou errado em cada segmento de mercado individual que visam. Isto permite que futuras campanhas sejam adaptadas em conformidade, bem como que sejam definidos objetivos claros, que são apoiados por uma estratégia completa antes de lançar quaisquer iniciativas de marketing que envolvam tecnologias de IA.

Finalmente, as organizações devem considerar factores externos, tais como mudanças nos mercados/economias nacionais e globais, mudanças culturais que influenciam os hábitos de compra, eventos políticos que influenciam o sentimento do consumidor, e assim por diante. Tudo isso pode ter um impacto nos padrões de compra da sua base de clientes e, portanto, na taxa de sucesso de qualquer tecnologia de inteligência artificial aplicada ao longo do tempo.

Assim, a recolha de medições completas neste sentido é fundamental se as empresas desejarem precisão ao antecipar comportamentos ligados a segmentos de mercado distintos, para que possam ser feitos ajustes finos antes do lançamento de novas campanhas que envolvam a utilização de conjuntos de ferramentas de inteligência artificial.

Automação e Chatbots: uma nova forma de interagir com os clientes

A consideração da automação tornou-se mais pertinente à medida que as expectativas dos clientes por interações rápidas e proativas com as organizações continuam a aumentar. Automatizar processos repetitivos pode liberar tempo dos funcionários para encontros mais envolventes com os clientes.

O desenvolvimento de assistentes digitais transformou o atendimento ao cliente, permitindo que as empresas forneçam respostas automatizadas individualizadas de maneira envolvente, melhorando consideravelmente as oportunidades de interação com o consumidor em comparação com outros canais de comunicação, como e-mail ou mensagem de texto.

A tecnologia Chatbot é uma das opções de automação mais comuns usadas atualmente por empresas que tentam aumentar a interação com o cliente. Em geral, os chatbots são programas de computador que comunicam com os clientes em nome de uma empresa da mesma forma que os humanos fariam numa discussão cara a cara, utilizando processamento de linguagem natural (PNL) e técnicas de IA.

Além de utilizar tecnologias de IA e PNL, muitos também usam estratégias de geração de linguagem natural (NLG) e sistemas de representação de conhecimento, como ontologias ou taxonomias, para compreender rapidamente a intenção do usuário.

Os chatbots oferecem atendimento ao cliente por meio de uma variedade de canais, como caixas de chat ao vivo em sites, assistentes virtuais como Amazon Alexa e Google Home, serviços de mensagens como Facebook Messenger e WhatsApp Business API, etc. tempo em vários dispositivos.

Além disso, essas interações podem ocorrer por meio de qualquer interface, seja somente texto, somente áudio ou ambas, dependendo da situação. Isto dá às marcas maior flexibilidade no envolvimento digital dos clientes, sem a necessidade constante de utilizar recursos físicos. Devido a ambientes variáveis, como feriados, filas de espera em horários de pico e períodos de alta demanda, a plataforma de IA conversacional criada especificamente para suporte ao cliente aumenta a eficiência e, ao mesmo tempo, fornece conversas de maior qualidade em escala do que os humanos podem fornecer manualmente neste nível. Isso o torna uma solução econômica e eficiente para as empresas.

Além disso, as análises baseadas em IA fornecem às empresas e fornecedores insights sobre as tendências de compra de uma população, o que auxilia no desenvolvimento de campanhas orientadas para o crescimento, especialmente voltadas às preferências e ao comportamento de compra. Outro benefício do uso da tecnologia chatbot é a maior eficiência operacional e a diminuição de despesas relacionadas ao trabalho manual antes necessário para se conectar com os clientes. Esse benefício se soma ao fornecimento de uma melhor experiência ao cliente.

Ambos os provedores se encarregarão de realizar as tarefas diárias em poucos cliques, economizando tempo e recursos. As empresas não precisam mais gastar quantias significativas de dinheiro contratando funcionários para lidar com dúvidas recebidas ou manter linhas de suporte 24 horas por dia para atender às necessidades específicas de determinados grupos demográficos.

Usando IA para personalizar experiências e aumentar conversões

Uma experiência de cliente distinta e personalizada, voltada para cada consumidor individual, é possível graças às tecnologias de IA. As empresas podem fornecer aos clientes informações e experiências individualizadas que atendam às suas necessidades, interesses e preferências, utilizando IA. Isso pode aumentar o envolvimento e os níveis de satisfação do cliente e aumentar as taxas de conversão para as organizações.

A análise preditiva e o aprendizado de máquina, duas soluções baseadas em IA, ajudam as empresas a analisar melhor o comportamento do cliente e a antecipar suas necessidades, o que pode levar a esforços de marketing e geração de leads mais bem-sucedidos. Ao conectar os clientes com bens ou serviços que melhor se adaptam aos seus perfis individuais, as tecnologias de IA também permitem que as empresas automatizem a personalização das interações com os clientes em tempo real. Ao tornar as compras online e outras interações com o site ou aplicativo de uma empresa mais simples para os clientes, esse tipo de personalização serve para aprimorar toda a experiência do cliente.

Devido ao conforto que proporcionam aos clientes durante as sessões de navegação na web, os chatbots são cada vez mais utilizados pelas organizações, uma vez que aumentam os níveis de envolvimento ao longo da jornada do cliente e oferecem suporte ao longo do caminho. Como os chatbots com tecnologia de IA podem compreender as consultas dos usuários em linguagem natural, eles podem reagir com rapidez e precisão às perguntas e solicitações dos clientes.

Estas soluções de IA permitem que as empresas não só descubram tendências, mas também prevejam o comportamento futuro com base nos dados que já estão acessíveis, permitindo-lhes atingir melhor potenciais novos consumidores e melhorar as relações existentes, empregando os valiosos conhecimentos obtidos através da análise de dados. Descobriu-se que são úteis em sites de comércio eletrónico, porque as informações obtidas através de discussões podem fornecer detalhes cruciais sobre produtos procurados ou outras questões que podem ajudar ainda mais a orientar as negociações em direção aos resultados desejados.

Desenvolvendo Algoritmos para Melhores Insights e Estratégias de Longo Prazo

O envolvimento eficaz do cliente depende da compreensão das motivações, comportamentos e preferências dos clientes. Os algoritmos de IA ajudam a identificar padrões que podem ser usados para construir relacionamentos mais valiosos com os clientes. Ao aproveitar os insights da IA, as empresas podem criar melhores experiências para os clientes, promovendo a lealdade e o compromisso de longo prazo.

As organizações estão aproveitando cada vez mais algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) para entender os comportamentos, preferências e tendências de seus clientes. Os modelos de ML podem ser usados para fazer previsões sobre o comportamento futuro do cliente, permitindo que as empresas concentrem seus esforços em áreas onde têm maior probabilidade de impactar os resultados. Os algoritmos DL usam grandes quantidades de dados de interações anteriores para obter maior conhecimento das causas básicas por trás das decisões dos clientes e detectar rapidamente padrões em grandes conjuntos de dados que seriam difíceis ou impossíveis de serem descobertos apenas por humanos.

As organizações também usam modelos de IA, como a tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL), para interpretar a linguagem escrita a fim de analisar documentos de texto ou e-mails enviados por clientes. Isso permite que as organizações determinem o sentimento em torno de vários tópicos, como desempenho do produto ou níveis de satisfação com serviços ou ofertas específicos, para adaptar a experiência de acordo para obter melhores resultados de engajamento ao longo do tempo.

Da mesma forma, os algoritmos de visão computacional permitem que as empresas analisem imagens compartilhadas por consumidores on-line ou carregadas em aplicativos como o Instagram, para que possam determinar quais tipos de recursos visuais repercutem mais eficazmente em seu público-alvo ao projetar campanhas de marketing em torno deles.

Ao combinar esses tipos de insights com técnicas analíticas tradicionais, como a análise de segmentação de mercado fornecida por meio de análises preditivas, é possível que as empresas gerem previsões mais precisas sobre os padrões futuros de demanda do consumidor, bem como criem novos designs de produtos adaptados mais especificamente às necessidades dos indivíduos. .

Em essência, o uso de abordagens baseadas em IA fornece continuamente insights profundos sobre o comportamento do consumidor. Isto permite que os profissionais de marketing permaneçam à frente da curva ao envolver novos potenciais compradores que ainda não foram expostos diretamente aos produtos de uma empresa através de canais de mídia social especialmente concebidos para atender a essas necessidades.

Implementando aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural em sua estratégia de negócios

Incorporar ML e PNL no plano de negócios da sua empresa é uma parte crucial do uso de IA para aumentar o envolvimento do cliente. Você pode melhorar sua compreensão das demandas de seus clientes, personalizar suas experiências, automatizar procedimentos de suporte ao cliente e aumentar as taxas de conversão utilizando essas habilidades.

Objetivos claros devem ser estabelecidos desde o início para criar uma estratégia bem-sucedida de atendimento ao cliente baseada em IA. Saber o que você deseja fazer pode ajudá-lo a decidir quais características você precisa ter em seu sistema perfeito. Após a determinação dos objetivos, escolha as tecnologias que melhor correspondem ao seu modelo de negócios e capacidades. Aqui estão alguns elementos essenciais a serem incluídos em seu plano de envolvimento do cliente ao integrar ML/PNL:

A coleta e o gerenciamento de dados devem ser feitos de forma eficaz antes que qualquer modelo de ML ou PNL possa ser desenvolvido ou implementado. Isto implica localizar fontes de dados pertinentes (como e-mails, visitas a sites e assim por diante) e estruturar esses dados de uma forma que permitirá que algoritmos os analisem adequadamente (por exemplo, tabelas estruturadas). Para que os modelos examinem eficazmente o comportamento dos potenciais consumidores ao longo do tempo em muitos canais e adaptem os serviços adequadamente com base nas interações baseadas no contexto com os clientes ao longo da sua jornada de valor vitalícia com uma empresa ou marca, devem ser criados perfis de utilizador precisos.

A criação de algoritmos para tarefas de análise preditiva, como prevenção de rotatividade ou direcionamento de ofertas personalizadas com base no comportamento passado, também é necessária para alcançar uma experiência eficaz do cliente baseada em IA. Isso requer uma consideração cuidadosa das arquiteturas do modelo (aprendizado supervisionado/não supervisionado), etapas de engenharia de recursos para remover qualquer ruído indesejado dos conjuntos de dados e estratégias de ajuste fino de parâmetros para otimizar os resultados.

Os sistemas, como a espinha dorsal dos processos inteligentes de tomada de decisão automatizados que envolvem estratégias de escala de preços variáveis ou outros conjuntos de regras complexos baseados em análises do consumidor, devem ser testados em cenários do mundo real antes de serem implementados em ambientes de produção.

Construir fluxos de conversa automatizados por meio de plataformas de mensagens conhecidas, como Facebook Messenger, WhatsApp, mensagens diretas do Twitter, etc., é uma forma de garantir que os clientes tenham pontos de entrada com os quais já se sintam confortáveis ao utilizar IA.

Para fornecer suporte contextual quando necessário, sem exigir sempre a entrada do usuário, essas interfaces de conversação devem ser atualizadas dinamicamente com base em fatores especificamente vinculados a perfis individuais (status de fidelidade, hábitos de compra frequentes). Isso melhorará as experiências de consumo em geral.

Por último, mas não menos importante, incorporar insights de processos de ML/PNL em páginas da web, artigos de boletins informativos e páginas de produtos melhora a qualidade dos resultados de pesquisa, ao mesmo tempo que oferece avisos exclusivos que incentivam uma navegação mais aprofundada. Além disso, ter recursos de pesquisa especializados alimentados por modelos preditivos ajuda a fornecer informações precisas com mais rapidez e converte visitantes em clientes pagantes mais rapidamente do que com métodos de pesquisa tradicionais.

Maximizando o poder da IA: o que você deveria fazer agora

Uma série de ações podem ser realizadas imediatamente para maximizar o potencial da tecnologia de IA à medida que as empresas tentam integrar a IA em seus planos de experiência do cliente. As ideias a seguir são algumas das melhores maneiras para as empresas usarem IA para aumentar o envolvimento do consumidor:

Aceitar a automação: uma maneira pela qual as empresas podem empregar tecnologia de inteligência artificial para melhores iniciativas de envolvimento do cliente é automatizando tarefas rotineiras, como lidar com consultas de suporte ou gerenciar contas, que exigem menos trabalho manual. A automação irá liberar mais tempo para as empresas se dedicarem a tarefas mais cruciais que exigem criatividade e habilidades de resolução de problemas que os humanos possuem em vez dos robôs.
Foco em soluções de marketing de inteligência artificial – é fundamental que as empresas adotem soluções criadas especificamente para automação de marketing, em vez de adaptar soluções de uso geral de outras áreas e simplesmente incorporá-las em seus fluxos de trabalho ou processos existentes, sem entender como elas funcionam juntas ou interagem com outras aplicações. dentro da empresa. Isto ajudará a garantir a implementação bem-sucedida de uma estratégia de marketing baseada em IA.
Pesquise aplicativos de aprendizado de máquina – as empresas devem investigar os vários aplicativos baseados em ML disponíveis para determinar quais seriam mais vantajosos quando integrados em suas arquiteturas de sistema atuais ou procedimentos relacionados a iniciativas de envolvimento do cliente, como fornecer prompts automatizados com base no comportamento do usuário ou utilizar PNL algoritmos para assistentes digitais oferecidos por empresas como Amazon e Google.
Use pesquisas automatizadas: as empresas devem pensar em investir em pesquisas automatizadas alimentadas por análises preditivas para saber mais sobre as necessidades de seus clientes. Essas pesquisas podem ser enviadas por meio de campanhas por e-mail ou bots automatizados podem ser usados em serviços de mensagens como o Facebook Messenger ou mensagens diretas do Twitter.
Criar relacionamentos por meio da personalização — O uso de estratégias de personalização, juntamente com melhorias nas tecnologias de processamento de linguagem natural, dá às marcas a capacidade de criar relacionamentos com os clientes, ao mesmo tempo que fornecem serviços adaptados às suas necessidades e preferências exclusivas. Isso faz com que os clientes se sintam valorizados e apreciados, em vez de apenas mais um nome em uma lista de banco de dados.
Invista no treinamento dos funcionários — Quando se trata de utilizar inteligência artificial, a tecnologia por si só não será capaz de resolver todos os problemas. Os funcionários precisam de treinamento para compreender a função que o aprendizado de máquina deve desempenhar na interação com os clientes.

Em resumo, para o bem ou para o mal, a IA está aqui e as empresas podem aproveitá-la para melhorar o relacionamento com seus clientes. Graças ao big data e aos algoritmos modernos, podemos compreender melhor as emoções e necessidades dos nossos clientes e proporcionar-lhes uma melhor experiência.

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