Como o aprendizado de máquina pode melhorar a experiência do cliente

O aprendizado de máquina no atendimento ao cliente é usado para estabelecer um maior nível de conveniência para os clientes e eficiência para o serviço de suporte.

A experiência de seus clientes fortalece relacionamentos de longo prazo, determina a reputação da marca e abre novas oportunidades de negócios. Infelizmente, até recentemente era muito subestimado, embora seu aprimoramento seja uma das maneiras mais simples, eficazes e econômicas de acelerar a evolução dos negócios.

Como o aprendizado de máquina pode mudar a experiência do cliente

O serviço gerenciado e de alta qualidade é um componente importante da implementação bem-sucedida de qualquer negócio. É essencial perceber que a implementação dessa abordagem deve ser baseada em uma visão profunda das necessidades individuais de vários grupos de clientes, tanto potenciais quanto existentes. A qualidade necessária desse entendimento pode ser fornecida por tecnologias modernas – IA, aprendizado de máquina, análise preditiva e de negócios. É o uso de soluções inteligentes para bens ou serviços que dá às empresas ferramentas adicionais para reduzir o tempo de resposta e melhorar a qualidade da interação. Assim, produtos e serviços novos e mais complexos podem ser oferecidos aos consumidores.

Apoio, suporte

As ferramentas de suporte fornecidas pelo ML estão se tornando cada vez mais populares devido à sua conveniência e facilidade de uso, além de aplicativos de sucesso em vários setores. O Gartner descobriu que até 2022, 20% das interações com os clientes foram totalmente gerenciadas pela inteligência.

Processamento de dados

Aplicativos de sucesso são aplicados em áreas que envolvem o processamento de grandes quantidades de dados. Isso é necessário quando o objetivo final é tomar uma decisão informada. Os humanos não têm capacidade suficiente para processar fluxos de dados constantes como os algoritmos. Geralmente temos coisas cruciais a fazer, por exemplo, trabalhar diretamente com clientes desapontados.

A consultoria de aprendizado de máquina e o atendimento ao cliente levam essa ideia um pouco mais longe: aplica a consciência aberta de maneiras que podem otimizar a qualidade do serviço prestado. Isso pode ser algo que torna os agentes de suporte mais informados. Por exemplo, usando análise preditiva. Ou, para torná-los mais eficazes. Por exemplo, quando uma ferramenta pode resolver independentemente problemas corretivos do cliente.

O aprendizado de máquina é todo um complexo de tecnologias inter-relacionadas para criar soluções e funções, que inclui muitas áreas: robôs e veículos autônomos, reconhecimento de fala e tecnologias de processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais. O aprendizado pode ser usado em muitos setores e no mesmo grupo de algoritmos, mas em diferentes conjuntos de dados. É usado para análise preditiva na indústria e varejo, em aplicativos fintech, em sistemas de suporte de negócios, em publicidade, em visão de máquina para robôs, drones e câmeras de vigilância.

O futuro do aprendizado de máquina é melhorar a experiência do cliente

O autoatendimento na área de atendimento faz com que o cliente encontre o suporte que precisa. Assim, resolva o problema interagindo com um agente humano. Nesse sentido, muitas empresas têm ampliado suas ofertas para melhorar a qualidade do serviço prestado. Uma das maneiras mais fáceis de autoatendimento é criar uma base de conhecimento.

Acabou sendo uma opção amplamente difundida para aplicativos de aprendizado de máquina. Chatbots, assistentes virtuais e muitas outras ferramentas são capazes de “estudar” e simular a interação com agentes de atendimento. Alguns desses aplicativos usam aprendizado profundo para melhoria contínua, resultando em assistência automatizada ao usuário mais precisa e útil.

Ferramentas em um Atendimento ao Cliente

Conectar-se com os clientes usando o aprendizado pode parecer contraproducente. No entanto, as informações podem ajudar as marcas a se concentrarem nas necessidades ocultas dos clientes e nas solicitações curiosas. Também simplifica e agiliza tarefas mundanas associadas ao marketing direcionado.

Veja como utilizar o aprendizado de máquina para uma experiência do cliente atualizada:

Chatbots

A IA fornece a capacidade de simular a interação com um representante de atendimento ao cliente e resolver questões simples é uma solução eficaz para o autoatendimento. O ML permite que os robôs de bate-papo aprendam quando devem usar respostas específicas. Ou, quando devem coletar as informações necessárias dos usuários, e quando devem passar a conversa para um agente humano.

Assistentes virtuais

Os assistentes virtuais diferem dos chatbots porque não tentam simular a interação com um agente. Em vez disso, eles se concentram em certas áreas em que podem fornecer ajuda real ao cliente. Os recursos de aprendizado de máquina podem ajudá-lo a aprender quais informações transmitir aos agentes (ou salvar para uso em programas analíticos) e expandir a assistência que eles fornecem. Um exemplo é o bot do Zendesk, que recomenda artigos de referência com base nas solicitações dos clientes. Ele pode então automatizar a busca por agentes de materiais de referência.

Criação de conteúdo

A aprendizagem pode analisar os dados provenientes do suporte e, em seguida, transformá-los em ideias acionáveis ​​que os agentes podem usar para artigos de referência. Quase 40% dos clientes afirmam que as pesquisas na base de conhecimento são ineficazes. O ML pode usar recomendações, prestar atenção especial à análise de atendimento ao cliente e ajustar artigos de referência. Assim, tornando-os mais relevantes e acessíveis aos clientes.

Análise preditiva

O suporte ao cliente precisa de análises eficazes para otimização contínua. O aprendizado de máquina pode ajudar a adicionar um elemento de previsão a algumas análises de suporte. A análise preditiva usa dados de interações anteriores com clientes para quantificar resultados futuros. Também pode funcionar em tempo real para capturar ideias que os agentes podem perder. É o caso da ferramenta Zendesk Satisfaction Prediction, que prevê a classificação CSAT de um cliente. Ter essas ideias pode ser de grande ajuda para organizações de atendimento ao cliente que desejam melhorar a qualidade do atendimento ao cliente.

Estabelecer um limite

O atendimento humano ao cliente pode concluir tarefas complexas enquanto resolve problemas de vários ângulos. No entanto, os sistemas de IA de hoje também podem. Os dados falam por si. O hardware inteligente provavelmente valerá mais de US$ 87 bilhões até 2026.

Afinal, a experiência do cliente é o que realmente impulsiona o sucesso do negócio. É a impressão que seus clientes têm de sua marca em todos os aspectos de sua jornada. A visão que eles têm do seu negócio afetará o crescimento e a receita.

Oferecer uma experiência positiva para os clientes não tem preço. As opiniões do público determinam a reputação da sua empresa. No entanto, você não pode agradar a todos sem personalização. A IA e o aprendizado de máquina ajudam as marcas a criar estratégias de campanhas e personalizar apresentações para grupos de nicho.

Marcas de sucesso utilizam aprendizado de máquina para encontrar e envolver clientes. Em seguida, eles estabelecem uma conexão de alto nível com seu público enquanto desfrutam de um negócio lucrativo.