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Dynamics 365

IA no atendimento ao cliente

Conheça a tendência crescente da IA no atendimento ao cliente e como sua organização pode usar tecnologias inteligentes para personalizar experiências do cliente enquanto reduz custos.
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O que é atendimento ao cliente baseado em IA?

O atendimento ao cliente aprimorado por IA é o uso de tecnologias e ferramentas de IA, como processamento de linguagem natural (PLN), aprendizado de máquina e assistentes digitais, para melhorar as experiências do cliente e simplificar operações.

Em vez de substituir pessoas, a IA trabalha ao lado das equipes de atendimento ao cliente para automatizar tarefas rotineiras e oferecer suporte inteligente. A IA no atendimento ao cliente dá às equipes mais tempo para se concentrar em tarefas complexas e de alto valor, gerando insights necessários para personalizar interações, resolver problemas e promover satisfação.

Principais conclusões

  • O atendimento ao cliente aprimorado por IA usa tecnologias de IA para automatizar tarefas rotineiras e oferecer suporte inteligente, permitindo que as organizações forneçam serviços mais eficientes e personalizados.
  • As tecnologias de IA que estão transformando o atendimento ao cliente incluem PLN, aprendizado de máquina, análises preditivas e análises de sentimento.
  • As ferramentas comuns de atendimento ao cliente impulsionadas por IA incluem chatbots, assistentes virtuais, assistentes de voz de IA, sistemas de tíquetes automatizados, agentes de IA e análises de atendimento ao cliente.
  • As etapas para implementar a IA no atendimento ao cliente incluem avaliar as necessidades do negócio, preparar a infraestrutura e os dados, escolher as tecnologias de IA certas, treinar as equipes e monitorar o desempenho.
  • Os desafios na implementação da IA incluem riscos de segurança, problemas de integração, falta de personalização, confiabilidade limitada, resistência às ferramentas de IA e preocupações quanto à IA responsável.
  • Exemplos reais de atendimento ao cliente impulsionado por IA destacam os benefícios de fluxos de trabalho automatizados, agentes de IA e soluções de suporte ao cliente híbridas.
  • As tendências futuras no atendimento ao cliente com IA incluem avanços em PLN, IA emocional, hiperpersonalização e experiências imersivas.

Vantagens da IA no atendimento ao cliente

A IA no atendimento ao cliente oferece diversas vantagens que podem ajudar sua organização a fornecer experiências proativas e personalizadas de forma eficiente:

  • Aumenta a eficiência e produtividade. Quando capacitadas com IA, as equipes de atendimento podem trabalhar com mais eficiência e rapidez. Por exemplo, chatbots de IA no atendimento ao cliente respondem rapidamente a perguntas básicas dos clientes e fluxos de trabalho automatizados eliminam tarefas repetitivas enquanto minimizam erros causados por humanos.

  • Reduz os tempos de resposta. Usando ferramentas de autoatendimento, os clientes recebem respostas instantâneas, acabando com os longos tempos de espera. Se as perguntas ou preocupações específicas de um cliente não puderem ser resolvidas usando ferramentas de autoatendimento, sistemas de roteamento inteligente podem conectar rapidamente o cliente ao representante humano certo. Uma vez conectado, o representante pode acessar insights e recomendações gerados por IA necessários para acelerar a resolução.

  • Dá suporte a experiências proativas e personalizadas. A IA analisa dados de clientes e interações passadas para fornecer aos representantes de call center, técnicos de campo e outros funcionários de atendimento ao cliente insights sobre as necessidades únicas de cada cliente e recomendações personalizadas sobre as próximas melhores ações. O uso de IA para melhorar o atendimento ao cliente ao longo da jornada do cliente fortalece relacionamentos e fidelidade.

  • Otimiza operações. A IA contribui para a alocação eficiente de recursos ao simplificar fluxos de trabalho e conectar rapidamente clientes e funcionários às informações necessárias para responder a perguntas e resolver problemas. A IA também determina quais consultas de serviço devem ser direcionadas para ferramentas de autoatendimento e quais exigem intervenção humana, minimizando escalonamentos caros.

  • Oferece suporte que está sempre disponível. Chatbots de IA no atendimento ao cliente ajudam a garantir que os clientes recebam um serviço rápido onde quer que estejam, sempre que precisarem. Esse nível de praticidade ajuda as organizações a gerenciar efetivamente altos volumes de suporte enquanto reduzem custos.

  • Ajuda a reduzir o burnout e a rotatividade de funcionários. A IA dá às equipes de atendimento ao cliente e suporte mais tempo para realizar trabalhos significativos e gratificantes, como tarefas que exigem empatia, solução criativa de problemas e pensamento crítico. O burnout e a rotatividade são reduzidos, economizando o custo das organizações recrutarem e treinarem continuamente novos funcionários.

Como a IA funciona no atendimento ao cliente

Veja como a IA e outras tecnologias avançadas estão mudando o que é o atendimento ao cliente e o que ele pode fazer:

  • O PLN permite que sistemas de IA entendam, interpretem e respondam à linguagem humana de forma natural, tornando as interações entre pessoas e interfaces alimentadas por IA mais intuitivas e envolventes.

  • Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam e identificam padrões em grandes volumes de dados e interações de clientes, aprendendo ao longo do tempo como ajudar as ferramentas de IA a fornecer respostas mais precisas e relevantes.

  • A análise preditiva usa dados históricos para prever as necessidades e preferências dos clientes, permitindo que as equipes de atendimento ao cliente personalizem recomendações e solucionem problemas em potencial de forma proativa antes que eles surjam.

  • A análise de sentimentos extrai insights de e-mails, chats, pesquisas e redes sociais para ajudar as organizações a entender melhor as preocupações, reclamações e impressões que os clientes têm da marca e responder de forma adequada.

  • IA Generativa é um tipo de IA que cria novo conteúdo, como texto, imagens ou vídeos, com base nos dados em que foi treinada. Ela tem várias aplicações no atendimento ao cliente, incluindo o aumento da produtividade do call center ao automatizar a tomada de notas durante as chamadas e fornecer resumos detalhados das chamadas, incluindo itens de ação importantes.

Ferramentas de atendimento ao cliente com IA comumente usadas

As organizações usam muitas ferramentas de IA para aprimorar suas operações de atendimento ao cliente, incluindo as seguintes:

  • Chatbots e assistentes virtuais são ferramentas de autoatendimento que usam PLN e aprendizado de máquina para fornecer assistência aos clientes em tempo real. Chatbots de IA no atendimento ao cliente entendem perguntas simples e diretas e respondem usando scripts pré-definidos. Em contraste, assistentes virtuais podem ajudar os clientes com tarefas complexas, como agendar compromissos e processar transações. Eles também podem participar de conversas personalizadas adaptadas às necessidades de cada cliente.

  • Assistentes de Voz de IA usam tecnologias de reconhecimento de fala para lidar eficientemente com consultas telefônicas 24 horas por dia, sem necessidade de intervenção humana. Eles participam de conversas, respondem a perguntas e realizam tarefas, fornecendo suporte personalizado e reduzindo os tempos de espera.

  • Sistemas de tíquetes inteligente otimizam o atendimento ao cliente ao categorizar, priorizar e direcionar tíquetes de suporte com base na demografia, históricos de interação e necessidades atuais de cada cliente. Em vez de direcionar os clientes para o próximo agente disponível, sistemas de tíquete inteligentes direcionam automaticamente os clientes para agentes com base em sua especialização e cargas de trabalho, otimizando a distribuição de consultas e garantindo uma resolução mais rápida de problemas.

  • Agentes de IA aumentam a produtividade e a satisfação do cliente ao fornecer assistência em tempo real a clientes e representantes humanos. Por exemplo, bases de conhecimento impulsionadas por IA fornecem respostas instantâneas aos clientes para perguntas comuns, reduzindo a necessidade de suporte humano. Além disso, ferramentas de IA geram recomendações que ajudam os representantes humanos a responder aos clientes com base no contexto e no histórico.

  • Agentes de IA autônomos trabalham em nome de pessoas, equipes ou departamentos para executar e orquestrar processos empresariais. Exemplos incluem agentes de gerenciamento de casos que automatizam tarefas-chave ao longo do ciclo de vida do caso e agentes de operações de agendamento que otimizam cronogramas para técnicos de campo com base nas condições do dia de trabalho em mudança.

    Introdução ao Agente de Gerenciamento de Casos para o Dynamics 365 Customer Service.

  • Ferramentas de análise de atendimento ao cliente usam PLN, aprendizado de máquina e análises preditivas para gerar insights sobre clientes, como valor vitalício ou risco de perda de clientes. Essas informações podem ser usadas para tomar decisões estratégicas baseadas em dados.

Etapas para implementar a IA no atendimento ao cliente

Siga estas etapas para implementar a IA com sucesso em suas operações de atendimento ao cliente:

  1. Avalie as necessidades e objetivos da empresa. Identifique os problemas do seu atendimento ao cliente e determine onde a IA pode gerar mais valor. Você pode decidir modernizar apenas seu software de suporte técnico ou todo o seu pacote de software de atendimento ao cliente.

  2. Prepare sua infraestrutura e seus dados. Certifique-se de que sua organização tenha a infraestrutura necessária, como capacidades de armazenamento e processamento de dados, para dar suporte à implementação da IA. Além disso, garanta que seus dados estejam limpos, organizados e prontos para análise pela IA.

  3. Escolha as tecnologias de IA adequadas. Selecione soluções de IA que se alinhem com suas necessidades e objetivos e que integrem com seu CRM, ERP e outros sistemas existentes para garantir uma experiência unificada.

  4. Treine suas equipes: Forneça treinamento abrangente à sua equipe de atendimento ao cliente sobre como trabalhar com ferramentas de IA para maximizar os benefícios.

  5. Treine modelos de IA. Aprimore e atualize continuamente os modelos de IA para que eles melhorem ao longo do tempo, aprendendo com interações passadas.

  6. Otimize e monitore o desempenho. Monitore continuamente o desempenho da sua solução de IA, incluindo a coleta de comentários de clientes e de agentes. Ajuste conforme necessário para melhorar a eficiência e a eficácia.

  7. Adote as práticas recomendadas. Durante o processo de planejamento e implementação da IA, mantenha as práticas recomendadas, como medidas de privacidade e segurança de dados.

Seis desafios comuns ao implementar IA no atendimento ao cliente

Aqui estão seis desafios comuns e maneiras de superá-los.

  1. Riscos à privacidade de dados e à segurança
    Desafio: Os sistemas de IA lidam com dados confidenciais de clientes, tornando-os alvos de ameaças cibernéticas e levantando preocupações de privacidade.
    Solução: Implemente criptografia robusta, controles de acesso estritos e conformidade com regulamentos de proteção de dados. Informe aos clientes as políticas de uso de dados e forneça opções de recusa.

  2. Integração com sistemas existentes
    Desafio: As ferramentas de IA muitas vezes precisam trabalhar ao lado de plataformas existentes de CRM, ERP e centrais de contatos, levando a complexidades técnicas.
    Solução: Use soluções de IA com APIs abertas e garanta a compatibilidade com as pilhas tecnológicas existentes. Trabalhe com equipes de TI para desenvolver estratégias de adoção de IA por etapas que minimizem a interrupção.

  3. Falta de personalização
    Desafio: Interações aprimoradas por IA podem parecer impessoais, gerando frustração entre os clientes que esperam uma experiência mais personalizada.
    Solução: Use modelos de IA treinados com base no histórico, preferências e interações passadas dos clientes para fornecer respostas personalizadas e contextualizadas.

  4. Confiabilidade limitada
    Desafio: Assistentes digitais de IA podem, às vezes, ter dificuldades para lidar com consultas complexas e de vários turnos de clientes, levando a respostas incorretas ou incompletas que decepcionam os clientes.
    Solução: Implemente modelos de suporte híbrido onde a IA lida com consultas rotineiras e encaminha casos complexos para representantes humanos. Atualize regularmente as bases de conhecimento e treine continuamente a IA em interações reais com clientes para melhorar a compreensão contextual.

  5. Resistência ao uso de ferramentas de IA
    Desafio: Alguns funcionários podem demorar a adotar tecnologias de IA e alguns clientes podem preferir suporte humano.
    Solução: Forneça treinamento adequado e demonstre de forma clara os benefícios da IA para os funcionários. Ajude a tornar as interações com os clientes naturais e úteis, e ofereça transições suaves para representantes humanos quando necessário.

  6. Preocupações quanto à IA responsável
    Desafio: Modelos de IA podem herdar preconceitos dos dados de treinamento, levando a um tratamento injusto ou inconsistente dos clientes.
    Solução: Garanta conjuntos de dados de treinamento diversos e implemente auditorias de imparcialidade para detectar e mitigar preconceitos. Use técnicas de IA explicável (XAI) que forneçam explicações claras e compreensíveis para decisões e ações guiadas pela IA.

Exemplos reais de atendimento ao cliente baseado em IA

Muitas organizações transformaram as experiências de clientes com a IA. Veja alguns exemplos de histórias de sucesso reais:

  • Um fabricante global que lida com mais de 600 milhões de contatos de suporte técnico anualmente queria melhorar seu atendimento ao cliente com IA. A empresa implantou um assistente virtual que interage com os clientes por meio de uma interface conversacional de autoatendimento que os ajuda a solucionar e resolver problemas rapidamente. Se necessário, o assistente pode transferir de forma fácil um cliente para um representante humano da central de contatos com informações contextuais valiosas sobre seu problema específico.
    Principal conclusão: Com uma solução de suporte híbrido, os clientes têm tempos de resposta e de resolução mais rápidos.

  • Uma grande instituição financeira do Reino Unido buscou simplificar a gestão de mais de 50 milhões de interações anuais com clientes. O banco consolidou vários sistemas existentes em uma única plataforma intuitiva de interação com o cliente que agrega dados de clientes em visões completas, automatiza agendamentos de compromissos entre departamentos e gera milhões em economias anuais de software.
    Principal conclusão: Capacitar as equipes de atendimento com ferramentas digitais impulsiona a retenção de clientes ao ajudar as organizações a atender às expectativas dos clientes por um serviço rápido e personalizado.

  • Uma empresa global de tecnologia quer oferecer aos clientes acesso mais rápido à sua equipe de suporte premier enquanto simplifica e automatiza tarefas repetitivas para os representantes. Ela adotou um agente de IA que permite que os clientes se comuniquem com representantes 24 horas por dia em nove idiomas diferentes e fornece aos representantes de serviço as informações necessárias para identificar soluções ideais para os problemas dos clientes. O tempo médio de atendimento da equipe de suporte premier caiu 20% e sua produtividade aumentou 15%.
    Principal conclusão: A IA ajuda a deixar os representantes de serviço livres de tarefas repetitivas para que possam se concentrar na resolução de problemas do cliente.

Como a IA está evoluindo no atendimento ao cliente

Novos desenvolvimentos tecnológicos continuarão a impulsionar a adoção de IA em empresas. As organizações de atendimento ao cliente estarão entre aquelas que ganharão vantagem competitiva com as seguintes tecnologias e tendências emergentes de IA:

  • PLN avançado: Avanços contínuos em PLN permitirão comunicações e interações ainda mais sofisticadas e semelhantes às humanas entre sistemas de IA e clientes.

  • IA emocional: Sistemas de IA ficarão melhores em reconhecer, simular e responder a emoções humanas, permitindo que ferramentas de atendimento e suporte ao cliente baseadas em IA expressem mais empatia.

  • Hiperpersonalização: Os sistemas de IA continuarão a usar técnicas avançadas de análise de dados para entender melhor os comportamentos e preferências individuais do cliente. Capacitados com insights mais profundos, esses sistemas poderão criar experiências mais personalizadas do que nunca.

  • Integração com outras tecnologias inovadoras: Os sistemas de IA serão cada vez mais integrados com IoT (Internet das Coisas) para fornecer suporte ao cliente proativo. Eles também se conectarão com tecnologias de realidade aumentada (RA) e realidade virtual (VR) para criar experiências imersivas.
Uma mulher segurando um tablet.

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Perguntas frequentes

  • A IA para atendimento ao cliente envolve o uso de tecnologias de IA, como chatbots, assistentes virtuais e análises preditivas, para automatizar e personalizar interações com os clientes. A IA complementa os métodos tradicionais de atendimento ao cliente para melhorar a eficiência, reduzir os tempos de resposta e aumentar a satisfação.
  • A IA não substitui os métodos tradicionais de atendimento ao cliente, mas os complementa. Ela lida com tarefas e consultas rotineiras para que os humanos possam se concentrar em interações mais complexas e de alto valor que exigem pensamento crítico e empatia. A IA melhora a experiência geral de atendimento ao cliente ao fornecer respostas em tempo real, recomendações personalizadas e disponibilidade 24 horas por dia.
  • O futuro da IA no atendimento ao cliente inclui avanços no processamento de linguagem natural (PLN), IA emocional, hiperpersonalização e integração com dispositivos IoT. Esses desenvolvimentos levarão a interações mais naturais e empáticas com os clientes, além de serviços preditivos que identificam e atendem proativamente às necessidades dos clientes.
  • As organizações transformarão o atendimento ao cliente usando IA para automatizar tarefas rotineiras, reduzir os tempos de resposta e personalizar experiências. As organizações também usarão a IA para lidar com volumes maiores de consultas de clientes de forma mais eficiente, oferecer suporte proativo e construir relacionamentos mais sólidos.
  • Um exemplo de IA no atendimento ao cliente são os chatbots baseados em IA que usam PLN e aprendizado de máquina para interagir com os clientes em conversas semelhantes às humanas. Os chatbots funcionam em tempo real para responder a perguntas comuns, agendar compromissos e fornecer informações relevantes, reduzindo a carga sobre os representantes humanos e melhorando a experiência geral do cliente. Eles também podem escalonar questões complexas para representantes humanos quando necessário.

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