Quem já teve que esperar na linha para falar com um atendente no SAC de qualquer empresa sabe que existe um jeito mais rápido de resolver seus problemas. E se, quando finalmente é atendido, a pessoa do outro lado for antipática, então, a experiência se torna pior ainda.
A qualidade do atendimento, em qualquer etapa do funil de vendas, é crucial para atrair novos clientes – e manter os já conquistados.
O Consumer Index Report 2020 da Aspect mostra que 40% dos consumidores deixaram de adquirir produtos e serviços de pelo menos uma empresa no ano passado devido à baixa qualidade do atendimento.
Como garantir uma boa experiência ao consumidor em todas as etapas da jornada de compra?
A solução: machine learning.
Neste artigo, você entenderá o que significa machine learning e os benefícios da implantação no atendimento ao cliente, além de conhecer cases de sucesso do uso da tecnologia.
O que é machine learning
Em português, machine learning significa "aprendizado de máquina". O termo se refere à capacidade dos computadores de aprender de forma autônoma, a partir da interação com o usuário.
A tecnologia de Inteligência Artificial (IA) permite que os computadores tomem decisões e interpretem dados de maneira automática, a partir de algoritmos. Não é necessário programá-los para executarem ações específicas.
Um algoritmo é uma sequência finita de ações e regras que visam a solucionar um problema. Cada um deles aciona um diferente tipo de operação ao entrar em contato com os dados que o computador recebe. O resultado de todas as operações é o que possibilita o aprendizado da máquina.
Dessa forma, as máquinas aperfeiçoam as tarefas executadas, por meio de processamento de dados como imagens e números. Por isso o machine learning depende do Big Data para ser efetivo.
O Big Data é a junção e análise estratégica de um grande volume de dados. Neste artigo, você pode se aprofundar sobre o conceito e entender como o Big Data funciona.
O computador pode aprender de diferentes maneiras, dependendo dos dados que recebe. Conheça os diferentes tipos de machine learning:
- Aprendizado supervisionado: o computador recebe um conjunto prévio de informações que já oferecem a solução para o problema, chamado de dados rotulados. Dessa forma, a máquina só precisa mostrar a resposta certa ao usuário a partir das variáveis.
- Aprendizado não-supervisionado: o computador não recebe a solução para o problema no conjunto de dados, que não são rotulados. O resultado do cruzamento das informações é imprevisível.
- Aprendizado semi-supervisionado: o computador recebe os dois tipos de dados, rotulados e não-rotulados, que o ajudam a definir um rumo para a solução do problema.
- Aprendizado por reforço: o computador não recebe nenhum conjunto prévio de dados. É como se ele fosse uma folha em branco, que será preenchida só no momento em que ele for ativado.
Como surgiu o machine learning?
O nome “machine learning” foi usado pela primeira vez pelo cientista da computação Arthur Lee Samuel, na década de 1950. Ele desenvolveu o software Game of Checkers, considerado a primeira demonstração da capacidade da IA.
O trabalho de Samuel ganhou uma grande contribuição do matemático Alan Turing, que testou o potencial de aprendizado das máquinas a partir do contato com a linguagem humana.
Outro marco da história do machine learning é o software ELIZA, desenvolvido por Joseph Weizenbaum em 1966, no MIT. O sistema simulava diálogos com um psicólogo.
6 benefícios do machine learning no relacionamento com consumidores
O aprendizado de máquina oferece insights valiosos para garantir a melhor experiência de relacionamento aos consumidores.
Quando eles procuram o contact center, a principal preocupação deles é a eficácia do atendimento, seguida pela acurácia na resolução do problema e, por fim, a segurança, segundo o Consumer Index Report 2020 da Aspect.
A implantação do machine learning no relacionamento com o cliente traz 6 benefícios principais:
- Maior comodidade do usuário: o cliente quer encontrar a solução para o problema de forma rápida, de preferência no próprio smartphone. O segundo canal de contato que eles buscam é o chat, de acordo com o mesmo relatório da Aspect, por isso a importância de ter uma estratégia de chatbot bem construída.
- Maior previsibilidade: o machine learning aliado ao big data permite a realização de testes preditivos e, assim, evitar situações de desgaste com o cliente. A análise de dados para prever uma sobrecarga na rede de energia e internet ou um aumento na demanda por um determinado produto são alguns exemplos.
- Compreensão do comportamento: os dados permitem saber qual a melhor oferta e qual o melhor momento para enviá-la a um cliente específico. Também ajudam a identificar novas demandas e orientam o desenvolvimento de produtos para atendê-las.
- Pós-venda mais individualizada: a partir da análise do histórico de compra do cliente, é possível automatizar o relacionamento com conteúdos relevantes e ofertas.
- Otimização de cross-selling: o machine learning permite a análise do comportamento do consumidor ao usar determinado produto. Assim é possível prever quais outros serviços podem ser oferecidos a ele.
- Autonomia na solução de problemas: o Consumer Index Report 2020 da Aspect apontou que, se possível, o cliente gostaria de resolver seus problemas sozinho, sem depender de um atendente humano. A automação e o machine learning o ajudarão a ter mais autonomia, de forma ágil e bem orientada.
8 exemplos de machine learning no dia a dia
Se você assiste a filmes da Netflix ou é impactado por anúncios no Instagram, saiba que você está em contato com o machine learning.
Mas o uso da inteligência de máquina vai muito além! Confira 8 exemplos:
- Detecção de fraudes: bancos e operadoras de cartão saum a tecnologia para identificar transações suspeitas, que não seguem o padrão de comportamento do usuário.
- Sistemas de recomendação: com o machine learning, sites como Amazon e Netflix conseguem prever quais itens você pode gostar, de acordo com o seu histórico de uso.
- Mecanismos de busca: o aprendizado de máquina permite ao Google encontrar respostas mais específicas às questões feitas pelos usuários.
- Processamento de linguagem natural: assistentes pessoais como Siri, Alexa e Cortana melhoraram as habilidades de reconhecer, entender e processar a entrada de voz para atender aos pedidos do usuário.
- Chatbots: também utilizam o processamento de linguagem natural para responder as perguntas mais comuns dos consumidores.
- Previsão de demanda: e-commerces e indústrias só ganham com o aprendizado de máquina. Os dados permitem prever vendas de forma mais precisa e realizá-las agilmente.
- Logística: Google Maps e Waze calculam as melhores rotas graças ao aprendizado de máquina. A tecnologia também já se tornou essencial para empresas de transporte.
- Diagnósticos e cuidados com a saúde: o machine learning é usado na análise de exames para identificar doenças, auxiliando o médico a definir o tratamento mais adequado ao paciente. Aliás, o uso das novas tecnologias na área da saúde já recebeu um nome: Saúde 4.0. Neste artigo, você encontra mais detalhes sobre o segmento.
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