Usando a IA para criar conexões mais fortes com os clientes

Usando a IA para criar conexões mais fortes com os clientes

À medida que as empresas aprendem a usar a IA generativa para criar valor, existe o risco de elas adotarem a abordagem errada ao aplicar a tecnologia à experiência do cliente. Na verdade, pesquisas mostram que a IA pode ajudar a aumentar a satisfação do cliente quando é usada para oferecer aos clientes soluções mais personalizadas ou para ajudar funcionários humanos a prestar um serviço melhor do que fariam sem a assistência tecnológica. Alguns exemplos de empresas que tiveram sucesso precoce com isso estão no setor de serviços financeiros.


O surgimento de aplicativos generativos de inteligência artificial (IA) está estimulando inovações empolgantes e experimentos com consumidores, mas também preocupa muitas pessoas preocupadas com a privacidade dos dados ou com a possibilidade de se comunicar com uma empresa apenas por meio de um bot. Essas preocupações são especialmente graves em setores em que as interações com os clientes e a privacidade dos dados são essenciais, como bancos ou serviços de saúde.

Um certo nível de ansiedade geralmente acompanha tecnologias inovadoras, e é natural se preocupar com uma tecnologia que imita a inteligência humana. No entanto, à medida que essa nova classe de grandes modelos de linguagem surgiu, a maioria das empresas colocou o risco do modelo, a precisão da produção do modelo e o uso ético dos dados no centro de suas estruturas de risco. Eles visam garantir o uso responsável da nova tecnologia de IA.

Menos apreciado é o risco de as empresas cederem a experiência do cliente a modelos e bots projetados para extrair valor no curto prazo, não para promover a fidelidade do cliente a longo prazo. Cada vez mais, as empresas podem combinar modelos tradicionais de IA e aprendizado de máquina com IA generativa para entregar mensagens e ofertas aos clientes de maneiras mais humanas. Se não tomarmos cuidado, bots, algoritmos e modelos preditivos com fins lucrativos podem, de fato, levar a experiências distópicas.

Mesmo no mundo da IA, o amor pelo cliente deve mostrar o caminho. As métricas tradicionais do sentimento do cliente, como o Net Promoter Score (NPS), podem começar a parecer diferentes, mas uma premissa perdurará: cada interação melhora ou diminui a percepção do cliente sobre a empresa envolvida.

Informar cada decisão com o objetivo de enriquecer a vida dos clientes estabelecerá um caminho confiável para um futuro baseado em IA que cria mais valor para clientes, funcionários e acionistas. Na verdade,primeiros resultados publicados de pesquisadores da Universidade de Stanford e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts mostram efeitos favoráveis do lançamento de uma ferramenta de assistente conversacional baseada em IA para 5.200 agentes de suporte ao cliente em vários países. A ferramenta não apenas aumentou a produtividade dos agentes em 14%, em média, mas as interações assistidas por IA tiveram uma média de NPS mais alta, e o desgaste mensal de agentes caiu 9%.

Torne isso pessoal

Orientar a IA em torno do amor ao cliente exige uma reformulação fundamental das funções objetivas. A maioria dos algoritmos existentes otimiza em torno do ROI em um determinado momento, em vez de em torno de uma experiência inteira. O engajamento do cliente baseado em IA promete que a empresa aprenda mais com cada interação e encontre mais maneiras de criar valor para os clientes.

Isso é um bom sinal porque os clientes esperam cada vez mais experiências personalizadas e relevantes e estão abertos a compartilhar seus dados em troca. A última pesquisa da Bain & Company com quase 30.000 clientes bancários em 11 países descobriu que os entrevistados que concordaram que seu banco personaliza a experiência têm maior probabilidade de recompensá-la com um NPS mais alto. Há uma diferença de 123 pontos no NPS entre entrevistados que concordam totalmente que seu banco interage com base no conhecimento de quem são e aqueles que discordam totalmente.

Uma forma pela qual a IA refina a personalização é por meio de assistentes digitais para clientes, conforme demonstrado pelos esforços emergentes em bancos e pagamentos. O Royal Bank of Canada usa um assistente habilitado para IA chamado NOMI para personalizar o gerenciamento de dinheiro digital para os clientes. Os recursos incluem dicas oportunas enviadas aos clientes, orçamentos personalizados e recomendações de economia com base no comportamento de gastos e no fluxo de caixa. No ano seguinte ao seu lançamento, os resultados foram promissores, com 50% mais interações digitais para os clientes do NOMI em relação a toda a base de clientes, 93% a mais de tempo gasto em contas financeiras e 2% de perda de clientes do NOMI versus 8% para seus pares.

Os assistentes digitais generativos de IA também estão ajudando os funcionários a fortalecer suas conexões com os clientes, reforçando os lugares onde um toque humano pode ser uma fonte de diferenciação. A Morgan Stanley Wealth Management, por exemplo, está lançando um assistente de IA para ajudar seus milhares de consultores financeiros a oferecer melhor suporte a seus clientes de forma personalizada. O assistente combina pesquisa e criação de conteúdo para que os consultores financeiros possam encontrar e personalizar rapidamente as informações certas para cada cliente a qualquer momento.

Modelos de linguagem grandes permitirão uma nova era de personalização. As técnicas de aprendizado de máquina já transformam o padrão de interações digitais de cada cliente em uma “impressão digital” comportamental única, e os recentes avanços da IA agora permitirão que essas impressões digitais incluam interações de fala e texto.

Ajude os funcionários a ajudar seus clientes

As empresas devem começar com alguns casos sem arrependimentos para que a organização se sinta confortável com a tecnologia generativa de IA. Normalmente, eles usam a IA para ajudar os funcionários que fornecem aspectos da experiência do cliente para que os humanos possam examinar o resultado do modelo. Os exemplos incluem sugestões aos gerentes de relacionamento para a próxima conversa com um cliente com base em um engajamento recente ou no fornecimento de ações específicas para lidar com cobranças com clientes que enfrentam dificuldades financeiras.

A próxima onda de casos incluiria IA incorporada em procedimentos operacionais padrão para funcionários. Casos promissores incluem o encaminhamento preditivo da consulta de um cliente para o agente mais bem equipado para lidar com um problema específico ou recomendações de scripts em tempo real para gerentes de relacionamento. A tecnologia ouvirá a ligação do cliente em tempo real e ajudará os agentes a saber se suas interações estão criando um promotor ou um detrator. Outros recursos de apoio aos funcionários em um futuro próximo podem incluir a criação de uma oferta personalizada com imagens e textos que evoquem o hobby favorito do cliente ou o lembrete de um gerente de relacionamento de ligar para um cliente durante as principais fases da vida.

Em alguns setores, como o varejo, uma linha de frente totalmente equipada com IA está começando a oferecer suporte ao engajamento automatizado diretamente com os clientes. Com o tempo, essa linha de frente digital poderia oferecer serviços com a mesma empatia atenciosa das linhas de frente humanas tradicionais. Os bots interagirão com os clientes e aprenderão a oferecer produtos e informações relevantes, assim como os melhores funcionários sempre fizeram. Os melhores usos da IA podem até mesmo reimaginar completamente a experiência geral.

Em uma época de alta inflação e economia restrita, alguns gerentes podem ficar tentados a usar a tecnologia de IA generativa apenas para cortar custos e melhorar a eficiência. Isso seria equivocado. Embora a IA generativa tenha o potencial de distorcer a curva de custos em muitos setores, o maior valor virá para as empresas que se concentram em enriquecer a vida de seus clientes.

 

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