IA é elemento-chave de uma boa experiência em tempos de distanciamento social
Por Colaborador externo | 27 de Junho de 2020 às 18h00
Em fevereiro, o mundo mudou drasticamente com a escalada da COVID-19. A pandemia levou muitas empresas a fechar as portas e começar a operar estritamente online quando possível. Para muitas, esse choque global trouxe desafios intransponíveis. Para outras, principalmente as que usam inteligência artificial (IA) para interagir com seus clientes, representou novas oportunidades.
Nesse sentido, esta crise não é diferente de outras. A COVID-19 acelerará várias tendências importantes já detectadas antes do surto e que serão mantidas à medida que as empresas mudarem o foco para a recuperação. Um estudo publicado pela MIT Technology Review mostra que a área de atendimento a clientes é hoje o departamento mais ativo na implantação de IA no varejo. Sua adoção chegará a 73% até 2022.
As práticas de distanciamento social aumentaram a demanda por compras e serviços online. Dados da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (Abcomm) revelam aumento de 30% nas vendas pela internet durante as duas primeiras semanas de abril. “Milhares de consumidores que nunca haviam feito uma compra online fizeram agora”, relata Maurício Salvador, presidente da entidade, em recente entrevista. Não foi diferente nas fintechs. Apenas no PicPay, a maior carteira digital do país, com mais de 20 milhões de usuários, foram abertas mais de 3 milhões de contas digitais de pagamento só em abril.
A IA é imensamente valiosa para ajudar as empresas a se adaptarem a essa nova realidade e sua aplicação pode ser muito abrangente. Utilizando automação inteligente e aprendizado de máquina, podemos oferecer autoatendimento personalizado, omnichannel e de baixo esforço para uma resolução de problemas mais rápida. De fato, segundo a consultoria Gartner, após a implementação de um VCA (Virtual Customer Assistant), muitas empresas relatam redução de até 70% nas chamadas de consulta por chat e/ou e-mail e economia de 33% por engajamento por voz.
Poderemos melhorar nossa eficiência de soluções de IA em canais múltiplos, como, por exemplo, para consultas de usuários feitas por meio de uma chamada. Um sistema de resposta de voz interativa (IVR) equipado com IA pode reconhecer a intenção do usuário, fornecer respostas, entender solicitações que não fazem parte de um menu predeterminado de opções. O IVR com AI também pode rotear chamadas de maneira inteligente para reduzir o tempo de manuseio ou dar aos chamadores a opção de receber um retorno de chamada, alternar para chat ou mensagem SMS do próximo agente disponível, em vez de esperar na fila. Da mesma forma, os chatbots baseados em IA, que possuem recursos de compreensão da linguagem natural (NLU), podem concluir tarefas mais complexas para reduzir a escalação para um agente ativo.
No entanto, o que faz a diferença é a experiência encantadora do usuário. Não queremos somente servi-lo, mas lhe proporcionar a sensação de se sentir único. É aqui que IA, ao impulsionar a personalização, mostra sua relevância. Isso envolve modelos de recomendação e propensão. Parte da personalização envolve "engajamento preditivo" - saber quando e como interagir com o usuário. Isso depende de quem é o usuário, de que estágio do ciclo de compra ele está, do que está comprando e de suas preferências pessoais de comunicação. Também requer inteligência para entender onde o usuário está ficando parado e ajudá-lo a navegar nesses pontos.
A IA usa ações passadas para prever eventos futuros. E nada no passado recente é parecido com o que estamos experimentando hoje. Isso significa que modelos de recomendação e personalização, os cálculos do valor da vida útil, as recomendações de produtos e os modelos de rotatividade são imprecisos na melhor das hipóteses e enganosos na pior.
Portanto, neste momento de grande volatilidade, é a hora de examinar mais de perto sua estratégia de IA para garantir que dados e previsões precisas suportem uma experiência positiva do usuário. Algumas alterações que podem ser feitas para reter o valor de IA são: examinar seus dados e dashboards para identificar mudanças de comportamento; assegurar-se de que as ofertas de produtos e serviços refletem as mudanças de preferências dos usuários; inspecionar seus modelos de IA; e monitorar os resultados dos modelos mais de perto. As empresas que acertarem a experiência do usuário estabelecerão as bases para a lealdade a longo prazo.
*Isaac Ben-Akiva é Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) do PicPay.