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Dynamics 365

IA no apoio ao cliente

Saiba mais sobre a tendência crescente da IA no apoio ao cliente e como a sua organização pode utilizar tecnologias inteligentes para personalizar as experiências dos clientes e, ao mesmo tempo, reduzir os custos.
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O que é o apoio ao cliente com tecnologia de IA?

O apoio ao cliente melhorado por IA é a utilização de tecnologias e ferramentas de IA, como o processamento de linguagem natural (NLP), a aprendizagem automática e os assistentes de IA para melhorar as experiências do cliente e otimizar as operações.

Em vez de substituir pessoas, a IA trabalha em conjunto com as equipas do serviço de apoio ao cliente para automatizar tarefas de rotina e fornecer suporte inteligente. A IA no apoio ao cliente dá às equipas mais tempo para se concentrarem em tarefas complexas e de elevado valor e gera as informações necessárias para personalizar as interações, resolver problemas e aumentar a satisfação dos clientes.

Principais conclusões

  • O serviço ao cliente com IA utiliza tecnologias de IA para automatizar tarefas de rotina e fornecer apoio inteligente para que as organizações possam fornecer serviços mais eficientes e personalizados.
  • As tecnologias de IA que estão a transformar o apoio ao cliente incluem o processamento de linguagem natural, a aprendizagem automática, a análise de predição e a análise de sentimentos.
  • As ferramentas comuns de apoio ao cliente com tecnologia de IA incluem chatbots, assistentes virtuais, assistentes de IA com voz, sistemas de bilhética automatizados, agentes de IA e análises de apoio ao cliente.
  • Os passos para implementar a IA no apoio ao cliente incluem a avaliação das necessidades do negócio, a preparação da infraestrutura e dos dados, a escolha das tecnologias de IA certas, a preparação das equipas e a monitorização do desempenho.
  • Os desafios na implementação da IA incluem riscos de segurança, problemas de integração, falta de personalização, fiabilidade limitada, resistência às ferramentas de IA e preocupações em torno da IA responsável.
  • Exemplos reais de apoio ao cliente com tecnologia de IA realçam as vantagens das soluções híbridas de apoio ao cliente, fluxos de trabalho automatizados e agentes de IA.
  • As tendências futuras no apoio ao cliente com IA incluem avanços no processamento de linguagem natural, IA emocional, hiperpersonalização e experiências imersivas.

Vantagens da IA no apoio ao cliente

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

  • Aumenta a eficiência e a produtividade. Quando capacitadas com IA, as equipas de serviço podem trabalhar com maior eficiência e rapidez. Por exemplo, os chatbots de IA no apoio ao cliente respondem rapidamente a perguntas básicas dos clientes e os fluxos de trabalho automatizados eliminam tarefas repetitivas, minimizando os erros causados por humanos.

  • Reduza os tempos de resposta. Com a utilização de ferramentas de self-service, os clientes recebem respostas instantâneas, eliminando longos tempos de espera. Se as questões ou preocupações específicas de um cliente não puderem ser resolvidas com as ferramentas de self-service, os sistemas de encaminhamento inteligentes podem ligar rapidamente o cliente ao representante em direto certo. Uma vez ligado, o representante pode aceder a informações geradas por IA e às recomendações necessárias para acelerar a resolução.

  • Suporta experiências proativas e personalizadas. A IA analisa os dados dos clientes e as interações anteriores para fornecer aos representantes dos centros de atendimento, técnicos de apoio ao cliente e outros funcionários que lidam com o cliente informações sobre as necessidades únicas de cada cliente e recomendações personalizadas sobre as melhores ações a seguir. A utilização da IA para melhorar o atendimento ao cliente ao longo do percurso do cliente fortalece as relações e a fidelização.

  • Otimiza as operações. A IA contribui para uma alocação eficiente de recursos, ao otimizar os fluxos de trabalho e ligando rapidamente clientes e colaboradores às informações de que necessitam para responder a perguntas e resolver problemas. A IA também determina quais os inquéritos de serviço que devem ser direcionados para ferramentas self-service e quais os que requerem intervenção humana, minimizando os escalamentos dispendiosos.

  • Fornece suporte sempre disponível. Os chatbots IA no serviço de apoio ao cliente ajudam a garantir que os clientes recebem um apoio rápido onde quer que estejam, sempre que precisarem. Este nível de conveniência ajuda as organizações a gerir eficazmente elevados volumes de suporte, reduzindo simultaneamente os custos.

  • Ajuda a reduzir o esgotamento e a rotatividade dos colaboradores. A IA dá às equipas de serviço de apoio ao cliente e às equipas de apoio mais tempo para realizar um trabalho significativo e gratificante, como tarefas que requerem empatia, resolução criativa de problemas e pensamento crítico. O esgotamento e a rotatividade são reduzidos, poupando às organizações o custo de recrutar e preparar continuamente novos colaboradores.

Como funciona a IA no apoio ao cliente

Veja como a IA e outras tecnologias avançadas estão a mudar o que é o apoio ao cliente e o que pode fazer:

  • O NLP permite que os sistemas de IA compreendam, interpretem e respondam à linguagem humana de forma natural, tornando as interações entre as pessoas e as interfaces com tecnologia de IA mais intuitivas e envolventes.

  • Algoritmos de aprendizagem automática analisam e identificam padrões em grandes quantidades de dados e interações de clientes, aprendendo ao longo do tempo como ajudar as ferramentas de IA a fornecer respostas mais exatas e relevantes.

  • Análises preditivas utilizam dados históricos para prever as necessidades e preferências dos clientes, permitindo que as equipas do serviço de apoio ao cliente personalizem recomendações e abordem proativamente potenciais problemas antes que estes surjam.

  • Análise de sentimentos recolha informações de e-mails, chats, inquéritos e redes sociais para ajudar as organizações a compreender melhor as preocupações, reclamações e impressões da marca dos clientes e a responder adequadamente.

  • A IA Generativa é um tipo de IA que cria novos conteúdos, como texto, imagens ou vídeos, com base nos dados em que foi preparada. Tem várias aplicações no apoio ao cliente, incluindo o impulso da produtividade do centro de atendimento, automatizando a tomada de notas durante as chamadas dos clientes e fornecendo resumos detalhados das chamadas, incluindo os principais itens de ação.

Ferramentas de apoio ao cliente com tecnologia de IA comummente utilizadas

As organizações utilizam muitas ferramentas de IA para melhorar as suas operações de apoio ao cliente, incluindo as seguintes:

  • Os chatbots e os assistentes virtuais são ferramentas de gestão personalizada que utilizam o processamento de linguagem natural e a aprendizagem automática para prestar assistência em tempo real aos clientes. Os chatbots de IA no apoio ao cliente compreendem perguntas simples e diretas e respondem com scripts predefinidos. Em contrapartida, os assistentes virtuais podem ajudar os clientes em tarefas complexas, como o agendamento de compromissos e o processamento de transações. Também podem participar em conversações personalizadas, adaptadas às necessidades de cada cliente.

  • Os assistentes de IA de voz utilizam tecnologias de reconhecimento de voz para processar de forma eficiente os pedidos de informação por telefone, 24 horas por dia, sem necessidade de intervenção humana. Envolvem-se em conversações, respondem a perguntas e executam tarefas, fornecendo suporte personalizado e reduzindo os tempos de espera.

  • Os sistemas inteligentes de emissão de bilhetes otimizam o suporte ao cliente categorizando, priorizando e encaminhando os pedidos de suporte com base nas necessidades atuais de cada cliente, históricos de interações e dados demográficos. Em vez de encaminhar os clientes para o próximo agente disponível, os sistemas de bilhética inteligentes encaminham automaticamente os clientes para agentes com base na sua experiência e cargas de trabalho, otimizando a distribuição de consultas e garantindo uma resolução mais rápida dos problemas.

  • Os agentes de IA aumentam a produtividade e a satisfação dos clientes, fornecendo assistência em tempo real aos clientes e aos representantes em tempo real. Por exemplo, as bases de dados de conhecimento com tecnologia de IA fornecem aos clientes respostas instantâneas a perguntas comuns, reduzindo a necessidade de suporte humano. Além disso, as ferramentas de IA geram recomendações que ajudam os representantes em direto a responder aos clientes com base no contexto e no histórico.

  • Os agentes autónomos de IA trabalham em nome de indivíduos, equipas ou departamentos para executar e orquestrar processos empresariais. Alguns exemplos incluem agentes de gestão de incidentes que automatizam tarefas-chave ao longo do ciclo de vida do caso e agentes de operações de agendamento que otimizam os agendamentos para técnicos de campo com base nas condições variáveis do dia de trabalho.

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  • As ferramentas de análise de apoio ao cliente utilizam o processamento de linguagem natural, a aprendizagem automática e a análise de predição para gerar informações do cliente, como o valor do tempo de vida ou o risco de abandono. Estas informações podem ser utilizadas para tomar decisões estratégicas e baseadas em dados.

Passos para implementar a IA no apoio ao cliente

Siga estes passos para implementar com êxito a IA nas suas operações de apoio ao cliente:

  1. Avalie as necessidades e os objetivos do negócio. Identifique os pontos problemáticos do apoio ao cliente e determine onde a IA pode gerar mais valor. Pode decidir modernizar apenas o seu software de suporte técnico-ou o seu conjunto completo de software de apoio ao cliente.

  2. Prepare as suas infraestruturas e dados. Certifique-se de que a sua organização tem as infraestruturas necessárias, como capacidades de armazenamento e processamento de dados, para suportar a implementação da IA. Além disso, certifique-se de que os seus dados estão limpos, organizados e preparados para a análise de IA.

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

  4. Forme as suas equipas: Forneça uma preparação abrangente à sua equipa de apoio ao cliente sobre como trabalhar com as ferramentas de IA para maximizar as suas vantagens.

  5. Eduque os modelos de IA. Aperfeiçoe e atualize continuamente os modelos de IA para que melhorem ao longo do tempo, aprendendo com as interações passadas.

  6. Monitorize o desempenho e otimize. Monitorize continuamente o desempenho da sua solução de IA, incluindo a recolha de feedback de clientes e agentes. Ajuste conforme necessário para melhorar a eficiência e a eficácia.

  7. Adira às melhores práticas. Durante todo o processo de planeamento e implementação da IA, mantenha as melhores práticas, como a privacidade dos dados e as medidas de segurança.

Seis desafios comuns ao implementar IA no apoio ao cliente

Eis seis desafios comuns e formas de os ultrapassar.

  1. Riscos de segurança e privacidade dos dados
    Desafio: Os sistemas de IA processam dados confidenciais dos clientes, tornando-os alvos de ciberameaças e levantando preocupações de privacidade.
    Solução: Implemente encriptação robusta, controlos de acesso rigorosos e conformidade com os regulamentos de proteção de dados. Informe os clientes sobre as políticas de utilização de dados e forneça opções ativas de não participação.

  2. Integração com os sistemas existentes
    Desafio: Muitas vezes, as ferramentas de IA precisam de trabalhar em conjunto com plataformas de CRM, ERP e centros de contactos existentes, o que leva a complexidades técnicas.
    Solução: Utilize soluções de IA com APIs abertas e garanta a compatibilidade com as pilhas tecnológicas existentes. Trabalhe com as equipas de TI para desenvolver estratégias de adoção de IA em fases que minimizem as interrupções.

  3. Falta de personalização
    Desafio: As interações aprimoradas por IA podem parecer impessoais, levando à frustração dos clientes que esperam uma experiência mais personalizada.
    Solução: Utilize modelos de IA preparados com base no histórico do cliente, preferências e interações anteriores para fornecer respostas personalizadas e contextualizadas.

  4. Fiabilidade limitada
    Desafio: Os assistentes digitais de IA podem, por vezes, ter dificuldade em processar pedidos de informação complexos e com várias partes dos clientes, levando a respostas incorretas ou incompletas que desiludem os clientes.
    Solução: Implemente modelos de suporte híbridos em que a IA processa as consultas de rotina e escala os incidentes complexos para os representantes em tempo real. Atualize regularmente as bases de dados de conhecimento e treine continuamente a IA em interações com clientes do mundo real para melhorar a compreensão contextual.

  5. Resistência à utilização de ferramentas de IA
    Desafio: Alguns colaboradores podem demorar a adotar as tecnologias de IA e alguns clientes podem preferir o suporte humano.
    Solução: Forneça preparação adequada e demonstre claramente as vantagens da IA aos colaboradores. Ajude a tornar as interações com os clientes naturais e úteis e ofereça transições suaves para representantes em direto, quando necessário.

  6. Preocupações com a IA responsável
    Desafio: Os modelos de IA podem herdar preconceitos dos dados de preparação, levando a um tratamento injusto ou inconsistente dos clientes.
    Solução: Garanta conjuntos de dados de formação diversificados e implemente auditorias de equidade para detetar e mitigar enviesamentos. Utilize técnicas de IA explicáveis (XAI) que forneçam explicações claras e compreensíveis para as decisões e ações guiadas por IA.

Exemplos reais de apoio ao cliente com tecnologia de IA

Várias organizações transformaram as suas experiências de cliente com IA. Eis alguns exemplos de histórias de sucesso do mundo real:

  • Um fabricante global que processa mais de 600 milhões de contactos de apoio técnico anualmente queria melhorar o seu apoio ao cliente com IA. A empresa implementou um assistente virtual que envolve os clientes através de uma interface de conversação self-service que os ajuda a resolver problemas rapidamente. Se necessário, o assistente pode transferir facilmente um cliente para um representante do centro de contactos em direto com informações contextuais valiosas sobre o seu problema específico.
    Conclusão principal: Com uma solução de suporte híbrida, os clientes têm tempos de resposta e resolução mais rápidos.

  • Uma grande instituição de serviços financeiros do Reino Unido procurou otimizar a gestão de mais de 50 milhões de interações anuais com clientes. O banco consolidou vários sistemas existentes numa plataforma única e intuitiva de cativação do cliente que agrega os dados dos clientes em vistas holísticas, automatiza as reservas entre departamentos e gera milhões em poupanças anuais de software.
    Conclusão principal: Capacitar as equipas do serviço de apoio ao cliente com ferramentas digitais impulsiona a retenção de clientes, ajudando as organizações a cumprir as expetativas dos clientes relativamente a um serviço rápido e personalizado.

  • Uma empresa global de tecnologia queria oferecer aos clientes um acesso mais rápido à sua principal equipa de apoio ao cliente, otimizando e automatizando tarefas repetitivas para os representantes. Adotou um agente de IA que permite aos clientes comunicar com os 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 processamento pela equipa de apoio de primeira linha diminuiu 20% e a sua produtividade aumentou 15%.
    Conclusão principal: A IA ajuda a libertar os representantes de apoio ao cliente de tarefas repetitivas para que se possam concentrar na resolução dos problemas dos clientes.

Como a IA no apoio ao cliente está a evoluir

Os novos desenvolvimentos tecnológicos continuarão a impulsionar a adoção da IA nas empresas. As organizações de apoio ao cliente estarão entre as que ganham vantagem competitiva com as seguintes tecnologias e tendências emergentes de IA:

  • NLP Avançado: Os avanços contínuos no processamento de linguagem natural permitirão comunicações e interações ainda mais sofisticadas, semelhantes às humanas, entre os sistemas de IA e os clientes.

  • IA de emoções: Os sistemas de IA tornar-se-ão melhores a reconhecer, simular e responder às emoções humanas, permitindo que as ferramentas de apoio e serviço ao cliente com tecnologia de IA expressem maior empatia.

  • Hiperpersonalização: Os sistemas de IA continuarão a utilizar técnicas avançadas de análise de dados para compreender melhor os comportamentos e as preferências individuais dos clientes. Com informações mais profundas, estes sistemas serão capazes de criar experiências mais personalizadas do que nunca.

  • Integração com outras tecnologias inovadoras: Os sistemas de IA integrar-se-ão cada vez mais com dispositivos da Internet das Coisas (IoT) para fornecer suporte proativo ao cliente. Também se ligarão a tecnologias de realidade aumentada (AR) e de realidade virtual (VR) para criar experiências imersivas.
Uma mulher com um tablet na mão.

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Perguntas frequentes

  • A IA para apoio ao cliente envolve a utilização de tecnologias de IA, como chatbots, assistentes virtuais e análises de predição, para automatizar e personalizar as interações com os clientes. A IA aumenta os métodos tradicionais de apoio ao cliente para melhorar a eficiência, reduzir os tempos de resposta e aumentar a satisfação dos clientes.
  • A IA não substitui os métodos tradicionais de apoio ao cliente, mas aumenta-os. Processa tarefas e consultas de rotina para que os humanos se possam concentrar em interações mais complexas e de elevado valor que exigem pensamento crítico e empatia. A IA melhora a experiência geral de apoio ao cliente, fornecendo respostas em tempo real, recomendações personalizadas e disponibilidade 24 horas por dia.
  • O futuro da IA no apoio ao cliente inclui avanços no processamento de linguagem natural (NLP), IA emocional, hiperpersonalização e integração com dispositivos IoT. Estes desenvolvimentos conduzirão a interações mais naturais e empáticas com os clientes e a serviços de predição que identificam e respondem proativamente às necessidades dos clientes.
  • As organizações transformarão o apoio ao cliente com a IA para automatizar tarefas de rotina, reduzir os tempos de resposta e personalizar as experiências. As organizações também utilizarão a IA para processar volumes maiores de consultas de clientes de forma mais eficiente, oferecer suporte proativo e criar relacionamentos mais fortes.
  • Um exemplo de IA no apoio ao cliente são os chatbots com tecnologia de IA que utilizam o processamento de linguagem natural e a aprendizagem automática para envolver os clientes em conversações semelhantes às humanas. Os chatbots trabalham em tempo real para responder a perguntas comuns, agendar compromissos e fornecer informações relevantes, reduzindo a carga sobre os representantes em direto e melhorando a experiência geral do cliente. Também pode escalar questões complexas para os representantes em direto, quando necessário.

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