IA e automação

IA e automação

Faça com que as interações com o cliente pareçam inteligentes e não artificiais

Mergulho Profundo na Tecnologia

A IA está redefinindo o que é possível com o atendimento ao cliente

Desde um suporte sempre ativo até sistemas de back-end capazes de realizar a triagem de tickets de forma mais rápida que qualquer equipe humana, essa tecnologia versátil aumentou rapidamente as expectativas dos clientes sobre o que significa oferecer o melhor atendimento da categoria.

Mas sem uma estratégia inteligente voltada à implementação de IA, muitas empresas estão ficando aquém. Assim como acontece com cada nova tecnologia que reescreve as regras de atendimento ao cliente – internet, chat em tempo real, telefones celulares e IA – as empresas devem se comprometer a repensar sua mentalidade e sua abordagem. Qualquer coisa a menos que corra o risco de frustrar os clientes, ou resulte em algo pior, poderá minar a sua capacidade de oferecer experiências de qualidade capazes de fazê-los voltar.

Os líderes de negócios já reconhecem o papel crítico que a IA desempenhará na construção dos tipos de experiências do cliente que impulsionam o crescimento dos resultados. É por isso que 57% planejam aumentar seus orçamentos de IA em pelo menos 25% no próximo ano. Mas muitos ainda precisam enfrentar a tarefa mais difícil de construir uma operação que aproveite os pontos fortes de cada membro da equipe de suporte - seja humano ou robô. Agora não é hora de se contentar com um serviço “bom o suficiente”. Os clientes querem o melhor – e cada vez mais veem a IA como a chave para alcançar suas metas de experiência.

61percentstat

Hoje em dia, 61% dos clientes se dizem dispostos a abrir mão da empresa depois de apenas uma experiência ruim relacionada ao atendimento ao cliente.

Com 61% dos clientes agora dispostos a irem embora depois de apenas uma experiência ruim, as empresas devem agir rapidamente para desenvolver uma estratégia de IA que funcione. Reunimos insights de clientes, agentes, líderes de negócios e nossa própria equipe para mostrar como a abordagem certa de IA pode ajudá-lo a conquistar clientes mais felizes (repetidos), melhores resultados comerciais e uma vantagem competitiva no tratamento adequado aos clientes.

O que os clientes esperam com a IA

47% 51% 73% 80% 48% 65% 43% 44% 42% 73% 65% 80% 64% 42%
acreditam que deve facilitar a vida
48% 52% 71% 76% 49% 62% 48% 50% 39% 67% 60% 77% 60% 46%
acreditam que devem evitar a repetição de coisas por parte das pessoas
48% 50% 76% 77% 48% 58% 43% 47% 41% 74% 70% 78% 60% 41%
acreditam que devem economizar tempo ao entrarem em contato com uma empresa
42% 45% 71% 75% 47% 46% 39% 45% 33% 72% 60% 75% 56% 42%
acreditam que a qualidade do atendimento ao cliente deve ser melhorada

dos clientes necessitam contar com IA para tornar suas vidas mais fáceis e não mais difíceis

Os clientes veem a IA principalmente como uma força para o que é bom, podendo melhorar suas interações e experiências com as empresas.

Feito corretamente, 65% dos clientes esperam que a IA seja uma economia de tempo. Outros 64% dizem que isso os impedirá de ter que se repetir. Olhando para o futuro, 61% esperam que a maioria de suas futuras interações de serviço com as empresas sejam automatizadas.

Otimismo à parte, a maioria dos clientes notou uma lacuna significativa entre o potencial de serviço da IA e sua realidade atual. Em vez de facilitar as coisas, muitas vezes cria obstáculos não intencionais e, em alguns casos, torna mais difícil para os clientes obterem as respostas de que precisam. 60% dos clientes relatam decepção frequente com suas experiências de chatbot.

Os clientes estão frustrados com os chatbots

47% 55% 66% 45% 47% 60% 49% 53% 55% 64% 55% 46% 56% 52%
dizem não obter respostas precisas
44% 46% 53% 47% 44% 46% 48% 44% 46% 50% 46% 45% 47% 51%
dizem se sentir frustrados quando precisam recomeçar tudo de novo com um agente humano
55% 50% 58% 54% 56% 51% 46% 47% 49% 62% 56% 54% 55% 54%
dizem que são necessárias muitas perguntas para o bot reconhecer que não é possível responder ao problema
46% 44% 49% 37% 47% 48% 43% 43% 44% 51% 43% 42% 40% 45%
ficam frustrados por não terem a opção de serem atendidos por um ser humano em vez de por um bot logo ao início do atendimento

Apesar da frustração, os clientes permanecem abertos e esperançosos de que as empresas vão dar a volta por cima.

O número de clientes dispostos a recorrer aos chatbots para questões simples saltou 13 pontos em relação ao ano anterior. E as empresas estão trabalhando duro para melhorar seu desempenho:

50% das empresas dizem que usam IA para fazer recomendações com base em compras ou histórico de pesquisa

40% utilizam IA para interagir com os clientes por meio de seus métodos de contato preferidos

39% utilizam IA para priorizar clientes com base em seu status ou tipo de conta

AI and automation in action

As empresas que utilizam a Zendesk para impulsionar suas operações de suporte estão reduzindo os tempos de espera e respondendo a mais tickets com IA e automação:
40%
das empresas que ativaram a automação e a IA entre setembro de 2019 e setembro de 2021 tiveram uma melhoria de 15% ou mais no tempo da primeira resposta
53%
O número de tickets tratados por automações e chatbots aumentou 53% de em 2021 em comparação com 2020
61%
esperam que a maioria das interações de atendimento ao cliente sejam automatizadas no futuro

das empresas têm baixa adoção de recursos de IA

39%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
37%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
23%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
21%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
21%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
19%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
16%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
52%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
39%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
34%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
32%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
27%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
25%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
26%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
56%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
43%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
37%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
36%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
31%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
29%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
29%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
52%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
41%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
38%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
37%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
32%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
28%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
26%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
45%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
42%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
29%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
27%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
23%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
24%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
26%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
46%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
46%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
28%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
28%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
24%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
26%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
26%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
40%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
35%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
29%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
25%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
20%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
20%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
21%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
42%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
34%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
28%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
28%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
24%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
22%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
22%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
70%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
54%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
43%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
34%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
34%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
26%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
33%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
52%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
42%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
37%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
30%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
28%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
19%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
24%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
58%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
40%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
29%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
35%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
30%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
34%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
26%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos
50%
utilizam bots que fazem sugestões com base no histórico do usuário
44%
estão envolvidas por meio de um método de contato preferido
39%
utilizam bots e agentes humanos para conversar por chat
32%
utilizam bots para ajudar no fluxo de trabalho do agente
24%
utilizam bots para recomendar recursos de autoatendimento
28%
utilizam bots para ativar fluxos de trabalho entre departamentos
22%
utilizam chatbots automatizados que não exigem agentes humanos

Estratégias inteligentes superam grandes orçamentos

As empresas podem estar aumentando seus investimentos em IA, mas os desafios com planejamento e implementação revelam um quadro menos animador.

As empresas estão divididas – com 57% dizendo que tiveram uma abordagem ad hoc para sua estratégia de IA. Além disso, apenas metade pode dizer que suas equipes estão sendo bem versadas em recursos emergentes de IA, o que significa que estão atirando no escuro.

Sem considerar os pontos fortes e fracos da IA, as empresas estão apenas se aprofundando em sua abordagem. O resultado provável é uma experiência de serviço abaixo do ideal para todos os envolvidos. Os chatbots podem ser parceiros incrivelmente eficazes – se fizerem parte de um plano bem elaborado capaz de aproveitar seus pontos fortes.

“Os líderes estão achando que podem colocar um bot no lugar de um humano, mas não é bem assim que funciona”, comenta Jon Aniano, vice-presidente sênior de produto e aplicações de CRM da Zendesk. “As empresas que estão acertando a mão em IA estão pensando na melhor experiência possível que podem oferecer. O primeiro passo é se perguntar em que ponto a IA é boa e os humanos não são.”

História do cliente Suporte e liderança caminham lado a lado

Durante a pandemia, a equipe de suporte da Tile lançou um novo chatbot para ajudar a equipe a gerenciar volumes de tickets acima do normal.

É aqui que seus chatbots devem desempenhar um papel de destaque, de acordo com os clientes:

Fornecendo links e informações que podem ajudar a resolver seus problemas

Oferecendo respostas mais rápidas e convenientes para problemas simples

Entregar respostas e questões fora do horário comercial normal

As empresas veem o potenceial dos chatbots:

46%
Maior economia de custos
46%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
44%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
45%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
41%
Capacidade de prever a intenção do cliente
35%
São indiscerníveis em relação aos agentes
65%
Maior economia de custos
64%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
62%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
58%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
58%
Capacidade de prever a intenção do cliente
50%
São indiscerníveis em relação aos agentes
66%
Maior economia de custos
65%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
59%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
58%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
58%
Capacidade de prever a intenção do cliente
49%
São indiscerníveis em relação aos agentes
63%
Maior economia de custos
66%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
63%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
61%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
58%
Capacidade de prever a intenção do cliente
49%
São indiscerníveis em relação aos agentes
55%
Maior economia de custos
56%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
48%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
52%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
50%
Capacidade de prever a intenção do cliente
41%
São indiscerníveis em relação aos agentes
54%
Maior economia de custos
58%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
51%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
47%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
45%
Capacidade de prever a intenção do cliente
45%
São indiscerníveis em relação aos agentes
54%
Maior economia de custos
55%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
53%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
52%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
47%
Capacidade de prever a intenção do cliente
49%
São indiscerníveis em relação aos agentes
54%
Maior economia de custos
54%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
52%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
49%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
50%
Capacidade de prever a intenção do cliente
41%
São indiscerníveis em relação aos agentes
80%
Maior economia de custos
75%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
62%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
61%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
61%
Capacidade de prever a intenção do cliente
45%
São indiscerníveis em relação aos agentes
66%
Maior economia de custos
65%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
66%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
61%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
56%
Capacidade de prever a intenção do cliente
51%
São indiscerníveis em relação aos agentes
63%
Maior economia de custos
64%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
58%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
55%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
53%
Capacidade de prever a intenção do cliente
46%
São indiscerníveis em relação aos agentes
59%
Maior economia de custos
61%
Capacidade de ajudar os clientes a encontrar o canal certo
52%
Capacidade de ser utilizado em todos os canais
47%
Semelhança cada vez maior com seres humanos
48%
Capacidade de prever a intenção do cliente
40%
São indiscerníveis em relação aos agentes
Metodologia Como conduzimos a pesquisa

Os dados neste relatório se originam a partir de três fontes: Uma pesquisa global com 3.500 consumidores, com 4.600 empresas entrevistadas e dados de uso do produto Zendesk Benchmark de mais de 97.500 empresas.

Adote uma abordagem inteligente para a IA

E para que seja possível tratar bem os clientes, as empresas devem montar uma estratégia inteligente de IA que permita com que todos deem o melhor de si.

Os chatbots não devem tentar resolver problemas que exigem envolvimento humano. “Se você está fazendo isso, criou uma experiência muito pior para o cliente”, diz Aniano. Da mesma forma, os agentes não devem se atrapalhar tentando fazer a triagem de tickets ou responder a clientes que precisam redefinir sua senha, procurar seu nome de usuário ou verificar o status de seu pedido.

Aqui estão algumas dicas para criar uma estratégia de atendimento ao cliente, viabilizado por IA, que seja de primeira classe:

Comece identificando seus principais problemas de atendimento ao cliente por volume.

Isso deve incluir consultas de autoatendimento e tickets tratados por agentes de atendimento ao cliente. Se você é uma empresa menor, concentre-se no seu top 10; as empresas maiores devem inicialmente tentar restringir seu foco a uma área ou unidade de negócio mais gerenciável.

Confira os problema e agrupe-os conforme eles

  1. precisam de um ser humano,
  2. podem ser totalmente automatizado, ou
  3. exigem uma combinação dos dois.

Para aqueles que podem ser totalmente automatizados, determine se a IA ou a automação podem criar uma experiência melhor do que a atualmente fornecida por um ser humano.

Isso inclui fluxos de trabalho ou processos de agentes que podem ser simplificados ou aprimorados.

Priorize problemas que podem ser totalmente automatizados e também forneçam um benefício comercial tangível (como economia de custos ou uma oportunidade de upsell).

Uma vez feito isso, mude para os problemas restantes que, se totalmente automatizados, podem melhorar a experiência geral do cliente, mesmo que não haja nenhum benefício comercial direto.

Próximo Capítulo
O atendimento ao cliente não é humano o suficiente
Leia o relatório completo