Como a I.A aplicada ao chatbot se transforma em estratégia para a experiência do cliente

>> A Inteligência Artificial aplicada aos chatbots

O desenvolvimento de interfaces que permitem uma conversa em tempo real entre a empresa e o cliente através da linguagem escrita é uma estratégia importante no relacionamento com o cliente. Os clientes podem utilizar esses serviços de bate-papo para obter informações (por exemplo, detalhes do produto) ou assistência (por exemplo, resolução de problemas técnicos). A realidade de um serviço de bate-papo em tempo real transformou a experiencia do cliente em uma comunicação bidirecional com efeitos importantes na confiança, satisfação e fidelização, bem como nas intenções do processo de difusão boca-a-boca, já abordado em diversos posts pela CAT.

Nos últimos anos os serviços de interação através da linguagem escrita demonstraram possuir uma forte aceitação por parte dos clientes, tornou-se a opção preferida para obter suporte ao cliente, por exemplo. Impulsionados pelos avanços da inteligência artificial (IA), os profissionais que utilizavam os canais de interação com o cliente através da linguagem escrita, em especial os chats, estão sendo frequentemente substituídos por sistemas automáticos como chatbots. Ainda que os sistemas que permitem uma conversa por texto de forma autônoma, entre máquina e humano, mais rudimentares tenham surgido já na década de 1960, foi somente com a evolução da inteligência artificial, em especial após o final do “segundo inverno” da IA (tema que abordaremos nos próximos posts) que a IA abriu caminho para sistemas capazes de interações mais semelhantes às humanas fossem desenvolvidos e colocados em prática massivamente.

Entretanto, ainda que avanços significativos tenham sido alcançados, os clientes continuam tendo encontros insatisfatórios com conversas baseadas em IA. Os sistemas podem, por exemplo, fornecer respostas inadequadas às solicitações do usuário, levando a uma lacuna entre a expectativa do cliente e o desempenho do sistema. Limitar o treinamento desses sistemas as “perguntas e respostas mais frequentes” (FAQ) é outro caminho para limitar significativamente a experiência do cliente. Com os sistemas baseados em IA substituindo os agentes, surge a questão de saber se os serviços de bate-papo ao vivo continuarão a ser eficazes, já que o ceticismo e a resistência contra a tecnologia podem obstruir a adoção ou uso da tecnologia por parte dos clientes, preferindo a interação com um agente humano.

As interações com esses sistemas podem, portanto, desencadear comportamentos indesejados nos clientes, como aversão ao sistema e gerar uma difusão boca-a-boca de uma experiência negativa com a tecnologia afastando possíveis futuros clientes, que ao entrar em contato com a empresa exclui a opção de utilizar a tecnologia, sem ter tido uma experiência prévia, apresentando uma conformidade comportamental social de massa (outro tema que será abordado com maior profundidade nos próximos posts). Pesquisas sugerem que sistemas devem ser projetados de forma antropomórfica, ou seja, semelhantes aos humano, e criar um senso de presença social adotando características de comunicação humano-humano.

Muito provavelmente agora você está se perguntando: "Mas, como fazer isso?!" Como tornar as tecnologias de relacionamento automáticas através da linguagem escrita que utilizam a IA em um modelo mais semelhante ao humano? A resposta é simples, utilizando uma solução como a CAT, de speech-analytics para identificar padrões da linguagem humana para treinar a IA.  

E você, já tinha pensado em uma solução de speech-analytics para treinar uma IA em uma perspectiva antropomófica?! Se sim, compartilhe a sua experiência. Caso não tenha utilizado, qual é a sua opinião sobre esse caso de uso?