Customer Success (CS) & IA (IA)

Esse tema tem gerado uma série de discussões sobre a real aplicação da IA e a jornada dos clientes. Na minha opinião, existem segmentos de mercado mais maduros e outros em desenvolvimento com relação a esse assunto. Exemplo da hotelaria, ramo que trabalho, algumas ações precisam ainda ser feitas com contato humano, já que nem todo turista tem o perfil ultra digital. Embora a IA esteja evoluindo exponencialmente, eu não creio que terceirizamos empatia, compaixão e compreensão para máquinas (pelo menos por enquanto…). A tecnologia nos concede os meios para avançar a evolução de toda a raça humana, mas não substitui a autêntica conexão entre os seres humanos. Dito isso, outros segmentos já estão muito mais avançados, como o próprio varejo que já consegue hoje identificar nossas preferências e indicar produtos e serviços personalizados por nossos perfis, fazendo com que possamos entrar em um supermercado, comprar os nossos produtos e sair sem ao menos falar com uma pessoa.

Com a mais absoluta certeza, o campo de desenvolvimento é gigantesco, principalmente com a quantidade de dados que produzimos sobre o nosso lifestyle.

O futuro parece brilhante para nossa comunidade CS, mas na verdade o futuro está acontecendo agora. Precisamos o quanto antes amadurecer os processos e automatizar o que for possível para trazer aos nossos clientes, como @lincolnmurphy afirma: "Uma experiência apropriada". Gosto de enfatizar sempre esse conceito, pois ele gera cultura e é isso que necessitamos em nossas organizações - Cultura de Customer Success.

A jornada dos nossos clientes definitivamente incluirá automação, Realidade Virtual e a Internet das Coisas (IoT), e o que liga todos esses avanços juntos é IA. Ela pode ajudar a preencher nossos pontos cegos e nos ajudar a engajar os clientes com maior confiança e assertividade, mas sempre com o cuidado de ouvir os nossos clientes e ter ciência que estamos sendo assertivos. Eis um exemplo mais concreto do potencial da IA em um contexto de SaaS: Atualmente, as plataformas de Customer Success, o notificarão se o seu promotor sair da Empresa A e assumir um novo cargo na Empresa B. Um evento como esse representa um fator de risco na Empresa A e uma nova oportunidade de vendas para a Empresa B. Mas e se a IA pudesse prever essa transição e trabalhar com você para gerenciar a primeira e celebrar a segunda? É bastante realista, num futuro não muito distante, esperar que a IA trate assuntos como esse e talvez outros mais complexos, identificando padrões de uso entre outros usuários e as relações que o atual funcionário foi construído dentro de sua própria organização. Na mesma nota, e se, quando este funcionário chegar ao seu novo emprego na Companhia B, eles encontrarem um pequeno presente esperando por eles, enviados em seu nome e orquestrados pela IA? Notificações como essa tiram seus dados da mídia social, mas a IA pode analisar dezenas de preferências pessoais para encontrar exatamente a certa para provocar alegria e expressar gratidão quando seu funcionário mudar de carreira. Eventos como esse acontecem centenas de vezes no mundo do Customer Success. Para um gerente de CS investir horas de tempo em um cliente tentando atuar como seu concierge, ele deve ignorar dezenas de outros clientes. A IA absorve o impacto da compactação de dados, enquanto os Gerentes de CS voltam ao que fazem melhor: gerenciar esses dados para construir relacionamentos fortes. Customer Success é autenticidade em ação. É a criação de relacionamentos genuínos com a intenção de fazer avançar os objetivos de outro dentro de um negócios.

Para que a IA tenha impacto na experiência do cliente, os insights precisam ser transmitidos no momento oportuno e por meio do ponto de contato escolhido pelo cliente. A integração com esses pontos de contato é a chave para o engajamento. A maioria das plataformas SaaS líderes têm APIs e considera as integrações de terceiros como um componente crítico de sua proposta de valor. O mundo seria um lugar bacana se todos os dados de ponto de contato estivessem disponíveis por meio de APIs. A verdade é que, além dos fluxos de dados SaaS, a maioria das empresas precisa contar com inúmeras fontes de dados de ponto de contato local e de legado - interfaces de produto, plataformas de pagamento, sistemas de ponto de venda, atendimento ao cliente, etc... Essa realidade cria um desafio para fornecer insights em tempo real e ainda é um assunto muito personalizado. As plataformas de análise de jornada do cliente agora estão preenchendo essa lacuna com uma série de opções de APIs e kits de desenvolvimento para fornecer integração de ponto de contato abrangente e em tempo real com investimento mínimo. Tudo começa a se tornar mais viável dessa maneira.

Enfim, o desafio está em determinar como começar a desenvolver os processos e a experiências corretas para coletar dados, assim como construir algoritmos e modelos de IA com rapidez suficiente para colherem os benefícios. A maioria das empresas acha difícil, quase impossível, realizar essas tarefas por conta própria, dada a escassez de cientistas de dados e o fato de que sistemas distintos não estão prontos para a IA e a necessidade de construir rapidamente novos sistemas, aplicativos e recursos. Além disso, as empresas só agora estão despertando para a ideia de aplicar a IA para melhorar o CS, portanto a maioria nem sabe como ou por onde começar. É hora de parar de tratar o envolvimento do cliente como um centro de custos e reconhecê-lo como um investimento no relacionamento com o cliente. Com alguma imaginação e prudência, a inteligência artificial pode melhorar todos os aspectos do envolvimento com nossos preciosos clientes.

André Noer