Com o avanço da tecnologia, as empresas estão atentas às novidades para iniciar ou impulsionar suas estratégias de transformação digital e assim otimizar a experiência do cliente.

Os consumidores, cada vez mais exigentes e imediatistas, buscam produtos e serviços que sejam de fácil acesso, com atendimento ágil e personalizado.

Já falamos aqui no blog que não, os bots não conseguem aprender sozinhos, porém, eles podem evoluir e, para isso, tecnologias como Machine Learning e Linguistic Learning são essenciais.

As empresas perceberam que podem economizar tempo e dinheiro utilizando robôs de atendimento. E esses bots realmente podem ser ótimas opções para o relacionamento com o cliente.

Porém, bots de atendimento engessados, apenas com respostas prontas, podem causar uma má impressão, gerando a insatisfação do cliente, principalmente quando esse não tem seu problema resolvido.

Por isso, organizações de todos os tamanhos e dos mais variados segmentos estão investindo em tecnologias inovadoras para contarem com robôs capazes de realizar diálogos complexos e naturais.

O objetivo final é agilizar o atendimento, liberar o tempo dos atendentes humanos, aumentar a satisfação do cliente e claro, reduzir custos, cortando gastos com pessoal ou realocando profissionais para atividades mais estratégicas.

Neste artigo, você vai conhecer os conceitos de Machine Learning e Linguistic Learning e como essas tecnologias podem otimizar o seu atendimento ao cliente. Aproveite a leitura!

 

O que é Machine Learning?

 

O Machine Learning, em portuguêsm Aprendizado de Máquina, refere-se à capacidade de as máquinas aprenderem sozinhas.

O Machine Learning anda lado a lado com o Big Data porque, a partir de altos volumes de dados e algoritmos, permite que dispositivos identifiquem padrões e criem conexões entre eles.

O objetivo do Machine Learning, com o Big Data, é coletar, analisar e tratar dados para que as máquinas possam aprender a executar tarefas, de forma automatizada, sem o auxílio humano.

Através de algoritmos e análises estatísticas, as máquinas conseguem, com maior precisão, prever possíveis respostas e entregar resultados mais assertivos, com um índice de erro muito baixo.

 

Os tipos de Machine Learning

 

O Machine Learning pode ser separado em duas categorias:

Supervisionado: neste modelo, existe um humano supervisionando os algoritmos, controlando a entrada e saída de dados e também realizando o treinamento da máquina.

 

Não supervisionado: aqui, entra em cena o Deep Learning, em português, Aprendizagem Profunda, para executar tarefas não supervisionadas, ou seja, de forma independente, sem o acompanhamento humano.

 

O que é Linguistic Learning?

 

A conversação está se tornando cada vez mais importante para interagir com uma variedade de tecnologias, de dispositivos inteligentes a aplicativos e sites.

Neste cenário, aparece o Linguistic Learning, em português, Aprendizagem Linguística, que é um recurso de Inteligência Artificial que aumenta a velocidade da construção de sistemas de conversação.

O objetivo do Linguistic Learning é construir sistemas de conversação inteligentes que podem ser implantados em vários idiomas, em diferentes canais, seja qual for o sistema operacional.

Através do Linguistic Learning, as empresas podem chegar ao ponto de seus clientes responderem dizendo o que gostam e não gostam, compartilhando suas preferências e outros pensamentos – quer você peça a opinião deles ou não.

Assim, é possível analisar conversas em tempo real para produzir respostas ainda mais personalizadas para manter a conversa e levar o cliente a uma conclusão lógica.

 

Como essas tecnologias se complementam?

 

Uma abordagem híbrida entre Machine Learning e Linguistic Learning é o mundo ideal de que todas as empresas querem fazer parte.

Essas duas tecnologias podem propiciar máquinas inteligentes capazes de realizar diálogos complexos, simulando, ao máximo, a interação humana.

Já imaginou as possibilidades de aplicação dessas duas tecnologias no atendimento ao cliente do seu negócio?

 

Como aplicá-las no seu atendimento ao cliente?

 

Descubra como o Machine e o Linguistic Learning podem ser aplicados ao atendimento ao cliente da sua empresa.

 

Coleta, análise e tratamento de dados

 

O Machine Learning consegue coletar, analisar e tratar um volume de dados ilimitado, em tempo real e, a partir disso, oferecer produtos e serviços mais aderentes, com preços e descontos que os clientes estão procurando, por exemplo.

Com a identificação de padrões, as empresas conseguem personalizar suas ações, desde a realização de campanhas de marketing e o atendimento ao cliente até a oferta de produtos e serviços mais relevantes.

Com o Linguistic Learning, é possível chegar ao vocabulário e tom de voz ideais, que vão gerar mais empatia e admiração por parte do cliente.

 

Identificação do comportamento do cliente

 

O Machine Learning proporciona um maior entendimento sobre os desejos e necessidades do cliente, tanto em relação aos produtos e serviços buscados como em relação às suas plataformas de comunicação preferidas.

 

Identificação de pontos de melhoria

 

Identificar gargalos e pontos de melhoria é outra forma de aplicar o Machine Learning no seu negócio. Com máquinas mais inteligentes, é possível descobrir, por exemplo, os melhores dias e horários para entrar em contato com o cliente e assim aumentar as chances de fechar uma venda.

 

Auxílio à àrea de suporte ao cliente

 

O Machine Learning tem a capacidade de reunir todas as informações do cliente, bem como todos os problemas enfrentados nos últimos contatos e as melhores soluções para cada situação. O Linguistic Learning, por sua vez, identifica a melhor forma de se dirigir ao cliente, para um fluxo conversacional mais assertivo.

É isso! Com o Machine Learning e o Linguistic Learning, as possibilidades são infinitas. E quem ganha, com tudo isso, é o seu cliente, que tem uma melhor experiência, e o seu negócio, que melhora seus resultados.

 

Agradecemos pela leitura. Até a proxima!

 

Leia tambem: Saiba como aumentar a satisfação do cliente no seu negócio

 

Hoje em dia, os clientes têm cada vez mais opções na hora de comprar um determinado produto ou serviço. E esses mesmos clientes, exigentes e imediatistas como nunca, procuram o produto ou serviço mais performático e barato, assim como a melhor experiência do cliente possível.

E essa experiência envolve todas as etapas da jornada do cliente, englobando antes, durante e depois da venda ou de um simples contato do consumidor através do site da empresa, por exemplo.

O caminho começa quando o consumidor conhece a sua marca, conversa com um de seus atendentes (ou bots) pelo site, finaliza uma compra e até depois disso, quando o suporte entra em ação.

Neste cenário, as empresas precisam investir em pessoas e também em soluções tecnológicas para aumentar a satisfação do cliente, cada vez mais crítico em relação às marcas.

Mas, antes das dicas de como ter clientes mais satisfeitos, saiba como medir o seu atual índice de satisfação para comparar os resultados.

 

Como medir a satisfação do cliente?

 

O Net Promoter Score (NPS) é, sem dúvidas, a melhor, mais simples e eficiente métrica para medir a satisfação do cliente, e se resume a uma única pergunta: “Em uma escala de 1 a 10, o quanto você nos indicaria a um amigo ou familiar?”

Notas de 0 a 6 são detratores, clientes insatisfeitos, de 7 a 8, neutros, clientes satisfeitos mas não dispostos a elogios, enquanto de 9 a 10 são promotores, clientes fiéis que vão disseminar seus produtos ou serviços.

 

Como aumentar a satisfação do cliente?

Agora que você já sabe porque medir a satisfação, confira dicas de como ter clientes mais felizes com a sua marca.

Coloque o cliente no centro

Primeiro, conheça seu cliente. Depois, eduque-o para que ele entenda o propósito e o valor de seus produtos ou serviços. E então, coloque o seu cliente no centro, melhore sua experiência, reconheça a sua importância, crie promoções, ofertas e descontos e assim faça com que ele se sinta valorizado.

 

Otimize o seu atendimento

É importante investir em um atendimento omnichannel mas, além de estar presente em vários canais, é preciso integrar todas as suas plataformas de comunicação e treinar a sua equipe de atendimento para que ela possa oferecer o melhor suporte.

 

Facilite o acesso ao seu produto

É essencial diminuir, ao máximo, o esforço que o seu cliente precisa fazer para conversar com o seu negócio, tirar dúvidas, resolver problemas e claro, comprar seus produtos ou serviços. As opções são infinitas, portanto, facilitar o acesso do cliente a sua empresa é essencial para evitar que ele recorra à concorrência.

 

Resolva as demandas com agilidade

Com chatbots, por exemplo, as empresas conseguem resolver questões simples com mais rapidez, sem a necessidade de intervenção humana. Todo negócio tem problemas menos complexos, como perguntas frequentes que costumam ser feitas pelos clientes e, com os chatbots, essas resoluções podem ser automatizadas.

 

Surpreenda seus clientes

Seja criativo e tente inovar em seu negócio, desde a criação das campanhas de marketing e divulgação e o atendimento até a oferta de produtos e serviços, e depois disso. Personalize suas ações e faça com que o seu cliente se sinta único, assim, você vai transformá-lo em um fã que vai propagar a sua marca, sem cobrar nada por isso. Busque sempre agir com empatia e respeito para conquistar cada vez mais clientes.

 

Invista no pós-venda

A jornada do cliente não acaba na venda, muito pelo contrário. Até porque, você acha melhor fazer apenas uma venda ou várias para o mesmo cliente? Depois de vender um produto ou serviço, peça o feedback do cliente sobre sua aquisição, sobre o atendimento e aproveite para oferecer vantagens em caso de novas compras. Um pós-venda proativo tem o poder de impulsionar seus resultados.

 

Aumente a satisfação do cliente com um chatbot

Um chatbot pode ser utilizado para tirar dúvidas de clientes e resolver questões simples, mas também pode ser usado para captar leads, personalizar o atendimento e melhorar a experiência do cliente.

Um chatbot é capaz de coletar dados e, a partir dessas informações, oferecer produtos e/ou serviços mais relevantes aos prospects, aumentando as chances de captação de leads e conversões em vendas.

Com o histórico de produtos buscados por um determinado consumidor, o chatbot consegue personalizar sua comunicação, sendo uma importante ferramenta para estratégias de marketing e vendas.

Agilizando o atendimento, o chatbot ainda melhora a experiência do cliente, que consegue o que precisa com mais rapidez e menos esforço.

 

O chatbot para CRM

 

Ao invés de contar com vários atendentes para alimentar o CRM do seu negócio, você pode investir em um chatbot que, sozinho, pode fazer o trabalho de uma equipe inteira.

A diferença é que um chatbot pode atender centenas e até milhares de clientes simultaneamente, de forma automatizada e personalizada, ao mesmo tempo, estando disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Enquanto o seu chatbot coleta e armazena dados, os seus colaboradores podem se concentrar em atividades mais estratégicas que exigem discernimento e tomada de decisão, habilidades exclusivamente humanas.

 

O chatbot para WhatsApp

 

O WhatsApp é o aplicativo de mensagens instantâneas mais utilizado do mundo, sendo uma unanimidade entre os usuários de smartphones.

Segundo o próprio WhatsApp, 2 bilhões de pessoas utilizam o app diariamente.

100 bilhões de mensagens são trocadas pelo aplicativo, todos os dias. E no Brasil, 99% dos smartphones têm o mensageiro instalado.

Com o WhatsApp Business, por exemplo, o seu chatbot pode ser programado para tirar dúvidas de clientes, enviar documentos como boletos de cobrança e realizar interações mais complexas.

 

O chatbot proativo

 

Um chatbot proativo serve para orientar e instruir seus clientes sobre como eles podem tirar o melhor proveito de suas soluções, com dicas e exemplos de uso de outros clientes, por exemplo.

Você pode ainda educar seu cliente e o manter informado sobre o objetivo e os diferenciais do seu negócio para manter as expectativas sempre alinhadas.

É isso! O que achou do nosso artigo sobre satisfação do cliente? Esperamos que, com essas dicas, você consiga agradar seus clientes, aumentando suas vendas bem como a lucratividade do seu negócio.

Agradecemos pela leitura . Até a próxima!

Leia também: Saiba tudo sobre NLP (Processamento de linguagem Natural)

O consumidor atual é cada vez mais exigente e imediatista. Daí, um bot conversacional que não entende o usuário acaba trazendo mais desvantagens do que vantagens, gerando custos extras às empresas e a insatisfação do cliente.

Para nós, que estamos acostumados em obter resultados de buscas no Google em pequenas frações de segundo e também já nos adaptando aos bots de atendimento, então, a construção de um bot conversacional parece ser algo simples. Mas acredite, não é.

Neste artigo, você vai saber o que é NLP, entendendo como esse recurso funciona e os exemplos de uso que podem ser aplicados ao seu negócio.

Aproveite a leitura!

 

O conceito de NLP

 

O NLP (Natural Language Processing), em português, Processamento de Linguagem Natural, é uma tecnologia que proporciona a dispositivos a capacidade de conversar via texto ou voz com uma pessoa.

Isso porque as linguagens de programação (por exemplo: Java, Python, Ruby, entre outras) são bem diferentes do português, inglês, entre outras línguas pelas quais nós, seres humanos, normalmente nos comunicamos.

O NLP, portanto, serve como um tradutor para que os dispositivos e soluções tecnológicas entendam o que nós escrevemos ou falamos, mesmo não sendo na linguagem de programação.

E além de entender, o NLP permite que as tecnologias respondam às interações e questionamentos humanos, como no caso de bots de atendimento (chatbots e voicebots), utilizados pelas empresas em sites e plataformas de comunicação.

 

Como funciona

 

A palavra “banco”, por exemplo, pode significar banco de sentar ou instituição financeira. Nós, seres humanos, entendemos a diferença de acordo com o contexto. A tecnologia, para compreender casos como esse, usa o NLP.

O NLP permite que as tecnologias considerem aspectos como o contexto do diálogo, compreendam significados sintáticos e semânticos e ainda interpretem textos, analisem sentimentos e muito mais.

Para lidar com interpretação de texto e diálogos complexos, o NLP consegue aprender com as interações humanas e evoluir a sua capacidade conversacional.

É claro que, por trás do NLP, existe toda uma equipe multidisciplinar com desenvolvedores, programadores, cientistas de dados, curadores de conteúdo, redatores, linguistas computacionais, psicólogos, antropólogos e especialistas em IA, UX etc.

Toda uma estrutura para que seja criada uma base de conhecimento, onde será definido o vocabulário, tom de voz bem como todo o fluxo conversacional e todas as respostas possíveis que a tecnologia em questão pode fornecer ao cliente.

Tudo isso para que computadores e outras soluções tecnológicas entendam, respondam e aprendam com as interações humanas. O que nos leva a entender que o NLP é apenas um dos elementos da IA e Machine Learning, como parte de um pacote em busca de melhorar a experiência do usuário.

 

Entendendo a fundo

 

Com o NLP, são criados bots conversacionais com alto grau de complexidade de interação com humanos graças a ferramentas de desenvolvimento muito especializadas.

Através do NLP, os robôs são capazes de executar fluxos conversacionais complexos, conduzindo uma conversa natural com o usuário, simulando uma conversa humana para a resolução de um procedimento ou demanda.

Atualmente já é possível entregar bot conversacional com capacidade de resolver qualquer tipo de motivo de contato, desde uma simples resposta estática até o agendamento de uma visita técnica com negociação de venda de suporte técnico.

Para executar esses procedimentos, os bots de atendimento contam com o uso de sistemas integrados às plataformas do cliente para a consulta de dados ou execução de alguma ação para resolver a demanda do usuário.

Assim, é possível criar uma interação fluida e natural com o usuário através de mensagens de texto ou voz. Mas, lembramos que o objetivo não é jamais tentar enganar o usuário, mas sim tornar a conversa tão natural que o usuário esqueça que está conversando com um bot.

 

Os exemplos de uso

Confira em quais plataformas o NLP costuma ser embarcado!

 

Mecanismos de busca

Nos mecanismos de busca, o NLP interpreta o que os usuários procuram e também analisa o que os conteúdos dizem, apresentando os melhores e mais aderentes resultados possíveis.

Além disso, ainda nos mecanismos de busca, o NLP também faz sugestões sobre a pesquisa do usuário. Isso acontece quando você começa a digitar uma pergunta no Google, por exemplo, e a pesquisa é completada automaticamente.

 

Assistentes de voz

A Alexa e a Siri são alguns exemplos de assistentes virtuais, ativados por voz, que reconhecem os comandos do usuário, em poucos segundos, e a partir disso, são capazes de dar o play na sua música favorita, ligar a sua cafeteira etc.

 

Bots de atendimento

Os bots de atendimento são, como no caso de chatbots e voicebots, já são bem comuns como primeiro atendimento nos callcenters, visando filtrar os problemas repetitivos e simples, para liberar tempo para os atendentes focarem nos problemas de alto valor agregado.

Esse é, sem dúvida, o principal exemplo de uso do NLP, e também o que mais traz benefícios para as empresas. Isso porque os bots conseguem realizar centenas e até milhares de atendimentos simultaneamente. Assim, as empresas reduzem custos com pessoal e otimizam seus processos, aumentando a produtividade dos funcionários.

 

É isso! Chegamos ao fim deste artigo sobre NLP e esperamos que você tenha entendido que esse é um dos elementos mais importantes da IA, principalmente quando se fala em bots de atendimento para empresas.

 

Foi um prazer ter sua companhia. Nos vemos em breve!

Leia também: Customer Experince (CX): Saiba tudo sobre.

 

Customer Experience (CX), ou Experiência do Cliente, em português, pode ser considerado um dos termos “da moda” dentro das empresas, que buscam alcançar a excelência operacional, incansavelmente.

O problema é que, segundo estudo da Harvard Business Review, apenas 15% das empresas se dizem muito eficazes em suas estratégias de CX, enquanto 53% se dizem pouco eficazes e 32% não muito eficazes.

Por outro lado, 73% dos líderes das empresas reconhecem que a Experiência do Cliente é essencial para o sucesso dos negócios, e 93% concordam que será ainda mais daqui a dois anos, de acordo com outra pesquisa da Harvard Business Review.

Ou seja, as organizações sabem a importância da Experiência do Cliente, mas têm dificuldade de colocar em prática suas estratégias.

 

O conceito de Customer Experience (CX)

O conceito de Customer Experience (CX) envolve todas as etapas da jornada do cliente, englobando antes, durante e depois da venda ou de um simples contato do consumidor através do site da empresa, por exemplo.

O conceito de CX também pode ser definido como a combinação de todas as percepções e impressões de um consumidor sobre determinada empresa após interagir com ela.

Essa experiência começa quando o consumidor descobre a sua marca, conhece os produtos, conversa com um de seus atendentes (ou bots) pelo site, finaliza uma compra e até depois disso, quando o suporte entra em ação.

Durante toda essa jornada, o cliente 4.0, cada vez mais exigente e imediatista, não está preocupado apenas com o produto, mas também com o atendimento e com os diferenciais que a empresa pode oferecer

 

Os 3 pilares da CX

O cliente 4.0 busca experiências inesquecíveis sempre que se interessa por um produto ou serviço. Para conseguir encantar e surpreender esse consumidor, as empresas geralmente se apoiam em três pilares que dão sentido ao Customer Experience.

 

1. Esforço

Aqui, não estamos falando sobre a dedicação do seu negócio em oferecer a melhor CX, mas sim ao esforço que o cliente precisa fazer para entrar em contato ou comprar de você. Portanto, é crucial revisar toda a jornada do cliente para minimizar, ao máximo, o esforço que ele precisa fazer para ser atendido ou para adquirir um produto ou serviço.

 

2. Emocional

Alegria, realização e satisfação são alguns dos sentimentos que as empresas podem proporcionar aos clientes, para que eles gravem a marca do negócio na memória e lembrem com carinho de sua experiência. Criar laços emocionais é o primeiro passo para construir um relacionamento com o cliente profundo, duradouro e claro, lucrativo.

 

3. Sucesso

Ajudar o cliente a atingir o seu objetivo, de forma fácil e rápida, é garantir o seu sucesso. O Customer Success (CS), porém, não se refere apenas a corresponder às expectativas do cliente, mas sim superá-las. Esse é um pilar indispensável para uma estratégia de CX eficiente.

 

A importância da CX

Oferecendo um CX inesquecível, você fideliza seus clientes e mais: os transforma em defensores e promotores da sua marca. Isso pode resultar em clientes que indicam outros clientes, criando assim uma comunidade que vai propagar o seu negócio, sem cobrar por isso.

 

Colocando em prática

Não tem receita de bolo. Mas temos algumas dicas que valem para empresas de todos os tamanhos e dos mais variados segmentos. Confira!

 

Crie uma cultura interna

O cliente no centro. Essa deve ser a máxima do seu negócio, e seus funcionários devem estar cientes disso. É essencial também investir na capacitação da equipe, principalmente em relação ao atendimento ao cliente.

 

Entenda o seu cliente

Você precisa entender as necessidades e desejos do seu cliente e, inclusive, onde ele prefere ser atendido para não ser invasivo ou inconveniente. Dessa forma, você conseguirá oferecer a solução certa, no momento certo, pelo canal ideal.

 

Melhore o relacionamento

Esteja presente em todos os canais de comunicação e nas mais diversas plataformas. Oferecer um atendimento omnichannel é fundamental para melhorar o relacionamento com o cliente, sem exagerar no envio de mensagens e ligações.

 

Invista na personalização

Quem não gosta de se sentir único? Sempre que possível, personalize o atendimento bem como seu produto ou serviço, e tente ser criativo para surpreender seu cliente e assim gerar empatia e admiração.

 

Monitore os resultados

As preferências e o comportamento do consumidor de hoje não são as mesmas de cinco anos atrás. E daqui cinco anos, elas vão mudar novamente. Portanto, reveja sempre sua estratégia e se adapte às transformações do mercado.

 

As métricas a serem avaliadas

NPS: o Net Promoter Score (NPS) se resume a uma única pergunta. “Em uma escala de 1 a 10, o quanto você nos indicaria a um amigo ou familiar?” Essa é uma métrica simples e eficiente para medir a satisfação do cliente.

 

CSAT: variando de 1 a 5, a Customer Satisfaction (CSAT) é outra métrica importante para definir a satisfação do cliente, sendo que 1 é a nota mínima e 5 a nota máxima.

 

CES: o Índice de Esforço do Cliente (CES) mede a dificuldade do cliente em se comunicar ou comprar da empresa, identificando oportunidades de melhoria.

 

TTR: o Time to Resolution avalia o tempo médio que a equipe de atendimento leva para resolver um problema. O cálculo se dá pela divisão do tempo investido e o número de casos resolvidos.

 

As vantagens para as empresas

Além de fidelizar e criar defensores e promotores da marca, investir na Experiência do Cliente ainda aumenta o grau de confiabilidade e a credibilidade do seu negócio, se tornando uma vantagem competitiva em relação à concorrência, contribuindo ainda para a redução de custos com processos ágeis e eficientes.

 

O papel da tecnologia

Não tem como pensar em Customer Experience sem o uso da tecnologia. A Inteligência Artificial (IA), aplicada aos bots de atendimento como chatbots e voicebots, são um exemplo.

A Realidade Virtual (VR) e o uso de aplicativos para smartphones também são tendências que aparecem como ótimas opções para melhorar a Experiência do Cliente.

Esperamoss que tenha gostado. Até a próxima!

Leia também: Quais as novas profissões relacionadas aos bots?

Em 2020, o mercado de bots foi avaliado em US$ 17,1 bilhões, com previsão de chegar aos US$ 102,2 bilhões em 2026, segundo dados da Mordor Intelligence.

No Brasil, existem cerca de 17 mil bots, que registram um tráfego mensal de 800 milhões de mensagens, segundo o Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots.

Os estudos apontam que 50% da força de trabalho será substituída até 2050, e as empresas reduzirão cerca de U$ 8 bi em seus custos anuais até 2022

Em franca expansão, esse é um assunto que divide opiniões. Alguns pensam que os bots de atendimento vieram para substituir os humanos, ocupando, assim, seus postos de trabalho, como no caso dos callcenters,

Outros, mais otimistas, ou talvez mais preparados para as mudanças, acreditam que, para que os robôs de atendimento funcionem, é preciso o trabalho de profissionais capacitados.

A verdade é que sim, os bots estão e continuarão substituindo muitos profissionais, mas, ao mesmo tempo, os bots conversacionais criaram novas profissões.

Em outro artigo, aqui do Blog BlueLab, falamos que não, os bots não são capazes de aprender sozinhos e, por trás do robô, existe toda uma equipe.

 

Os bots (ainda) dependem do ser humano

 

Por trás de um bot, existe toda uma equipe cuidando das interações com o usuário, dos dados e de todo o fluxo conversacional.

A mensagem que nós recebemos de um bot passa por todo um processo de construção e evolução, onde cada palavra é escolhida com cuidado, desde a criação da base de conhecimento até a definição do seu vocabulário, tom de voz etc.

Essa análise minuciosa costuma (e deve) ser feita por uma equipe multidisciplinar formada por profissionais das mais diversas áreas do negócio: gestão, administrativo, vendas, jurídico, marketing e outras.

Até porque, os desenvolvedores e programadores dos bots dominam a parte técnica, mas, geralmente, não têm amplo conhecimento sobre todos os assuntos relacionados ao negócio e ao atendimento.

Portanto, uma única frase ou resposta pode passar pela análise e aprovação de vários profissionais, de diferentes setores, antes de ser inserida no bot.

 

As profissões relacionadas aos bots

Conheça as principais profissões por trás dos bots!

 

Desenvolvedores e programadores

Os desenvolvedores DevOps são responsáveis pela arquitetura, modelo de desenvolvimento, operação e manutenção do bot. Já os engenheiros de software cuidam das linhas de código de programação do bot, além dos conectores para integrar o bot aos sistemas legados das empresas contratantes.

 

Cientista de dados

Esses são os profissionais que determinam as linhas de pesquisa para o melhor aproveitamento dos dados gerados pelos bots em suas interações com os usuários, sendo cruciais para o direcionamento correto do robô de atendimento.

 

Curador de conhecimento

Os curadores de conhecimento se encarregam de criar, alimentar e validar todo o conteúdo das conversas dos bots, incluindo suas perguntas e respostas.

 

Treinador de bots

O treinador, ou professor de bots, é o profissional responsável por construir associações entre sequências de palavras e prováveis intenções, sempre com o objetivo de fazer com que o bot seja capaz de resolver problemas reais dos usuários, obviamente, sem o envolvimento de um atendente humano.

 

Redator de bots

Os redatores são, geralmente, jornalistas ou profissionais de Letras, responsáveis pela escrita propriamente dita, no caso dos chatbots. São eles que criam as mensagens que serão enviadas aos usuários, que devem ser de fácil entendimento e aceitação por parte dos clientes e/ou consumidores.

 

Linguista computacional

O linguista computacional desenvolve, por meio de uma modelagem lógico-formal, sistemas com capacidade de reproduzir e reconhecer informações apresentadas pela linguagem natural, ou seja, pela linguagem humana.

 

Especialista em Inteligência Artificial

Esses profissionais costumam ser, originalmente, desenvolvedores e programadores, com conhecimento em programação e aplicação de algoritmos de Machine Learning, trabalhando em conjunto com os cientistas de dados.

 

Especialista em Experiência do Cliente (UX)

Com ampla interface com a equipe técnica, o especialista em UX (User Experience) tem um perfil fortemente voltado para o negócio e para o atendimento ao cliente, compreendendo toda a jornada do cliente e entendendo o produto e/ou serviço da empresa como ninguém.

 

Especialista em Interface de Usuário (UI/VUI)

Como profundo conhecedor da área de navegação para o usuário, o UI/VUI Designer é um profissional voltado para os canais de atendimento (por exemplo, telefone, web, Whatsapp, Facebook, Instagram, etc) onde os bots serão embarcados.

 

Analista de Testes

Enquanto o analista, ou a equipe de testes não aprova o bot, ele não pode ser lançado. Esses profissionais são responsáveis pelo controle de qualidade do processo, ou seja, identificando possíveis problemas para, junto com os desenvolvedores e programadores, encontrar a melhor solução.

 

Analista de Melhoria Continua

Quando o bot não consegue responder o usuário, ele deve repassar o contato para um atendente humano. Então, o analista investiga as causas da falha, visando sugerir melhorias para evitar a repetição da falha nos próximos atendimentos.

 

É isso! Como você acompanhou, ao longo do texto, os bots precisam de uma grande equipe para serem projetados, implantados e mantidos.

Neste artigo, estão algumas das profissões do futuro que já são e continuarão sendo cada vez mais comuns dentro das empresas.

Esperamos que tenha gostado. Até a próxima!

Leia também: O bot consegue aprender sozinho ou isso é lenda urbana?

Os bots de atendimento caíram nas graças de pequenas, médias e grandes empresas, porque automatizam o atendimento ao cliente, resolvendo questões mais simples e liberando os atendentes humanos para os casos mais críticos e/ou de alto valor agregado

De acordo com a Gartner, em 2021, 15% de todas as interações de serviço com o cliente serão completadas usando IA – com adoção significativa de bots. O mercado de bots, por sua vez, foi avaliado em US$ 17,1 bilhões em 2020, com previsão de chegar aos US$ 102,2 bilhões em 2026, segundo dados da Mordor Intelligence.

Com o crescente interesse por parte das empresas e da sociedade como um todo, começam a surgir algumas afirmações interessantes, como a que diz que os bots conseguem aprender sozinhos. Mas não é bem assim.

 

Os robôs do Google

 

Os robôs do Google desenvolveram a habilidade de se comunicar entre si, e o mais impressionante: de forma secreta.

Os pesquisadores do Google Brain (a divisão de inteligência artificial da empresa) criaram três softwares-robôs, que foram batizados de Alice, Bob e Eve e tinham missões bem definidas.

Alice deveria mandar uma mensagem criptografada para Bob, que deveria ser capaz de decodificá-la, driblando a espionagem de Eve, cujo objetivo era interceptar e ler a mensagem.

Usando técnicas de rede neural, Alice e Bob desenvolveram seu próprio método de criptografia e se comunicaram de forma totalmente confidencial, sem que Eve pudesse decodificar as informações.

Pela primeira vez na história, duas entidades de inteligência artificial conseguiram criar, sozinhas, um meio para se comunicar secretamente.

Porém, isso não quer dizer que esses bots aprenderam sozinhos, mas sim que eles conseguiram evoluir a programação que receberam.

 

Os bots de atendimento

 

Um bot de atendimento é aquele que, quando questionado pelo cliente, consumidor ou usuário, consegue responder prontamente com informações relevantes, que esclareça as dúvidas ou resolva os problemas do solicitante, no primeiro contato, sem a necessidade de intervenção humana.

O bot de atendimento tem a capacidade de consultar (coletar dados), pensar (processar dados) e agir (aplicar a regra). Essa é a forma com que o bot consegue se aproximar, ao máximo, do comportamento humano.

Ou seja, pode ser considerado inteligente um bot que coleta, armazena e decide com base em informações geradas a partir das próprias interações com os usuários.

E claro, o grande diferencial de um bot é que ele consegue resolver problemas reais, quando o usuário percebe, de fato, o valor da tecnologia, aumentando sua satisfação e admiração em relação à empresa.

Mas, afinal, com tal inteligência, então os bots conseguem aprender sozinhos ou não?

 

Os bots não conseguem aprender sozinhos, ainda

 

É lenda urbana! Por enquanto, os bots não são capazes de aprender sozinhos. No futuro, quem sabe, com o avanço da Inteligência Artificial, pode ser que tenhamos robôs autodidatas que leiam um manual de treinamento sobre um produto e passem a atender os consumidores logo em seguida. Atualmente, isso é um mito.

A verdade é que, por trás de um bot, existe toda uma equipe analisando e aperfeiçoando as interações com o usuário, dos dados e de todo o fluxo conversacional do bot.

A mensagem que nós recebemos de um bot passa por todo um processo de evolução, onde cada palavra é escolhida com cuidado, desde a criação da base de conhecimento até a definição do seu vocabulário, tom de voz etc.

Essa análise minuciosa costuma (e deve) ser feita por uma equipe multidisciplinar formada por profissionais das mais diversas áreas do negócio: gestão, administrativo, vendas, jurídico, marketing e outras.

Até porque, os desenvolvedores e programadores dos bots dominam a parte técnica, mas, geralmente, não têm amplo conhecimento sobre todos os assuntos relacionados ao negócio e ao atendimento.

Portanto, uma única frase ou resposta pode passar pela análise e aprovação de vários profissionais, de diferentes setores, antes de ser inserida no bot.

 

A evolução de um bot

 

O primeiro passo para evoluir seu bot é ter um propósito muito bem definido, para atuar apenas dentro do seu contexto, de acordo com os objetivos definidos pela empresa antes do seu desenvolvimento.

Toda conversa do seu chatbot ou voicebot com um cliente gera dados que, se bem aproveitados, podem ser relevantes para a sua evolução. Por isso, também é essencial que o seu negócio tenha ferramentas para coletar essas informações.

Essa coleta pode identificar o nível de sucesso do seu robô de atendimento e também pontos de melhoria que devem ser ajustados para um atendimento cada vez mais assertivo e ágil.

Por fim, depois de coletar, é hora de analisar os dados. Taxa de intenção, interação, ativação, retenção, conversão, fallback, tempo de sessão, de resposta, entre outras.

São diversas as métricas que devem ser constantemente avaliadas para saber se o seu bot está sendo útil ou não, ajudando o seu cliente com o que ele deseja ou necessita.

É um processo de melhoria contínua do seu bot que, com esse passo a passo, pode se tornar o principal ativo do atendimento ao cliente do seu negócio.

O objetivo final é ter uma alta taxa de interações bem sucedidas, sem que seja necessário o envolvimento de um atendente humano.

É isso! Esperamos ter esclarecido que não, os bots ainda não conseguem aprender sozinhos, mas podem evoluir, se bem trabalhados.

Agradecemos a sua companhia. Até a próxima!

 

Leia também: ASR: Saiba tudo sobre o Reconhecimento Automático de fala dos voicebots