A automatização e a inteligência artificial continuam a transformar o modo de interação entre as empresas e seus clientes. Segundo o Instituto Gartner, até 2022, 70% das interações clientes envolverão chatbots, aplicativos de machine learning e serviços de processamento de mensagens em modo mobile. Até 2025, os serviços de atendimento ao cliente que tiverem integrado a inteligência artificial às suas plataformas multicanal de relacionamento com os clientes, ainda segundo o Instituto Gartner, verão a sua eficiência elevar-se em 25%. Embora as promessas sejam relevantes (redução de custos, elevação dos níveis de satisfação do cliente, gerenciamento dos picos de atividade), é importante integrar os chatbots seguindo uma lógica de relacionamento com o cliente omnicanal, para garantir o sucesso do projeto de automatização da empresa.
De acordo com uma pesquisa da IBM, os chatbots podem propiciar uma economia de até 30% nos custos inerentes ao serviço de atendimento ao cliente, reduzindo o volume de entradas de contatos em algo em torno de 30 a 40%. Ao disponibilizarem um atendimento em self-service, 24 horas em todos os 7 dias da semana, eles igualmente contribuem para aumentar a satisfação dos clientes, permitindo a estes últimos encontrarem a resposta para as respectivas solicitações, a qualquer momento e sem tempo de espera, o que constitui um trunfo relevante se levarmos em conta que, de acordo com uma pesquisa da Hubspot, 90% dos clientes consideram “importante” ou “muito importante” obter uma resposta imediata para problemas no âmbito do serviço de atendimento ao cliente. Por sua vez, concentrados em suas interações com alto valor agregado, os agentes do Contact Center estarão menos estressados e menos sujeitos ao turnover, além de serem mais eficientes e mais valorizados, o que lhes possibilitará serem os primeiros embaixadores da sua marca e gerarem uma experiência otimizada do cliente.
Visando obter sucesso na automatização do relacionamento com o cliente, é fundamental mapear com exatidão os percursos dos clientes, a fim de identificar as demandas mais recorrentes, as mais simples ou ainda aquelas mais demoradas. É preciso analisar a quantidade e o tipo de interações processadas, a qualidade global do atendimento, os prazos médios de processamento ou ainda o tempo de espera para os diferentes tipos de solicitação. Estes indicadores possibilitarão definir as interações passíveis de automatização e as prioritárias, como por exemplo para o rastreamento de uma encomenda ou para a obtenção de informações sobre um faturamento. O chatbot de diálogo poderá ser programado para responder a perguntas específicas com cenários com roteiros previamente definidos ou se basear na inteligência artificial para compreender a linguagem natural e aperfeiçoar as respectivas respostas paulatinamente (machine learning).
Segundo o Instituto Forrester, 63% dos consumidores ficam satisfeitos quando têm acesso ao atendimento via chatbot, desde que lhes seja oferecida a possibilidade de passar para um atendimento pessoal caso necessário. Em outros termos, o ser humano continua a ser a pedra angular da experiência do cliente, tão logo a situação se torne mais complexa, delicada ou emotiva. Segundo o Observatório de Serviços de Atendimento ao Cliente BVA, em 2020, entre 60% e 70% dos clientes na Europa preferiram um contato humano para interagirem com o serviço de atendimento ao cliente. Portanto, trata-se de serem continuamente estabelecidas passarelas entre os chatbots e os agentes do Contact Center para atendimento ao cliente. Para tanto, as marcas deverão estar aptas a se apoiarem em uma plataforma de Contact Center omnicanal: os agentes devem se beneficiar de uma visão em 360° do histórico das interações mantidas com os clientes nos diferentes canais de comunicação, incluindo-se as interações via chatbots, no intuito de proporcionar uma resposta rápida e personalizada a cada cliente.
