As estratégias para desenvolver bots realmente resolutivos

Para que um bot seja realmente efetivo, as empresas precisam estar atentas aos processos de desenvolvimento e aprimoramento

A evolução do uso dos bots no relacionamento com clientes envolve, entre outros aspectos, a adoção dessa tecnologia para a resolução de dúvidas, dificuldades e desafios vividos pelos consumidores durante a jornada. E cada vez mais os robôs têm a capacidade de solucionar tais questões.

Não por acaso, esse foi o contexto de um debate mediado por Adriano Mussa, Diretor Acadêmico e de IA da LIT/Saint Paul Escola de Negócios, que contou com a participação de Celso Mateus Ramiro, VP de Operações e Transformação Digital da AeC; Fabrício Bindi, Diretor de Customer Insights e IA da Vivo; e Euripedes Magalhães, Sênior UX Manager da OLX Brasil durante o Customer Voice Experience (CVX).

Essa evolução envolve, naturalmente, a Inteligência Artificial. Como conta Bindi, essa é uma ferramenta muito ampla, utilizada nas empresas para endereçar problemas e oportunidades disponíveis no mercado. “A principal iniciativa de IA que temos é a Aura, que nasceu focada em ter um relacionamento mais próximo com o cliente”, conta. “A Vivo declarou o propósito de digitalizar para aproximar, empoderando o cliente, tornando o uso mais simples, fácil e direto”. Para isso, a empresa apostou no uso de serviços “na mão do cliente”, ou seja, no autosserviço e na Aura, que já realizou mais de 500 milhões de transações com clientes.

No caso da OLX, Magalhães conta que os bots são usados especialmente nos diálogos, inclusive colaborando com a proteção e a segurança dos usuários. No dia a dia de trabalho, também há diversos bots que colaboram com a produtividade das equipes. Ele conta que, em uma experiência de trabalho anterior, na Via Varejo, teve o desafio de construir um bot de Recursos Humanos (RH).

Ramiro, por sua vez, lembra que os bots vieram ajudar as pessoas – e, se facilitar a realização de uma tarefa ou torná-la de maior qualidade, atingirá seu objetivo. “Na AeC, decidimos que a fábrica de bots e a experiência de clientes ficariam dentro de uma estrutura, de Operações, para facilitar a customização – seja para funcionários, seja para clientes externos”, diz.

Para essa construção, ele afirma que é preciso ter um “chassi bom de bots” – com entendimento acurado, organização de dados e intenções transacionais eficientes. Depois disso, a IA passa a agir para garantir o direcionamento desse robô para a linguagem e público. “O conjunto de dados que orienta a melhor interação do bot com o cliente é que faz com que tenhamos sucesso na jornada”, diz.

Qualificação dos bots e dos humanos

Mussa comenta sobre o desafio de integrar o legado com as novas experiências – apenas um entre tantos vividos nesse mercado. E questiona: com o que mais as empresas precisam lidar nesse contexto? Ramiro menciona que os bots atuam em escala – para o bem e para o mal. Ou seja, se fizer algo muito bom em escala, trará efeitos muito bons. E vice-versa. Por isso, é preciso fazer testes com pequenos grupos. Além disso, é preciso definir indicadores claros para medir os resultados dos bots.

Para o VP de Operações e Transformação Digital da AeC, outro desafio é ter pessoas capacitadas para lidar com esses bots no volume em que a empresa está lançando no mercado. “Formar e atrair grandes profissionais apaixonados por clientes com conhecimento de ciência de dados e tecnologia é um grande desafio para esse mercado porque não podemos deixar de lançar bots customizados, acompanhado e com profissionais competentes que façam os acertos necessários”, justifica.

Bindi explica que o grande desafio é a centralização da informação – ainda que haja diferentes casos de negócio. “Os legados precisam estar integrados”, explica. “Uma boa jornada é aquela em que são devolvidas boas informações para o cliente”. Para isso, a Vivo decidiu desenvolver a própria tecnologia.

Como menciona Magalhães, empresas que estão começando a trabalhar com IA precisam ter consciência de que não basta ter uma ferramenta que é apenas tecnológica – ela também precisa estar pronta para o usuário. “Qual problema vou resolver? Até que ponto vou resolver esse problema? Como vou interagir com meu usuário final para fazer com que ele consiga resolver o que precisa?”, questiona, sugerindo reflexões para as empresas. Além disso, ele reforça o desafio de ter conversas contextualizadas, entendendo o momento da jornada do cliente. “Quando falamos do uso de dados, deveríamos conseguir conectar tudo isso”, determina.

Bots efetivos não são instantâneos

Como afirma Mussa, a necessidade de entender o cliente, oferecer experiências, integrar sistemas e usar dados não combina com um bot que é simplesmente alocado em uma empresa, em um momento de desespero pela aplicação de uma IA. Ao contrário, esse é um processo que demanda tempo, esforço e trabalho.

Nesse sentido, o Diretor Acadêmico e de IA da LIT/Saint Paul Escola de Negócios destaca a importância dos dados. “Costumo chamar isso de IA abaixo da superfície, que são as coisas mirabolantes além da superfície que o cliente está vendo – que é o bot”, afirma. Sobre esse aspecto, Magalhães alerta para o cuidado com o excesso de dados e para a consciência do que é de fato relevante e para a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Ramiro argumenta que em um processo de transformação realmente digital é preciso que seja feita uma mudança de estruturas – como foi feita na AeC. Além disso, ele reforça a importância de criar propósitos entre as equipes e dar tempo para que seja feito um trabalho realmente científico, com testes e erros, e não apenas experimentações aleatórias.

Como exemplo, ele menciona uma IA que é utilizada para ajudar a contratar pessoas. “Nossa estrutura de RH pegou uma organização de dados com o perfil de dados do nosso atendente com a melhor entrega e começou a definir um modelo preditivo para encontrar quem tem a melhor performance”, explica. “Em seguida, esses candidatos se cadastram em um sistema de rede social e nosso processo evoluiu”.

Bindi explica que, há aproximadamente dois anos, o processo de identificação do problema do cliente era muito mais complexo do que é hoje – dependia de uma árvore de decisão. Hoje, basta que o cliente envie uma mensagem no WhatsApp e, rapidamente, a empresa já retorna com opções ao cliente, inclusive com soluções.


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