Como a IA permitirá uma personalização inigualável da experiência do cliente e do funcionário

A próxima fase da inovação em IA impulsionará a personalização em escala e ajudará as organizações a oferecer experiências perfeitas e personalizadas com eficiência.

O interesse pela inteligência artificial (IA) aumentou recentemente por causa da IA generativa disponível publicamente e fácil de usar. Essas inovações revolucionarão a abordagem do setor de experiência para resolver problemas persistentes - cargas de dados crescentes, orçamentos reduzidos, insights em escala, incentivo à adoção e muito mais.

Medallia vem desenvolvendo recursos de IA e de aprendizado de máquina nativos, úteis e úteis desdeo lançamento do Text Analytics em 2008. Os recursos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Compreensão de Linguagem Natural (NLU) da Medalliaagora suportam centenas de idiomas, modelos de aprendizado de máquina orientados para a ação e mais de 15.000 tópicos pré-aprendidos, permitindo experiências personalizadas. 

Desde então, continuamos a desenvolver nossos recursos de IA em fala, texto e muito mais para fornecer às empresas insights acionáveis e democratizados sobre as experiências. No início deste ano, ultrapassamos mais de 1 milhão de usuários semanais ativos que estão aproveitando nossos poderosos recursos orientados por IA atualmente.

Com a profundidade de nossos dados, 15 anos de experiência em IA e nossa liderança em análise de texto orientada a pessoas, estamos agora desenvolvendo a próxima fase de inovações em IA para proporcionar uma personalização inigualável de experiências. 

Tempo mais rápido para obter insights com a análise preditiva e generativa

Não seria ideal se qualquer usuário da sua plataforma de experiência pudesse obter exatamente os insights que deseja com o mínimo de treinamento e esforço? Embora a IA e o aprendizado de máquina (ML) tenham facilitado muito a análise de grandes conjuntos de dados, o poder de obter insights a partir desses dados ainda está concentrado nas mãos de usuários que se sentem mais à vontade com estatísticas e análises. O resultado é um tempo lento para obter insights em toda a organização e a dificuldade de ver e agir com base nessas informações vitais. 

Por exemplo, um gerente regional tem tempo limitado para descobrir o que está derrubando os índices de satisfação do cliente. Ele certamente não tem tempo para esperar por ajuda para atualizar seus relatórios ou para obter uma resposta às suas perguntas. A IA deve capacitar esse gerente regional - e outros usuários - a obter insights gerados e preditivos sobre seus dados de experiência usando consultas ou prompts simples. Esse gerente deve estar a apenas uma pergunta de saber por que algumas de suas localidades estão tendo um desempenho melhor do que outras; a IA deve ser capaz de apresentar a resposta a essa pergunta imediatamente.

Eventualmente, à medida que a IA aprende as necessidades específicas de cada usuário, a solicitação e a consulta devem se tornar uma etapa opcional. Em vez disso, a IA deve prever e adaptar os insights que o usuário deseja e precisa ver para desempenhar bem sua função. A IA deve eliminar a curva de aprendizado acentuada na realização de análises de causa raiz sobre o que está acontecendo e por que, fornecendo ferramentas intuitivas e fáceis de usar que permitem que você interaja com seus dados. 

A IA generativa é a principal tecnologia que ajudará a atingir esse objetivo, mas não será o único tipo de IA que será valioso para essa análise. A análise preditiva - análise que usa dados para prever tendências ou eventos futuros - deve ser desenvolvida com base na IA generativa e trabalhar em conjunto com outros métodos. Essas análises preditivas baseadas em IA devem permitir que as empresas personalizem as experiências com base nessas previsões, nas preferências dos clientes e em outras métricas, visando a uma resolução mais rápida dos problemas e ao aumento da satisfação. 

Essa análise deve ser capaz de pontuar o que não foi pontuado, ou seja, prever e pontuar a probabilidade de um cliente ou funcionário tomar uma determinada ação se não agirmos em um determinado problema. Por exemplo, a IA deve ser capaz de identificar os padrões nas interações e revelar seus maiores fatores de risco que levam à rotatividade de clientes ou a outro resultado que você esteja interessado em entender - tudo no momento. 

Automatize o cotidiano com ferramentas de IA inteligentes e aprimoradas por humanos

À medida que os orçamentos diminuem e a demanda dos clientes aumenta, todas as empresas precisam encontrar novas maneiras de automatizar processos para oferecer níveis de serviço consistentemente altos e, ao mesmo tempo, reduzir a rotatividade de funcionários. As automações aumentadas por IA são uma solução vantajosa para funcionários e clientes que enfrentam exatamente esses problemas. 

Por exemplo, os agentes do contact center têm um tempo extremamente limitado para realizar todas as tarefas exigidas pelo seu trabalho. Não seria vantajoso para os agentes automatizar as anotações pós-chamada ou receber automaticamente um resumo das interações anteriores do cliente com a empresa para que possam prestar um serviço melhor e mais rápido? Os clientes obteriam as respostas que desejam mais rapidamente, reduzindo o tempo necessário para os funcionários resolverem os problemas. As cargas de trabalho e o estresse dos funcionários poderiam ser reduzidos de pequenas maneiras, com um grande impacto no resultado final e na satisfação do cliente. O resumo automático de uma interação de suporte ao cliente pode economizar de 15 a 60 segundos de cada agente após cada chamada ou bate-papo. Nosso objetivo é automatizar o mundano, não eliminar o humano. 

Mas o impacto potencial das automações baseadas em IA vai além dos casos de uso do contact center. A IA deve ajudar a automatizar tarefas de modo a liberar a inteligência e os recursos humanos para as tarefas mais complexas ou de maior valor agregado para cada funcionário, ao mesmo tempo em que reduz os custos. A IA deve aumentar os fluxos de trabalho humanos e melhorar as condições de trabalho, identificando e permitindo que as pessoas trabalhem em interações de maior valor, que exijam inteligência humana e sejam mais gratificantes, tudo isso em menos tempo. Ao mesmo tempo, a IA deve ser dimensionada para fornecer resumo automatizado, categorização, respostas e outros aprimoramentos que ajudarão a manter a consistência em todos os programas de experiência.

Essas automações também devem permitir que os usuários editem como a IA gera respostas personalizadas ou outro conteúdo gerado para garantir a conformidade com a política da empresa, como limitar o número de cupons dados a um cliente ou a porcentagem de desconto permitida para detratores. Os funcionários poderiam relaxar sabendo que suas respostas geradas estão em conformidade, pois a IA aprende consistentemente o que é aceitável com base no comportamento de outros funcionários e na configuração da IA pelo administrador. Além disso, a IA deve fornecer contexto e sugestões aos funcionários, identificando as próximas melhores conversas ou ações para que os funcionários possam executá-las automática ou manualmente. O resultado? Interações consistentes e personalizadas com os clientes em todos os programas de experiência. Assim, as automações baseadas em IA devem proporcionar a cada cliente uma experiência personalizada, independentemente de essas automações exigirem ou não intervenção humana. 

Personalização de cada experiência - dos clientes à linha de frente

Já mencionamos a personalização algumas vezes, e há uma razão para isso. Os clientes estão acostumados a fornecer feedback ou outros dados às empresas, tanto implícita quanto explicitamente, seja por meio de bate-papos, comportamento digital, respostas a pesquisas, avaliações, mídias sociais, etc. Por que eles não deveriam esperar que esses dados sejam usados para tornar suas experiências mais perfeitas, pessoais e melhores com sua marca? 

Isso pode significar a geração automática de respostas abrangentes e contextualmente precisas e as próximas melhores ações para o feedback do cliente. A IA deve aprimorar ainda mais as experiências futuras que os clientes terão com a sua empresa, estando totalmente ciente de suas experiências anteriores e fornecendo as próximas melhores ações de acordo com elas. Se um cliente tiver o console de jogos da geração atual que você vende, ele ficará irritado se todo o seu marketing for para um console de jogos (ou dispositivo/serviço suplementar) que faz mais sentido para um console de última geração. Ao aproveitar a IA para personalizar experiências, sua empresa pode aumentar a fidelidade à marca, fornecendo apenas as informações e os itens mais relevantes para seus clientes. 

Isso deve incluir a IA que traz à tona insights sobre o comportamento a partir de dados não linguísticos, como digitais ou de vídeo. A IA deve ser capaz de descobrir padrões no comportamento digital e usá-los para ajudar os clientes, fornecendo artigos de ajuda ou links específicos. A economia de tempo, por si só, pode ser enorme para clientes e funcionários. Mas, olhando ainda mais longe, a IA pode garantir que os clientes obtenham exatamente o que desejam antes de perguntarem a você. Se um hóspede de um hotel sempre pede informações sobre a academia, por que não enviar automaticamente informações sobre a academia, bem como toalhas extras para o quarto? Imagine esse nível de personalização, dimensionado para toda a sua empresa.

Imaginamos que todos esses métodos de IA manterão um ciclo de feedback para refinar continuamente os modelos de IA e oferecer uma personalização cada vez maior para aumentar a satisfação dos funcionários e dos clientes. A IA deve se adaptar às novas informações em cada ponto de uma jornada, treinando-se dinamicamente com os dados gerados em cada etapa de cada sinal. O resultado final deve ser uma personalização inigualável para todos que interagem com sua empresa. As possibilidades são infinitas com a visão, o conhecimento e a IA corretos, que permitem um ajuste infinito e uma personalização constante e adaptável. 

O futuro da IA: simplificando e personalizando o cliente

Nosso objetivo é criar avanços em IA que agilizem os processos de tomada de decisão e melhorem a eficiência geral, a acessibilidade e a facilidade de uso dos insights, impulsionados pela IA generativa e pela análise preditiva. Também pretendemos fazer isso de forma responsável, levando em conta os regulamentos relevantes e os padrões de segurança de nossos clientes, além de permanecermos transparentes sobre como os dados são usados. 

As automações com e sem IA aliviarão as cargas de trabalho dos funcionários e, ao mesmo tempo, preservarão o toque humano essencial nas interações, prometendo maior fidelidade e satisfação. O ponto central desses avanços é o compromisso com a personalização, com a IA gerando respostas e ações conscientes do contexto com base no feedback e no comportamento do cliente, cultivando, em última análise, a fidelidade à marca e experiências mais positivas e pessoais.

Nossa visão é apoiada por décadas de experiência, bilhões de pontos de dados e filosofias de projeto que nos permitiram criar soluções seguras, de nível empresarial e dimensionáveis.