Todos nós já estivemos lá: presos em um loop de suporte ao cliente, explicando o mesmo problema pela terceira vez, apenas desejando que as coisas fossem mais fáceis. Essa fricção, essa sensação de ter que passar por obstáculos para obter uma resposta, é o que chamamos de esforço do cliente. E, honestamente, é um grande motivo pelo qual as pessoas desistem de uma marca.
Muitas empresas tentam rastrear isso com pesquisas de Customer Effort Score (CES), mas isso é um pouco como olhar pelo retrovisor. Ele te informa sobre um problema depois que já aconteceu e captura feedback apenas de um pequeno número de clientes que realmente preenchem a pesquisa.
Mas e se você pudesse passar de apenas medir o esforço passado para ativamente preveni-lo em primeiro lugar? Com a IA, isso agora é possível. Este guia irá te mostrar como é uma estratégia de pontuação de esforço do cliente impulsionada por IA, como você pode usar a IA para identificar e reduzir a fricção, e como construir uma experiência do cliente realmente suave que faz com que as pessoas voltem.
O que é um score de esforço do cliente com IA (e por que isso importa mais do que nunca)?
Customer Effort Score (CES) é uma métrica que se resume a uma simples pergunta: quanto trabalho um cliente teve que fazer para resolver seu problema? Geralmente é medido perguntando algo como, "Quão fácil foi lidar com seu problema com nossa empresa?" em uma escala de "Muito Difícil" a "Muito Fácil."
Você provavelmente já ouviu falar de outras métricas como Net Promoter Score (NPS) para lealdade ou Customer Satisfaction (CSAT) para felicidade. Embora essas sejam úteis, o CES foca especificamente no processo. E, ao que parece, a suavidade desse processo é um grande preditor do que os clientes farão a seguir. Pesquisas da Gartner descobriram que um impressionante 96% dos clientes que têm uma experiência de alto esforço se tornam mais desleais.
Em um mundo onde todos nós esperamos soluções rápidas e fáceis, tornar as coisas sem esforço não é apenas um bônus agradável, é uma das maneiras mais diretas de manter seus clientes felizes e leais.
Como a IA muda o jogo do score de esforço do cliente com IA
Confiar em pesquisas pós-interação para seu CES significa que você está sempre correndo atrás do prejuízo. A IA permite que você se antecipe à fricção do cliente analisando o que está acontecendo agora, em cada única conversa de suporte, não apenas nas poucas que recebem uma resposta de pesquisa.
Indo além das pesquisas: Prevendo seu score de esforço do cliente com IA sem perguntar
Em vez de perguntar aos clientes se uma conversa foi difícil, a IA pode descobrir isso lendo a própria conversa. Ao analisar 100% dos seus tickets de suporte, chats e e-mails, os modelos de IA podem captar sinais de alto esforço, como:
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Linguagem frustrada: Frases que mostram que um cliente está ficando irritado ou confuso.
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Contatos repetidos: Quando um cliente precisa entrar em contato várias vezes sobre o mesmo problema.
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Mudança de canal: Um cliente começando em um chatbot e precisando escalar para um agente ao vivo.
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Longos tempos de resolução: Tickets que demoram demais para serem resolvidos.
Isso te dá um score de esforço do cliente com IA em tempo real que reflete cada interação, te dando uma visão completa em vez de uma amostra pequena e tendenciosa.
Identificando pontos de fricção em escala com um score de esforço do cliente com IA
Ninguém tem tempo para ler manualmente milhares de tickets para descobrir o que está dificultando a vida dos clientes. A IA pode fazer isso por você, classificando automaticamente as conversas para mostrar exatamente onde as pessoas estão tendo dificuldades. Uma plataforma de IA como eesel AI pode treinar com seus tickets de suporte passados de help desks como Zendesk ou Freshdesk para aprender quais são seus problemas mais comuns. A partir daí, ela pode identificar e marcar tickets relacionados a políticas confusas, bugs de produtos ou problemas de site, basicamente te entregando uma lista de tarefas para melhorias.
Descobrindo lacunas de conhecimento que impactam seu score de esforço do cliente com IA
Uma das maiores razões para um alto esforço do cliente é quando sua equipe (ou sua IA) não tem as informações certas à mão. Se um cliente faz uma pergunta e seu agente precisa passar cinco minutos procurando em documentos antigos por uma resposta, o cliente sente esse atraso. Ferramentas modernas de IA podem identificar as perguntas que não conseguem responder, destacando as maiores lacunas em sua base de conhecimento.
Por exemplo, eesel AI possui relatórios que mostram exatamente quais informações estão faltando. Ela pode até ajudar a preencher essas lacunas, redigindo automaticamente novos artigos precisos para o centro de ajuda com base nas soluções dos seus tickets melhor resolvidos.
5 estratégias impulsionadas por IA para melhorar seu score de esforço do cliente com IA
Melhorar seu score de esforço do cliente com IA não é apenas sobre medição; é sobre usar essa visão para ativamente facilitar as coisas para seus clientes. Aqui estão cinco maneiras práticas de usar a IA para fazer exatamente isso.
1. Forneça respostas instantâneas, 24/7, com um agente de IA
Esperar em uma fila é uma frustração universal. O alto esforço geralmente começa no momento em que um cliente precisa esperar por uma pessoa ficar disponível. Um agente de IA autônomo pode resolver perguntas comuns e repetitivas instantaneamente, a qualquer hora do dia. Um bom agente, como o da eesel AI, se conecta diretamente ao seu help desk e aprende com seus tickets passados e documentos internos para fornecer respostas rápidas, precisas e alinhadas à marca.
2. Capacite seus agentes humanos com um copiloto de IA
Para as questões complicadas que precisam de um toque humano, a melhor coisa que você pode fazer é facilitar o trabalho do seu agente. Quando os agentes têm as ferramentas necessárias, eles resolvem problemas mais rapidamente, o que reduz diretamente o esforço do cliente. Um Copiloto de IA trabalha ao lado de seus agentes no help desk, redigindo respostas de alta qualidade em segundos. Isso não apenas acelera os tempos de resposta; também mantém as respostas consistentes e ajuda novos agentes a se adaptarem muito mais rapidamente.
3. Otimize o autoatendimento com um chatbot mais inteligente
Vamos ser honestos, muitos chatbots de autoatendimento não são muito úteis porque estão desconectados do conhecimento real e cotidiano de uma empresa. Um Chatbot de IA verdadeiramente útil deve ser capaz de puxar respostas de todos os lugares onde suas informações estão armazenadas. O chatbot da eesel AI pode se conectar ao seu centro de ajuda, Confluence, Google Docs e até plataformas de e-commerce como Shopify para responder perguntas específicas sobre produtos, criando uma experiência de autoatendimento que realmente funciona.
4. Automatize a triagem e o encaminhamento de tickets
Nada deixa um cliente mais frustrado do que ser passado de um departamento para outro, tendo que repetir seu problema a cada vez. A IA pode acabar com essa dor de cabeça. Ela pode analisar automaticamente os tickets recebidos, marcá-los com a categoria correta (como "Cobrança" ou "Problema Técnico") e enviá-los para o agente certo desde o início. Ferramentas como Triage da eesel AI garantem que o ticket chegue à pessoa perfeita para resolvê-lo na primeira tentativa.
5. Crie uma única fonte de verdade para as equipes internas
O esforço do cliente aumenta muito quando um agente de suporte precisa colocá-los em espera para perguntar a um colega por uma resposta. Se seu conhecimento interno estiver espalhado por toda parte, seus agentes terão dificuldades, e seus clientes sentirão isso. Uma ferramenta de Chat Interno de IA, como a da eesel AI para Slack ou Microsoft Teams, dá à sua equipe um lugar para obter respostas instantâneas de todo o conhecimento da sua empresa, tornando-os mais rápidos e mais confiantes.
Como escolher a plataforma de IA certa para sua estratégia de score de esforço do cliente com IA
Implementar uma estratégia de IA para reduzir o esforço do cliente não deve ser um projeto de alto esforço em si. A plataforma certa deve tornar sua vida mais simples, não mais complicada. Aqui está o que procurar.
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Integração em vez de migração: Sua ferramenta de IA deve se conectar ao seu help desk existente e fontes de conhecimento sem forçá-lo a mudar para um novo sistema. Procure integrações de um clique que funcionem com as ferramentas que você já possui.
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Configuração fácil: Você não deve precisar de uma equipe de engenheiros para fazer as coisas funcionarem. Uma boa plataforma de autoatendimento permite que você conecte suas fontes, ajuste o comportamento da sua IA e entre em operação em minutos.
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Treinamento com seu conhecimento real: A melhor IA aprende com o conteúdo real do seu negócio, como conversas de suporte passadas e documentos internos. Evite plataformas que exigem que você crie e faça upload manualmente de arquivos de treinamento complicados.
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Implantação segura e escalável: Procure recursos que permitam testar a IA antes que ela converse com um cliente. Por exemplo, o recurso de Simulação da eesel AI executa a IA em seus tickets passados para que você possa ver sua precisão e potenciais economias em um ambiente seguro.
| Recurso | O Método Tradicional da Plataforma de IA | O Método eesel AI |
|---|---|---|
| Configuração | Chamadas de vendas longas, projetos de implementação personalizados. | Inscrição de autoatendimento, integrações de um clique, ao vivo em minutos. |
| Integrações | Limitadas, muitas vezes requer trabalho de engenharia ou um novo help desk. | Funciona em cima do seu help desk existente e 100+ ferramentas. |
| Treinamento | Requer formatação e uploads manuais de dados. | Sincroniza automaticamente com tickets passados, documentos e sites. |
| Implantação | Lançamento "big bang" com alto risco. | Simulação em sandbox para testar e validar antes de entrar ao vivo. |
| Personalização | Painéis complexos e controles pesados para desenvolvedores. | Prompts simples em linguagem natural para definir tom e regras. |
O poder do score de esforço do cliente com IA
Focar no seu score de esforço do cliente com IA não é apenas sobre perseguir outra métrica; é uma mudança fundamental na estratégia. No mercado de hoje, as empresas que são mais fáceis de fazer negócios são as que vencem. Ao usar a IA para encontrar e remover fricções, você pode construir uma experiência suave e sem esforço que cria lealdade real e duradoura do cliente.
Pronto para melhorar seu score de esforço do cliente com IA?
Pare de adivinhar o que frustra seus clientes. Comece a construir uma experiência de baixo esforço com IA hoje.
Você pode começar um teste gratuito do eesel AI ou agendar uma demonstração para ver como você pode automatizar seu suporte e melhorar seu CES em apenas alguns minutos.
Perguntas frequentes
Um CES tradicional depende de uma pequena amostra de clientes respondendo a uma pesquisa após o fato. O escore alimentado por IA analisa 100% das suas conversas com clientes em tempo real para identificar sinais de esforço, fornecendo uma imagem completa e imediata da fricção sem precisar de pesquisas.
Não precisa ser um grande projeto. As plataformas de IA modernas são projetadas para fácil configuração, muitas vezes integrando-se diretamente com seu help desk e bases de conhecimento existentes em apenas alguns cliques, permitindo que você comece a ver insights em minutos, não em meses.
De forma alguma. É melhor vê-las como métricas complementares. Enquanto o CES foca na facilidade do processo, o CSAT mede a felicidade geral e o NPS mede a lealdade; juntos, eles fornecem uma visão mais holística da experiência do cliente.
Você pode confiar porque é baseado em evidências diretas da própria conversa. A IA analisa sinais objetivos como contatos repetidos, linguagem frustrada, longos tempos de espera, e troca de canais, que são indicadores fortes e imparciais de uma experiência de alto esforço.
Um ótimo primeiro passo é usar a IA para identificar os pontos de fricção mais comuns, como uma política confusa ou um bug recorrente do produto. Abordar os um ou dois principais problemas que causam mais esforço para os clientes proporcionará o maior impacto imediato.
Foi projetado para ajudá-los significativamente. Ao identificar lacunas de conhecimento e automatizar tarefas repetitivas, as mesmas ferramentas de IA usadas para medir o esforço também capacitam os agentes. Isso permite que eles resolvam problemas mais rapidamente e com mais confiança, reduzindo tanto o esforço do cliente quanto do agente.
