Os clientes esperam respostas rápidas. A janela de suporte padrão de horário comercial está se tornando menos comum; as pessoas querem ajuda a qualquer hora e a querem rapidamente. Essa pressão levou muitas empresas a buscarem na IA uma solução.
Os chatbots de IA costumam ser a primeira consideração, mas nem toda IA é construída da mesma forma. Alguns modelos não são projetados para substituir agentes humanos, mas sim para trabalhar com eles. A indústria está indo além dos bots baseados em regras que podem parecer um menu de telefone sem saída. A nova geração de IA pode ser como um novo colega de equipe. Ela aprende com os dados da sua empresa, absorve a voz da sua marca e trabalha ao lado do seu time.
Este post detalhará como algumas das maiores empresas que usam chatbots de IA para atendimento ao cliente estão lidando com isso. Vamos analisar o que está funcionando, o que não está e os problemas comuns que enfrentam, explorando depois uma abordagem de implementação colaborativa baseada em equipe.
Entendendo os chatbots de IA para atendimento ao cliente
Um chatbot de IA para atendimento ao cliente é um programa que simula uma conversa humana. O objetivo é responder às perguntas dos clientes e resolver problemas em diferentes canais, como o seu site, dentro do seu help desk ou em ferramentas internas como o Slack.
Eles funcionam com tecnologias como o Processamento de Linguagem Natural (NLP - Natural Language Processing), que ajuda a IA a entender o que uma pessoa está perguntando, não apenas as palavras-chave digitadas. Isso ajuda o bot a identificar a intenção e o contexto por trás de uma mensagem.
A IA moderna não segue apenas um roteiro. Muitas plataformas aprendem com a própria base de conhecimento da sua empresa, seus tickets de suporte antigos, artigos da central de ajuda e documentos internos. Isso ajuda a garantir que a IA forneça apenas informações que você aprovou, para que ela soe como sua equipe e forneça respostas precisas.
Em vez de um bot autônomo, pode ser útil pensar nele como um "Colega de Equipe de IA". Uma IA bem integrada pode fazer mais do que apenas conversar; ela pode agir. Pode consultar um pedido, atualizar um ticket no seu help desk ou processar uma devolução. Ela pode se tornar um parceiro no seu fluxo de trabalho, não apenas uma ferramenta de conversação.
Exemplos de empresas que usam chatbots de IA
Para ver como isso funciona no mundo real, vamos analisar alguns exemplos. Verificaremos como algumas grandes marcas estão usando IA, o que estão fazendo bem e os obstáculos comuns que encontraram.
Klarna: Automatizando o suporte em escala massiva
Caso de Uso: A Klarna, o serviço de compre-agora-pague-depois, chamou a atenção quando anunciou que estava usando um assistente de IA personalizado para lidar com um grande volume de chats de atendimento ao cliente. O plano era gerenciar perguntas comuns sobre reembolsos, pagamentos e pedidos sem a necessidade de um humano todas as vezes.
Sucesso Relatado: Os resultados iniciais foram significativos. Em seu primeiro mês, o assistente de IA da Klarna gerenciou 2,3 milhões de conversas, o que eles afirmaram ser o equivalente a 700 agentes. Eles também relataram que o tempo de resolução para o cliente caiu de uma média de 11 minutos para pouco menos de dois.
A Limitação: Um ano após o anúncio, a Klarna revelou que estava contratando agentes humanos novamente. O CEO admitiu que focar demais na IA para redução de custos resultou em um serviço de menor qualidade. Isso ilustra um desafio potencial ao tentar substituir agentes humanos inteiramente em vez de fornecer a eles ferramentas melhores.
Uma abordagem diferente: Uma abordagem alternativa é o modelo de colega de equipe de IA. Em vez de uma estratégia de tudo ou nada, uma plataforma como o eesel AI pode automatizar tarefas repetitivas enquanto mantém uma equipe humana no controle para verificações de qualidade e problemas complexos. Esse modelo visa ganhar eficiência mantendo a experiência do cliente.
Delta Airlines: Criando um concierge de viagem personalizado
Caso de Uso: A Delta está desenvolvendo o seu Delta Concierge, um assistente alimentado por IA integrado ao aplicativo Fly Delta. O objetivo é dar aos viajantes um assistente pessoal proativo que ajude em toda a viagem.
Sucesso Relatado: Durante o seu teste beta, o assistente foi capaz de fornecer atualizações de voo em tempo real, enviar lembretes sobre passaportes vencendo e ajudar as pessoas a se localizarem no aeroporto.
A Limitação: Esse tipo de IA é um projeto grande e personalizado, vinculado a um único aplicativo proprietário. Para a maioria das empresas, construir algo semelhante do zero pode não ser realista. Além disso, o conhecimento da IA fica confinado em uma única plataforma, onde não pode ser usado em outros lugares.
Uma abordagem diferente: Para empresas que precisam de uma solução mais rápida de implementar, um agente de Chat Interno do eesel AI pode se conectar a várias fontes de conhecimento (como Confluence, Google Docs ou Notion) e funciona dentro de ferramentas como Slack ou Microsoft Teams. Isso fornece um recurso de conhecimento interno para a equipe que pode ser implantado rapidamente.
H&M: Otimizando a experiência de e-commerce
Caso de Uso: A H&M usou um chatbot de IA em plataformas de mensagens como o Kik para atuar como um "estilista digital." O bot pergunta aos compradores sobre suas preferências de estilo para ajudá-los a encontrar novos produtos e montar looks.
Sucesso Relatado: O bot ajuda os usuários a filtrar o grande catálogo da H&M. Em vez de rolagens extensas, os clientes têm uma experiência interativa que os direciona para roupas nas quais podem estar interessados. É um exemplo de uso de IA para tornar as compras online mais pessoais.
A Limitação: Embora úteis para encontrar produtos, muitos bots de e-commerce como este se especializam em uma área e podem não ser capazes de realizar outras ações. Eles podem não conseguir verificar o status de um pedido, processar uma devolução ou investigar um atraso no envio. Isso significa que, se um cliente tiver um problema de suporte, a conversa pode precisar ser passada para um humano.
Uma abordagem diferente: Para funcionalidade expandida, alguns chatbots podem se integrar diretamente com outras plataformas. Por exemplo, o chatbot do eesel AI para e-commerce se conecta com plataformas como o Shopify para realizar ações. Estas podem incluir lidar com consultas de pedidos, processar devoluções ou fornecer recursos de vendas, como carrosséis de produtos e botões "adicionar ao carrinho" no chat.
Bank of America: Oferecendo orientação financeira personalizada em escala
Caso de Uso: O "Erica" do Bank of America é um assistente financeiro virtual que ajuda milhões de clientes com operações bancárias cotidianas. Ele pode rastrear gastos, ajudar a cancelar assinaturas, verificar saldos e ajudar os usuários a realizar negociações em suas contas de investimento Merrill.
Sucesso Relatado: O Erica é um assistente bancário amplamente utilizado. Já lidou com mais de 1,5 bilhão de interações com clientes e atende mais de 37 milhões de clientes, mostrando que a IA pode fornecer consultoria financeira pessoal em escala massiva.
A Limitação: Os recursos necessários para construir um sistema como o Erica são substanciais. O tempo de desenvolvimento, a configuração de segurança e os custos contínuos de manutenção o colocam na categoria corporativa. É uma ferramenta poderosa, mas não é um modelo que a maioria das empresas consiga replicar.
Uma abordagem diferente: Existem soluções alternativas que oferecem recursos de segurança de nível empresarial. O eesel AI fornece criptografia de dados e utiliza subprocessadores com certificação SOC 2 Tipo II, sendo projetado para uma configuração rápida. Essa abordagem visa tornar a IA segura acessível para empresas que podem não ter os recursos de um banco global.
Desafios comuns com chatbots de IA para atendimento ao cliente
Observando os exemplos acima, alguns padrões emergem. Embora a IA em grande escala seja impressionante, sua implantação típica pode apresentar desafios que dificultam a adoção por muitas equipes.
Configuração longa e complicada
Muitas plataformas exigem um onboarding extenso, configurações complexas e tempo de desenvolvedor. As soluções personalizadas usadas por empresas como Delta e Bank of America levaram anos para serem construídas, o que significa que demorou muito até que vissem resultados.
Fluxos de trabalho inflexíveis e difíceis de gerenciar
Sistemas de IA mais antigos geralmente dependem de árvores lógicas complexas e rígidas que podem ser difíceis de atualizar. Quando as políticas da empresa mudam, você pode ter que refazer tudo manualmente. Uma mentalidade rígida pode, às vezes, impactar negativamente a experiência do cliente, exigindo uma mudança de estratégia.
O risco de uma implantação do tipo "Big Bang"
Com muitas ferramentas de IA, pode não haver uma maneira segura de testá-las antes que entrem no ar com os clientes. Isso pode levar a ligar a ferramenta e torcer pelo melhor, o que é um risco significativo. É por isso que muitos gerentes de suporte são cautelosos em dar à IA controle total sobre os chats dos clientes.
Custos altos e preços confusos
Construções personalizadas são caras, mas mesmo plataformas SaaS padrão podem ter preços confusos e imprevisíveis. Muitas cobram por resolução ou têm licenças caras por agente, o que dificulta o orçamento.
Um modelo de IA colaborativo para atendimento ao cliente
Uma abordagem alternativa foca em ver a IA como um colega de equipe. Esse modelo foi construído para lidar com os desafios que podem afetar projetos tradicionais de IA.
Entre no ar em minutos com um humano no circuito
O eesel usa um método de "convidar, não configurar". Você o conecta ao seu help desk, como Zendesk ou Freshdesk, e ele imediatamente começa a aprender com seus tickets passados, macros e artigos da central de ajuda. Ele fica pronto para uso em minutos.
Ele também começa com um humano no circuito por padrão. O AI Copilot do eesel sugere respostas para seus agentes humanos aprovarem, editarem ou ignorarem. Isso ajuda a melhorar a produtividade da equipe, minimizando o risco de a IA fornecer uma resposta incorreta.
Controle e personalize com linguagem simples
Você não precisa ser um desenvolvedor para instruir o eesel. Você pode definir seu tom de voz, as ações que ele pode realizar e suas regras de escalonamento usando linguagem simples e natural. Por exemplo, você pode dizer: "Se um reembolso for solicitado após 30 dias, recuse educadamente e ofereça crédito na loja."
O eesel também possui um modo de simulação que permite testar sua configuração em milhares de seus tickets passados. Isso permite ver como ele teria se desempenhado e obter uma previsão sobre as taxas de resolução antes que ele interaja com um cliente real. Isso ajuda a mitigar o risco de uma implantação drástica.
Um caminho claro de estagiário a agente de linha de frente
O eesel foi projetado para uma implantação gradual e controlada. Ele começa como um "estagiário", redigindo rascunhos de respostas para sua equipe. À medida que aprende com o feedback deles, você pode "promovê-lo" para lidar com certos tipos de perguntas ou até mesmo assumir o suporte de linha de frente por conta própria. Esse processo constrói confiança e garante que você mantenha o controle da qualidade.
Modelos de preços transparentes
Algumas plataformas oferecem modelos de preços diferentes. Por exemplo, o preço do eesel é baseado em planos de pagamento por interação. Não há assentos por agente, então seus custos são previsíveis e podem escalar com o seu crescimento.
| Recurso | Plano Team | Plano Business |
|---|---|---|
| Preço (Anual) | $239 /mês | $639 /mês |
| Interações de IA | 1.000 /mês | 3.000 /mês |
| AI Copilot | Incluído | Incluído |
| Treinar com Tickets Passados | Não | Incluído |
| Ações de IA | Não | Incluído |
O caso da Klarna, em particular, gerou discussões amplas sobre o futuro da IA no atendimento ao cliente. Ele serve como um exemplo poderoso tanto do imenso potencial quanto dos riscos significativos envolvidos na automação em larga escala. O vídeo abaixo explora o anúncio inicial e suas implicações para o setor.
Este vídeo da CX Today explora o anúncio inicial da Klarna sobre seu assistente de IA e as implicações para a indústria de atendimento ao cliente.
Aumentando as equipes em vez de substituí-las
Os exemplos de grandes empresas destacam tanto o potencial da IA quanto seus desafios comuns. Uma lição fundamental é que uma abordagem eficaz é aumentar os agentes em vez de substituí-los.
Essa abordagem foca em fornecer às equipes um colega de IA capaz que pode lidar com tarefas repetitivas, liberando os agentes humanos para conversas de alto valor que exigem empatia e pensamento criativo.
O modelo de "colega de equipe de IA", focado em colaboração, segurança e facilidade de uso, é uma maneira de as empresas começarem a usar a IA em seu atendimento ao cliente.
Para saber mais sobre esse modelo, você pode convidar o eesel para o seu help desk para ver como ele se comporta com seus tickets passados.
Perguntas frequentes
Um erro comum é tentar substituir completamente os agentes humanos em vez de aumentá-los. Como visto no caso da Klarna, isso pode levar a uma queda na qualidade do serviço. Uma estratégia equilibrada é usar a IA como um colega de equipe para lidar com tarefas repetitivas, liberando os humanos para problemas mais complexos.
Pequenas empresas podem competir adotando um modelo de "colega de equipe de IA" com plataformas acessíveis como o eesel AI. Em vez de gastar milhões em uma construção personalizada, elas podem usar uma solução plug-and-play que oferece recursos poderosos, configuração rápida e uma abordagem de humano no circuito (human-in-the-loop) sem o custo de nível empresarial.
Procure uma plataforma que seja fácil de configurar, que aprenda com seus dados existentes, permita a supervisão humana e possa ser personalizada com linguagem simples. Um modo de simulação para testar a IA antes de entrar no ar também é um recurso fundamental para reduzir riscos.
Não precisa ser. Embora as soluções empresariais personalizadas sejam incrivelmente caras, as plataformas modernas geralmente têm preços transparentes de pagamento por interação, sem licenças por assento de agente. Isso torna acessível para empresas de todos os tamanhos começarem e escalarem de forma previsível.
A precisão vem do treinamento da IA na base de conhecimento específica da sua empresa, como tickets antigos e artigos da central de ajuda. Um modelo de humano no circuito, onde os agentes aprovam ou editam as sugestões de resposta da IA, também é crítico para manter o controle de qualidade e construir confiança no sistema.
Sim, se o chatbot puder realizar ações. Muitos bots simples só conseguem fornecer informações. Um colega de equipe de IA mais avançado pode se integrar a outras plataformas (como o Shopify) para realizar tarefas como verificar o status do pedido, processar devoluções ou atualizar informações do cliente diretamente.
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Article by
Kenneth Pangan
Escritor e profissional de marketing há mais de dez anos, Kenneth Pangan divide seu tempo entre história, política e arte, com muitas interrupções de seus cães exigindo atenção.
