Tipos de clientes: quem são e como atender cada um

Por que os tipos de clientes importam mais para o suporte do que para o marketing

Eu trabalho numa fila de suporte, e vou ser sincero: o modelo organizado de cinco categorias de tipos de clientes que aparece em toda apresentação de marketing quase nunca corresponde a quem chega na minha caixa de entrada. O marketing classifica as pessoas por intenção de compra. Isso é útil quando você está escrevendo um anúncio. É quase inútil às 9h da manhã quando há 200 tickets abertos e você tem que decidir quem responder primeiro.

O suporte classifica as pessoas por algo completamente diferente: o que elas precisam desta conversa, e quanto custa para você dar isso a elas. Um cliente que quer um número de rastreamento e um cliente ameaçando cancelar são ambos "clientes", mas não é o mesmo trabalho. Responder à pergunta do rastreamento com um pedido de desculpas caloroso de três parágrafos é desperdiçar o tempo de todos. Responder ao cancelamento com uma macro padronizada provavelmente custa a conta.

Então o motivo para se preocupar com os tipos de clientes não é taxonomia por si só. É triagem. Uma vez que você consegue nomear o tipo na sua frente, você sabe a resposta certa, o tom certo, e se aquilo deveria chegar a um humano. Acerte essa classificação e uma equipe pequena pode parecer grande. Erre e você está gastando seus melhores funcionários com redefinições de senha.

Os cinco tipos clássicos de clientes

Antes da versão para a fila de suporte, vale conhecer o modelo que todo mundo referencia, porque ele ainda molda como o resto da sua empresa fala sobre clientes. O framework geralmente é atribuído ao consultor de varejo Murray Raphel e foi popularizado na literatura de experiência do cliente ao longo dos anos. Ele divide os compradores em cinco tipos.

• Clientes leais. A pequena parcela da sua base que compra repetidamente e indica outras pessoas. Representam uma fração do total, mas uma grande parte da receita, por isso merecem cuidado desproporcional.
• Clientes por impulso. Compram no momento, sem uma fase longa de pesquisa. Atrito é o inimigo deles; qualquer coisa que desacelere o caminho até o checkout os faz desistir.
• Clientes de desconto. Compram, mas raramente pelo preço total. Valiosos para movimentar estoque, mais difíceis de manter fiéis depois que a oferta termina.
• Clientes por necessidade. Chegam com um problema específico e um produto específico em mente. Fáceis de atender se você tiver o que precisam, fáceis de perder para um concorrente se não tiver.
• Clientes errantes. Navegam sem intenção clara. Alto tráfego, baixa conversão, e geralmente não é onde você deveria gastar sua energia de suporte.

Esse modelo é um bom vocabulário compartilhado. Seu limite para um líder de suporte é que ele não diz nada sobre como a pessoa se comporta depois que entra em contato com você, que é a única coisa que você realmente controla a partir do helpdesk.

Uma visão mais útil: tipos de clientes na sua fila de suporte

Aqui está a reformulação que eu daria para qualquer equipe de suporte. Pare de classificar os clientes pelo motivo da compra, e comece a classificá-los por duas coisas que você pode ver de dentro do helpdesk: quanto valor a relação carrega, e quanto esforço cada contato exige para ser resolvido bem.

Coloque seus clientes nessa grade e cinco tipos comportamentais surgem. Esses são os que realmente moldam o seu dia.

O autoatendimento

Quer a resposta, não a conversa. "Onde está meu pedido", "como redefino minha senha", "qual é o prazo de devolução". Baixo esforço, e existem milhares deles. A pior coisa que você pode fazer a um cliente de autoatendimento é fazê-lo esperar numa fila atrás de um ticket difícil para conseguir uma resposta de uma linha. Esse é o maior grupo na maioria das filas, e o que empurra as equipes para um chatbot de IA para o site ou uma camada de autoatendimento adequada.

O VIP leal

Alto valor, e ele sabe disso. Está com você há anos ou gasta muito, e uma interação de suporte com ele é, na verdade, uma interação de retenção. Não precisa de muito, mas quando entra em contato, ser reconhecido e atendido por alguém que realmente pode decidir importa mais do que velocidade. Um dos nossos clientes, a Yellowdig, resumiu bem a relação que queriam do suporte:

"Parece uma parceria, e não uma relação de fornecedor. A eesel AI foi flexível o suficiente para começarmos rápido e iterarmos, com um ótimo suporte da equipe da eesel. Recentemente, uma nova contratação de customer success brincou que nosso bot da eesel AI era o melhor amigo dela durante o onboarding."

Jon Miron, Director of Support & Operations, Yellowdig

Quem contata repetidamente

Volta sempre, muitas vezes sobre a mesma coisa. Às vezes é um cliente leal com uma conta genuinamente complexa; mais frequentemente é um sinal de que algo mais acima está quebrado (uma página de documentação confusa, um bug, um produto que não faz o que o marketing prometeu). Quem contata repetidamente tem pouco valor por ticket e alto esforço, então é o grupo em que você deveria se perguntar "por que isso continua acontecendo" em vez de apenas responder mais rápido. Suas métricas de atendimento ao cliente vão mostrá-los como um pico de contatos por cliente.

O cliente frustrado

Já está irritado quando chega. O problema pode ser pequeno, mas o peso emocional é alto, e o custo de errar é uma avaliação pública ou uma conta perdida. Esse é o tipo que quase nunca deveria ser atendido por um bot fingindo ser uma pessoa. O que ele precisa é de um humano rápido e honesto, e tudo que você automatiza em outros lugares existe em parte para liberar tempo justamente para esse momento. (Se quiser o argumento mais detalhado, escrevemos sobre IA vs. suporte humano e onde cada um se encaixa.)

O cliente silencioso em risco

Aquele de quem você não tem notícias. Sem tickets, baixo uso, e depois um cancelamento do nada. É o tipo mais difícil de atender porque o suporte é reativo por design, e esse cliente nunca reage. A resposta aqui é o contato proativo, não uma macro de resposta melhor, e geralmente fica no espaço entre suporte e customer success.

A referência rápida

Como identificar esses tipos nos seus próprios dados

Você não precisa de um projeto de pesquisa para encontrar esses clientes. O padrão já está no seu helpdesk; você só precisa observá-lo de propósito.

Alguns sinais fazem a maior parte do trabalho:

• Frequência de contato separa o autoatendimento pontual de quem contata repetidamente.
• Tags de intenção do ticket mostram quanto do seu volume é genuinamente repetitivo (geralmente muito mais do que as pessoas imaginam).
• Valor do pedido ou tamanho do plano identifica o VIP leal antes que ele precise se anunciar.
• O sentimento na mensagem recebida detecta o cliente frustrado já na porta.
• Tendências de uso são o seu único alerta precoce para a conta silenciosa em risco.

O ponto honesto é que a maioria das equipes tem esses dados e nunca classifica por eles, porque fazer isso manualmente em milhares de tickets não é a terça-feira favorita de ninguém. Essa é a parte que vale a pena automatizar: não as respostas, a classificação. Um bom fluxo de trabalho de atendimento ao cliente marca e roteia por tipo automaticamente, então a triagem acontece antes mesmo de um humano abrir o ticket.

Combine o tipo com a ação certa

Aqui está uma forma rápida de testar sua própria fila. Escolha o tipo que está consumindo mais tempo da sua equipe agora, e veja se sua configuração atual é realmente a resposta certa para ele.

Onde a IA se encaixa: atender todos os tipos sem clonar sua equipe

A tentação com qualquer lista como essa é concluir que você precisa de mais gente. Na maioria das vezes, não precisa. Você precisa que os tipos repetitivos sejam tratados automaticamente, para que suas pessoas reais fiquem livres para os tipos que realmente precisam delas.

Esse é todo o design de um agente de suporte de IA moderno. Ele lê o ticket recebido, avalia tanto a intenção quanto a confiança que tem na resposta, e então divide a fila: as perguntas claras e de autoatendimento são resolvidas no ato, e as incertas, irritadas ou de alto valor são passadas para um humano com o contexto já anexado.

A palavra que faz o trabalho pesado ali é confiança. Um bot que tenta responder tudo é como surgem as histórias de terror, porque ele vai responder de forma confiante e errada ao cliente frustrado. As equipes que fazem isso certo insistem no oposto. Um líder de CX de uma marca de suplementos DTC com quem conversamos resumiu tudo numa frase: eles queriam "uma IA que só lida com os tickets que ela tem confiança para lidar, e deixa todos os outros em paz." Esse é o instinto correto. Atender os de autoatendimento, deixar os humanos difíceis para os humanos.

Bem feito, o efeito se acumula. Kellen Brown, da Textla, uma plataforma de SMS, descreveu o equilíbrio que buscava como uma IA que "responde com confiança, mas não com confiança demais, e treiná-la foi super fácil." Esse "não confiança demais" é a diferença entre uma IA que atende bem seus tipos de clientes e uma que te deixa numa situação embaraçosa diante deles.

Os erros mais comuns

Algumas armadilhas que vejo as equipes caírem quando começam a pensar em tipos de clientes:

• Tratar a segmentação como um exercício único. Sua mistura muda. Uma alteração no produto pode transformar uma categoria de autoatendimento tranquila numa avalanche de contatos repetidos da noite para o dia, então revise a divisão a cada trimestre.
• Automatizar o cliente frustrado. O erro de automação mais caro que existe. Empatia com rapidez é trabalho humano; use a IA para proteger o tempo para isso, não para substituí-lo.
• Ignorar completamente o tipo silencioso. É o que nunca aparece nos relatórios de suporte porque o suporte é reativo, e é muitas vezes o que custa mais em churn.
• Superatender tipos de baixo valor. Gastar seus agentes mais experientes com caçadores de promoções pontuais enquanto os VIPs esperam é um erro de alocação de recursos, não generosidade.

Experimente a eesel para cada tipo de cliente

Se a conclusão é "ajustar a resposta ao tipo", o problema prático é fazer isso em milhares de tickets sem contratar para isso. É para isso que a eesel foi criada. Ela se conecta ao seu helpdesk existente, aprende com seus tickets anteriores e sua central de ajuda, e depois lida por conta própria com os tipos de alto volume e autoatendimento, enquanto direciona para sua equipe os frustrados e de alto valor com o contexto já reunido.

A parte que importa para a dúvida no meio dessa decisão: você pode simular contra seus próprios tickets históricos antes que ela responda a um cliente real, então você vê exatamente quais tipos ela teria atendido e quais teria escalado. Já executamos isso em mais de 180.000 conversas de suporte reais, e o padrão se mantém sempre: uma grande parcela de qualquer fila é volume de autoatendimento que a IA pode absorver instantaneamente, que é justamente a parcela que atualmente mantém suas melhores pessoas longe dos clientes que precisam delas. É gratuito para testar e funciona como uma nova contratação que já leu toda a sua documentação.