Como o Machine Learning melhora a experiência do seu cliente?

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Como o Machine Learning melhora a experiência do seu cliente?

Machine Learning (também conhecido como Aprendizagem da Máquina) é aquele conceito futurista, já bastante presente em nosso dia a dia, em que as máquinas podem aprender sozinhas a partir de grandes volumes de dados.

Essa tecnologia permite que as máquinas tomem decisões baseadas em informações específicas, sem que sejam programadas para isso. O método faz com que elas aprendam com cada situação e, consequentemente, encontrem soluções confiáveis para inúmeros problemas de forma automatizada. Então, com o passar do tempo, as decisões tornam-se cada vez mais rápidas e assertivas, resultando na melhora dos processos operacionais.

Contudo, outras áreas também podem se beneficiar desse avanço tecnológico. Quer saber como o Machine Learning pode trazer vantagens para o atendimento da sua empresa, aperfeiçoando o desempenho de toda a equipe? Então, continue conosco e confira! 🤖

Teorias nerd para aplicar no seu atendimento

Benefícios do Machine Learning

O Machine Learning pode trazer inúmeros benefícios para uma empresa que busca se desenvolver aplicando a tecnologia, de maneira inteligente, às suas operações. O conceito tem feito com que organizações em todo o mundo melhorem seus processos, identifiquem novas tendências e percebam de forma mais clara o cenário ao seu redor.

Conheça agora as vantagens do Machine Learning para o atendimento do seu negócio!

Obtenção de dados precisos do consumidor

Uma das vantagens do método é que ele utiliza dados analíticos para melhorar a experiência do cliente. Além de gerar insights sobre o seu comportamento e preferências. Com essas informações, o Machine Learning pode adequar seus padrões de atendimento, acompanhando as mudanças nos hábitos de consumo.

Esse é um grande diferencial para as empresas, que passam a resolver os problemas de seus compradores de forma proativa, simples e personalizada. A personalização, inclusive, é um fator determinante na hora de transformar um cliente convencional em um consumidor fiel.

A Netflix, plataforma de streaming, é um exemplo perfeito de como os algoritmos de Machine Learning trabalham a favor da experiência do cliente. Quando seus usuários interagem com algum tipo de assunto, assistem ou abrem a sinopse de um filme, por exemplo, outros conteúdos do gênero começam a ser sugeridos com maior frequência.

Identificação de oportunidades

O Machine Learning também fornece informações essenciais para o crescimento de qualquer negócio! Como nível de satisfação do público e períodos adequados para o envio de promoções.

Como se isso não bastasse, através do método também é possível prever quando alguém que visita seu site precisa de ajuda e identificar clientes potenciais antes mesmo deles entrarem em contato. Incrível, não é?

Auxílio no suporte

Apesar de parecer, os clientes não são os únicos beneficiados com o Machine Learning. Para os profissionais de suporte, por exemplo, a tecnologia proporciona mais facilidade no atendimento. Isso porque todas as informações necessárias para solucionar os problemas dos consumidores já estão disponíveis. Assim, a equipe pode focar em processos mais importantes e otimizar ainda mais a jornada do cliente.

E tem mais! Você já deve ter ouvido falar da tendência omnichannel, certo? O conceito de que as empresas integram todos os seus canais de comunicação para oferecer mais comodidade aos seus consumidores. Este é mais um fator que pode ser aprimorado com o auxílio do Machine Learning.

Afinal, com essa inteligência é possível tornar os pontos de contato virtuais mais completos. Oferecendo atendimento 24/7 via chat ou através de uma base de conhecimento, por exemplo. Dessa forma, o método desafoga outros canais de suporte, como o telefone, e aumenta a produtividade dos agentes.

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Avaliação e coleta de feedbacks

O atendimento tem um foco muito claro na satisfação do cliente, e uma forma de mensurar isso é através de pesquisas específicas. Porém, não basta simplesmente aplicar um questionário se você não souber como avaliar os dados obtidos.

Nesse caso, o Machine Learning também tem muito a oferecer, porque além de coletar os feedbacks dos consumidores, ele é capaz de analisá-los de maneira perspicaz, apontando forças e fraquezas do negócio.

Redução de custos

Ao contrário dos recursos humanos, os sistemas não possuem certas limitações. Eles são capazes de atender uma quantidade muito maior de consumidores simultaneamente. Além de estarem disponíveis a qualquer momento do dia para responder e solucionar as demandas dos clientes.

Isso significa uma redução considerável nos custos com recrutamento e mão de obra para a área de suporte. E permite a escalabilidade da empresa de maneira saudável!

Modelos de Machine Learning

Criador de um dos primeiros programas de computador para jogar damas, o cientista da computação, Arthur Samuel, foi provavelmente também a primeira pessoa que usou a frase “aprendizagem de máquina”. Em 1959, ele definiu o conceito como uma tecnologia que oferece aos computadores a “capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”.  

Arthur Samuel jogando damas com um computador
Arthur Samuel jogando damas contra um IBM | Imagem: Reprodução

De lá para cá, esse universo tecnológico já evoluiu bastante, dividindo-se em novas categorias. Nesse sentido, existem dois tipos principais de modelos de Machine Learning: os modelos supervisionados e não-supervisionados..

Na aprendizagem supervisionada, os algoritmos treinados usam entradas de dados e a saída desejada já é prevista. Esse modelo geralmente é utilizado em aplicações onde dados históricos podem prever eventos futuros. Com ele, é possível antecipar quando há suspeita de fraude nas transações com cartão de crédito, por exemplo.

Já a aprendizagem não-supervisionada é utilizada quando os dados não têm histórico e o sistema não conta com respostas corretas. Nesse modelo, é preciso que o algoritmo descubra o que está sendo requisitado. O objetivo do método é explorar os dados e descobrir se há alguma estrutura dentro deles.

Aplicações do Machine Learning no atendimento

O Machine Learning pode ser aplicado em canais de autoatendimento, FAQs inteligentes ou serviços conduzidos por chatbots. O dispositivo é programado para oferecer resoluções ou, na medida em que o tema foge de seu domínio, conduzir o chamado para um especialista.

Outro exemplo clássico do uso dessa aprendizagem de máquina é a abordagem intuitiva do upsell em e-commerces, conhecida como: “quem comprou este produto também levou…”.

Do mesmo modo, o Machine Learning pode ser empregado em serviços de suporte e em rotinas do Help Desk. Se, por exemplo, em um processo automatizado para reiniciar servidores, for indicada a necessidade de tomar uma ação, o Machine Learning pode avaliar variáveis e até mesmo executar decisões.

Leia também: 20 tarefas incríveis executadas por Machine Learning

Hora de aplicar o conhecimento adquirido!

E então, seu negócio está utilizando o Machine Learning em toda sua potencialidade? E seus clientes, eles estão usufruindo de vivências eficazes por conta da ferramenta?

Lembre-se de que é importante assegurar que a experiência de seus consumidores seja uniforme em todos os canais com a utilização de um sistema de gestão de clientes único e com a adoção de estratégias que integrem os meios de contato. Até a próxima! 🖖

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