Todos nós sentimos o lado frustrante da automação – e -mails irrelevantes de marketing, fluxos de trabalho digitais desajeitados ou atendimento robótico ao cliente que o leva a círculos. Com muita frequência, a tecnologia é usada para reduzir custos ou acelerar as interações à custa da conexão real.

Mas de vez em quando, uma empresa acerta. Em vez de confiar na automação para fazer mais por menos, algumas organizações estão usando a IA para fazer algo muito mais poderoso – para elevar a experiência do cliente, tornando -a mais humana, não menos.

Em uma época em que a personalização geralmente significa pouco mais do que inserir um primeiro nome em um modelo, a verdadeira oportunidade está em usar a IA para oferecer experiências úteis, oportunas e emocionalmente inteligentes. Isso significa entender o que o cliente precisa – antes de pedir – e responder de uma maneira que pareça fácil.

Uma história de duas mensagens

Um colega compartilhou recentemente duas experiências muito diferentes que teve com as instituições financeiras, que ele detalhou nos postos do LinkedIn (aqui e aqui).

No primeiro, ele recebeu uma mensagem automática e sem graça, informando que ele não atende mais a um requisito de saldo mínimo. Foi um alerta baseado em gatilho-impessoal e irrelevante em um dia, à medida que as flutuações do mercado corrigiram o problema. Ele brincou sobre o absurdo de receber mensagens diárias que sinalizou e não bandadas sua conta, dependendo da volatilidade do mercado.

Por outro lado, uma mensagem do Citizens Bank sobre a renovação de um empréstimo estudantil foi projetada com tanto cuidado e inteligência que parecia mágica. A comunicação antecipou o que ele precisava, guiou -o através do processo sem problemas e fez tudo sem passos desnecessários.

Quer a IA estivesse envolvida ou não, o take -away ficou claro: algumas empresas estão usando a tecnologia para criar experiências que parecem inteligentes e humanas. Outros estão presos na era dos alertas orientados a modelos que mal reconhecem a pessoa do outro lado da tela.

Existem menos desculpas genuínas para comunicações surdas em um tom de CX inteligente. Por que tantos ainda ficam aquém enquanto outros brilham? A distinção acontece desde o início.

Cavar mais: por que confiar na IA não melhorará a experiência do cliente

Evitando a armadilha de objeto brilhante

• Legal não significa relevante: Alguns usos de IA são chamativos, mas desalinhados com necessidades reais de clientes ou negócios.
• Ambição sem foco: A espalhamento de esforços em muitas iniciativas pode levar a resultados assombrosos – ou pior, fracasso.

Apesar da crescente conscientização sobre o potencial da IA, muitas empresas abandonam a CX orientada a dados quando confrontados com complexidade, mau alinhamento ou objetivos pouco claros e ROI.

Comece com propósito, não plataforma

As empresas que conseguem com a IA começam não com a tecnologia, mas com propósito. Eles fazem perguntas fundamentais:

• Que problema real de negócios ou cliente estamos resolvendo?
• Qual é o resultado pretendido?

A IA funciona melhor quando é aplicada a problemas na encruzilhada da necessidade do cliente e do valor comercial, como:

• Reduzindo rotatividade.
• Melhorando a integração.
• Desviar as chamadas por meio de ferramentas de autoatendimento inteligentes.

Em vez de perseguir demos estranhos, essas empresas vinculam cada caso de uso diretamente a resultados mensuráveis. O sucesso deve ser claramente definido e rastreado, seja reduzindo o volume de call center, aumentando as taxas de conversão ou melhorando as pontuações do promotor líquido.

Conheça seu cliente primeiro

Automatando um processo quebrado apenas amplia suas falhas. As equipes devem entender onde os clientes lutam antes de lançar mensagens baseadas em IA ou chatbots. Por exemplo:

• As chamadas de serviço envolveram interrupções frequentes de serviço, documentos ruins ou outros gargalos de viagem?
• Quais problemas resultam na saída dos clientes?

Pegue o caso de uma empresa de telecomunicações que lançou um chatbot para lidar com problemas de serviço. No papel, foi uma jogada inteligente. Mas a empresa não havia feito o trabalho para entender por que os clientes estavam alcançando em primeiro lugar.

Muitos estavam ligando sobre interrupções frequentes de serviço específicas para determinados códigos postais – um detalhe que o chatbot não estava equipado para resolver. Em vez disso, ofereceu dicas genéricas de solução de problemas, aumentando a frustração do cliente. As taxas de abandono de chamada aumentaram, assim como o número de pessoas exigindo falar com um agente vivo.

A lição? Se você pular o entendimento de seu cliente, a IA poderá se tornar rapidamente uma barreira em vez de uma ponte. Isso importa, porque, embora os consumidores estejam otimistas em relação à IA, sua confiança ainda deve ser conquistada. De acordo com Zendesk:

• 59% esperam que a IA generativa transforme as experiências dos clientes nos próximos dois anos – mas muitos permanecem cautelosos.
• Mais de seis em cada dez consumidores (63%) se preocupam com o viés nos algoritmos da IA, destacando as crescentes preocupações sobre justiça e responsabilidade.

Os líderes CX compartilham essa preocupação:

• 74% dizem que a transparência é vital.
• 77% se sentem pessoalmente responsáveis pela proteção de dados.

Sem corrigões claras, as empresas correm o risco de corroer a confiança antes mesmo de começarem.

Cavar mais fundo: a IA melhora o atendimento ao cliente apenas quando suporta humanos, não os substitui

Adoção inteligente e faseada em apostas em larga escala

A realidade é que a IA mais eficaz nas iniciativas CX não exige ciência de foguetes, mas prontidão. As empresas que obtêm sucesso geralmente começam com casos de uso modesto. Uma matriz de priorização inteligente ajuda:

• Eixo x: Confiança no caso de uso (com base no insight sólido do cliente).
• Eixo y: Complexidade da implementação (com base na disponibilidade de dados e tecnologia).

Os casos de uso prioritário são de alta confiança e baixa complexidade. Os exemplos incluem mecanismos de recomendação para otimização de comércio eletrônico ou tempo de envio para e-mails.

Evite compensar demais

Comece com algumas vitórias iniciais para criar credibilidade e impulso com base em dados confiáveis de atendimento ao cliente. A IA precisa de dados – mas comece com o que você tem. Uma auditoria rápida pode ajudar a priorizar os casos de uso corretos, respondendo:

• Que entradas são necessárias?
• Os dados estão disponíveis, confiáveis e acessíveis?
• Pode ser atualizado com frequência o suficiente?

Caso contrário, trate a preparação dos dados como uma prioridade – não se apresse em automatizar esse caso de uso específico.

Com base nos dados disponíveis, uma iniciativa de IA pode envolver uma simples detecção de sentimentos em tickets de suporte ou em email otimizado, com base no comportamento do usuário. O fornecimento de melhorias rápidas e mensuráveis antes de se formar em mecanismos de personalização mais avançados cria confiança e capital político para investimentos maiores.

Cavar mais: 5 áreas onde as empresas precisam melhorar a experiência do cliente

Medir, iterar, governar

Comece com um modelo mínimo viável (MVM). Teste em segmentos pequenos e relevantes. Meça o desempenho de forma clara e iterada. Uma vez que há uma linha de visão clara para uma experiência bem -sucedida, a escala.

Por fim, configure um conjunto de métricas que o ajudarão a governar o processo de automação orientado a IA. A implantação significativa da IA exige visibilidade contínua, como rastreamento:

• Elevador de conversão.
• Taxas de deflexão de chamada.
• Custo por cliente contatado.
• Mudanças na pontuação do promotor líquido.

O verdadeiro fabricante de diferenças

Na sua essência, as viagens CX mais impactantes de IA compartilham essas características:

• Eles decorrem de uma visão profunda do cliente.
• Eles começam pequenos.
• Eles misturam IA e humanos.
• Eles escalam com responsabilidade.

À medida que a IA se torna mais incorporada, o problema não gira mais se mudar de CX – é como as empresas o implantam.

Quando o Citizens Bank envia uma comunicação que não parece um modelo, que sabe exatamente o que você precisa e quando você precisa – e faz isso sem atrapalhar – é assim que se parece quando a tecnologia torna as experiências mais humanas, não menos.