Experiência do cliente com IA: insights, projeções e dicas

A mudança na personalização da experiência do cliente

Os consumidores querem interações cada vez mais personalizadas com as marcas e estão dispostos a deixar de trabalhar com uma marca após uma única experiência negativa. As empresas que se adaptam bem a essa mudança nos valores dos clientes estão a usar novas soluções tecnológicas, como a IA, para melhorar a qualidade da experiência do cliente.

Este artigo irá guiá-lo sobre como a sua organização pode fornecer um serviço melhor e mais uniforme com tecnologia de experiência do cliente impulsionada por IA, desde um CRM de IA até análises baseadas em ML.

Por que a IA é importante na experiência do cliente?

Os clientes em todo o mundo querem experiências mais personalizadas. De acordo com uma pesquisa da BCG de 2024, eles buscam uma personalização que possa:

• Torne o processo de interação com a marca mais agradável.
• Torne-o mais rápido.
• Facilite as coisas.
• Ajude a aprender sobre os produtos e serviços relevantes que a marca oferece.
• Mais importante ainda, encontrar um preço adequado.

Os resultados do estudo da Five9 para 2025 sugerem que 79% dos consumidores querem que as marcas prevejam as suas necessidades e tenham uma abordagem mais proativa para resolver problemas. O mesmo estudo mostra que 72% estão ansiosos para usar soluções baseadas em IA e serviços de agência, se isso significar resolver os seus problemas mais rapidamente.

• A análise de IA pode prever o comportamento e as necessidades dos clientes para melhorar a personalização nos pontos mais relevantes para os consumidores.
• Os chatbots com IA, se configurados corretamente, podem reduzir a velocidade com que os clientes recebem atendimento.

Benefícios e desafios da IA na experiência do cliente

Usar inteligência artificial para melhorar a experiência do utilizador oferece uma grande vantagem, mas também traz algumas desvantagens. Vamos analisar os dois lados da moeda.

Benefícios da utilização da IA na experiência do cliente

Aqui estão algumas das principais vantagens da implementação da IA na experiência do utilizador:

• Menos despesas gerais. Operar um chatbot com IA não é exatamente barato, mas não se compara a ter um departamento de atendimento ao cliente com uma equipe completa. Com as opções de autoatendimento, não é necessário ter um departamento de atendimento ao cliente tão grande e acaba-se economizando nas despesas gerais.
• Melhores insights sobre os clientes. Ferramentas de pesquisa baseadas em IA podem melhorar o seu nível de compreensão dos seus clientes. Não apenas por meio da análise quantitativa de grandes quantidades de dados, mas também pela interpretação de dados qualitativos, como registos de conversas com clientes.
• Interações multicanais perfeitas. O software de CRM baseado em IA pode integrar chatbots em várias plataformas e fornecer o mesmo nível de serviço, graças à conexão com o mesmo banco de dados. A análise das interações dos clientes nos diversos canais torna essas interações mais personalizadas e relevantes.
• Autoatendimento mais rápido. Como os chatbots com IA não exigem que se espere por um humano para entrar no chat, os clientes terão acesso mais rápido a essa opção de autoatendimento.

Desafios da utilização da IA na experiência do cliente

As melhorias na experiência do utilizador com a tecnologia de IA também apresentam alguns desafios comuns:

• Custo de implementação. Utilizar um LLM para pesquisa pode ser gratuito. Mas quando é necessário hospedar um LLM nos seus servidores e treiná-lo na sua base de dados, o custo pode ser bastante elevado. O mesmo se aplica ao uso de ferramentas de BI baseadas em ML.
• Possibilidade de erros e respostas erradas. Treinar mal um LLM pode fazer com que ele forneça respostas erradas aos clientes, o que é ruim para a imagem da marca.
• Perda de conexão humana. Embora mais da metade dos consumidores modernos aceite a eficácia do autoatendimento com IA, nem todas as pessoas gostam dele. Se o seu público prefere falar com um ser humano, apesar de ser uma forma menos eficiente de receber atendimento, a introdução de um chatbot pode incomodá-lo.

Para evitar isso, faça uma pesquisa com o seu público para garantir que eles aceitariam a implementação de opções de atendimento ao cliente baseadas em IA. Além disso, considere incluir um botão dedicado a adicionar um representante de atendimento ao cliente à conversa, caso alguns utilizadores prefiram lidar apenas com um ser humano.

As empresas devem priorizar a visibilidade da marca na experiência do cliente com IA

À medida que mais pessoas adotam a IA generativa como forma de obter informações online, as marcas devem adaptar-se e melhorar a visibilidade da IA em plataformas como ChatGPT, Claude ou Perplexity. Aqui estão algumas estratégias sobre como fazer isso.

• Consistência da marca em plataformas de terceiros. Muitas plataformas de IA utilizam outros sites para encontrar marcas adequadas para mencionar na resposta à pergunta de um utilizador. Faça com que a sua marca seja mencionada por sites de alta autoridade e você aparecerá mais na IA.
• Dados estruturados. As IAs utilizam dados estruturados para compreender o contexto da página. Adicione marcações Schema para ajudar a IA a rastrear melhor as suas páginas.
• A IA menciona monitorização. Utilizar uma ferramenta de visibilidade de marca de IA da SE Ranking pode ajudá-lo a compreender com que frequência a sua marca aparece nas pesquisas de IA e em que contexto.

Ser visível nas plataformas de IA ajuda na geração de leads e garante que os consumidores sejam direcionados para a sua marca, em vez de para os concorrentes.

8 maneiras pelas quais a IA pode melhorar a experiência do cliente

Aqui estão algumas ideias sobre como a tecnologia de IA pode elevar a experiência do cliente da sua empresa.

Oferecendo uma opção alternativa de autoatendimento

Grande parte dos consumidores está agora interessada em opções de autoatendimento e prefere resolver os problemas que estão a enfrentar por conta própria, em vez de entrar em contacto com um representante. Essas opções geralmente incluem a criação de bases de conhecimento, portais de clientes, chatbots e fóruns comunitários.

A IA pode oferecer outra forma de os clientes resolverem os seus problemas. Os chatbots tradicionais têm percursos de conversa pré-determinados, aos quais os utilizadores acedem clicando em botões. A IA pode transformar essa experiência limitada numa conversa semelhante à humana, muitas vezes até com a opção de entradas de voz.

Isso não significa que um chatbot com IA será o principal meio de comunicação entre você e os clientes, mas ter uma forma alternativa de comunicação ajuda a atrair mais clientes.

Serviço instantâneo

Os clientes valorizam a rapidez quando se trata de receber atendimento. Com o tempo médio de resposta aos tickets sendo de horas, a menos que você tenha um departamento de atendimento ao cliente com equipe completa e um chat ao vivo, não será possível atender às expectativas da maioria dos clientes.

A implementação da IA nas suas soluções de suporte por chat reduz efetivamente o tempo de espera a zero. Os clientes que não se importam em receber suporte de um modelo de IA treinado receberão esse suporte instantaneamente. Isso provavelmente levará a um maior nível de satisfação da sua base de clientes.

Disponibilidade durante todas as horas

A disponibilidade da IA para o apoio ao cliente 24 horas por dia também ajudará a reduzir o número de representantes que precisam trabalhar no turno da noite, ou até mesmo eliminar esse turno. Mesmo sem funcionários humanos disponíveis para fornecer apoio, a sua empresa ainda poderá ajudar os clientes após o horário comercial com a IA.

Você precisará adicionar um pequeno aviso informando que não será possível entrar em contacto com um funcionário humano após um determinado horário, a fim de gerenciar as expectativas dos clientes.

Otimização de tarefas rotineiras

Além de assumir a maior parte das interações com os clientes, a IA pode ajudar os representantes de suporte ao cliente a eliminar a rotina das suas tarefas. Por exemplo, ela pode ser usada para analisar tickets de CS e categorizá-los sem a necessidade de triagem por um funcionário.

Também pode automatizar a atualização do CRM com base nas interações com os clientes, sejam elas feitas por IA ou por um humano. Isso reduz significativamente o tempo gasto na introdução de dados e libera os seus funcionários para tarefas mais produtivas.

👉🏼 Experimente folk para centralizar os dados dos clientes e registar automaticamente e-mails, notas e tickets com IA, para que os agentes gastem menos tempo com atualizações manuais.

Recomendações personalizadas em tempo real

A IA pode analisar o comportamento dos clientes e os seus padrões de compra para criar recomendações personalizadas de produtos e serviços com base nas suas ações anteriores. Essa estrutura analítica pode ser integrada tanto a um chatbot, se for usada para fazer pedidos, quanto ao sistema de sugestão de produtos.

Muitas ferramentas que oferecem recursos de personalização podem funcionar em tempo real. Isso pode resultar em maior envolvimento do utilizador e aumento da taxa de conversão.

👉🏼 Experimente folk para unificar os contactos e o histórico de interações, para que possa oferecer recomendações de produtos em tempo real, baseadas em IA, em todos os canais.

Análise preditiva

As ferramentas que utilizam IA podem fazer mais do que ajudar os clientes num chat de apoio ao cliente. Também podem realizar várias tarefas analíticas avançadas que podem impulsionar o seu negócio.

Uma delas é a análise preditiva. Com base em padrões de vendas anteriores, a análise preditiva pode criar uma imagem de como serão as vendas futuras. Isso é extremamente útil para planear o inventário sazonal ou prever o valor ao longo da vida de diferentes grupos de clientes.

É claro que, como qualquer outra abordagem analítica, ela se limita a julgar a partir de dados históricos e não pode levar em consideração novos desenvolvimentos no setor.

Análise de sentimentos

Como a IA consegue compreender bem os textos gerados por humanos, é uma ferramenta única e útil para análises qualitativas, como a análise de sentimentos. Ela pode analisar conversas com clientes para descobrir o sentimento geral em relação à sua marca.

Isso pode ajudá-lo a compreender o nível de frustração com o seu produto e a planear as alterações necessárias ao seu produto, serviços ou mensagem da marca.

Transcrições de chamadas

Um dos principais benefícios da tecnologia de IA é que ela consegue transcrever áudio para texto com bastante precisão. No suporte ao cliente, esse recurso pode ajudar a transformar chamadas com clientes em documentos de texto, potencialmente economizando horas do tempo dos funcionários.

Essas transcrições podem então ser analisadas para adicionar mais dados ao CRM e enriquecer a sua compreensão da qualidade das interações com os clientes por telefone. Para equipas que gerem de 20 a 50 profissionais de experiência do cliente, folk oferece o equilíbrio perfeito entre recursos de transcrição de IA e interface fácil de usar, tornando-o a melhor escolha para organizações que precisam de recursos poderosos sem a complexidade empresarial.

Casos de uso da IA na experiência do cliente

A aplicação prática da experiência do cliente impulsionada pela IA é melhor compreendida através de exemplos. Vejamos quatro que destacam os melhores casos de uso da IA na CX.

Amazon

Quando se trata do uso em larga escala da IA para gerar receita por meio de recomendações de produtos, provavelmente não há concorrência para a gigante do retalho online Amazon. Ela usa IA para analisar os padrões de compra de cada consumidor e produzir recomendações personalizadas como estas.

• Clientes como você compraram isto. Ao colocar os clientes em grupos com base no seu comportamento, a Amazon consegue sugerir produtos adequados a cada grupo.
• Porque você visualizou isto. Graças à análise preditiva, a Amazon pode avaliar a probabilidade de um cliente comprar um produto com base no seu histórico de navegação.
• Pode precisar disso em breve. Com base nos padrões de compra dos clientes, a Amazon pode lembrá-los sobre compras recorrentes dos seus produtos favoritos.

Netflix

Outro exemplo de recomendações de produtos que funcionam bem é a plataforma de streaming de vídeo Netflix. Graças ao uso de aprendizado de máquina para analisar os padrões de comportamento de milhões de seus usuários, ela pode sugerir conteúdo não com base em críticas, mas sim com base em como diferentes grupos de clientes interagem com o conteúdo de vídeo.

Também utiliza informações sobre as preferências dos clientes para apresentar diferentes miniaturas. Com este simples truque de marketing, a Netflix consegue enquadrar o mesmo programa de diferentes ângulos, apresentando a miniatura com a qual o utilizador tem mais probabilidades de se envolver.

Banco da América

O Bank of America lançou a sua assistente virtual, um chat com IA chamado Erica, em 2018. Desde então, ela já ajudou em mais de 2 mil milhões de consultas e estima-se que ajude os clientes 2 milhões de vezes por dia.

O assistente ajuda os clientes do banco a analisar os seus hábitos financeiros, a conhecer os programas do banco e a realizar tarefas rotineiras, como localizar uma transação específica ou fazer uma transferência de dinheiro. Para questões mais avançadas, o funcionário da empresa está sempre presente e pode ser contactado através do chat.

Este é um excelente exemplo do uso da IA no atendimento ao cliente que as empresas devem seguir. Especialmente em termos de introdução de capacidades de agência.

EdisonOS

Nem todos os exemplos de uso bem-sucedido da IA em CS são de grandes organizações. Este é de uma empresa menor de tecnologia educacional, a EdisonOS.

Eles implementaram uma IA na sua base de conhecimento para agilizar a procura de respostas simples. Em vez de ter que ler várias páginas de documentação, uma IA pode fornecer um breve resumo de diferentes documentos.

Esta solução melhora a qualidade do autoatendimento e reduz a barreira de entrada para utilizadores menos avançados.

O futuro da experiência do cliente impulsionada pela IA

A IA é uma tecnologia em desenvolvimento ativo, tanto em termos de melhoria das suas capacidades como de descoberta de novas aplicações para a tecnologia existente. É difícil saber como será o panorama da IA daqui a cinco anos, mas eis três tendências que provavelmente surgirão nos próximos anos.

• Elevando o nível da experiência do cliente. As expectativas dos clientes já são altas hoje em dia, mas uma adoção mais ampla de soluções de atendimento ao cliente baseadas em IA provavelmente elevará ainda mais esse nível. Em particular, os consumidores provavelmente desenvolverão padrões mais elevados em relação à rapidez do atendimento e ao nível de personalização das sugestões.
• IA agênica. Atualmente , a maioria das organizações permite que os utilizadores façam encomendas através do site ou de uma aplicação móvel. Com a integração da IA no atendimento ao cliente, é provável que o uso de agentes de IA se torne uma forma popular de fazer encomendas.
• Potencial para controlo legislativo. Apesar de a tecnologia de IA estar longe do seu pico de desenvolvimento, muitos países já estão a pensar em limitá-la legislativamente. É improvável que os limites potenciais relacionados com os direitos de propriedade intelectual afetem a IA analítica e a IA CS, uma vez que estas dependem de dados proprietários. Mas poderá ser introduzida legislação sobre os direitos dos trabalhadores para limitar a perda de empregos devido à implementação da IA.

Mantenha-se a par das novidades do setor para estar entre os primeiros a perceber as novas tendências antes que elas se tornem populares e aproveite-as.

Conclusão

A tecnologia de IA pode elevar a experiência do cliente que a sua marca oferece, expandindo as capacidades analíticas com aprendizado de máquina e fornecendo um serviço rápido com IA geracional. No entanto, não é uma tarefa fácil implementar isso de forma adequada.

Se quiser experimentar a utilização da IA na experiência do cliente na sua empresa, comece com soluções prontas que possam integrar a IA com o seu CRM ou software de atendimento ao cliente. Isso ajuda a obter o máximo de benefícios da tecnologia de IA sem ter de investir no desenvolvimento de uma solução proprietária.

Perguntas frequentes

Como a IA pode melhorar a experiência do cliente?

Personalizando recomendações, fornecendo suporte instantâneo 24 horas por dia, 7 dias por semana, prevendo necessidades, simplificando o encaminhamento e auxiliando os agentes com resumos e as melhores ações a serem tomadas. O resultado é resoluções mais rápidas, serviço consistente e maior satisfação.

Como implementar a IA para melhorar a experiência do cliente?

Audite as lacunas de CX, centralize dados limpos num CRM, lance um chatbot e uma base de conhecimento, defina KPIs, faça um teste piloto num canal, adicione barreiras de proteção e transferência humana, monitore e, em seguida, amplie. Use folk para unificar contactos e fluxos de trabalho.

Que métricas mostram o impacto da IA na experiência do cliente?

Acompanhe CSAT, NPS, resolução no primeiro contacto, tempo de resposta e resolução, contenção e desvio de IA, rotatividade e retenção, valor ao longo da vida, taxa de conversão e upsell e custo por contacto.

Quais são os riscos de usar IA no atendimento ao cliente?

Custos elevados de configuração, respostas incorretas ou tendenciosas, riscos de privacidade e conformidade e perda do toque humano. Mitigue esses riscos com dados de qualidade, testes, escalonamento claro para humanos, barreiras de proteção e monitoramento contínuo.