Os consumidores desejam 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 utilizando novas soluções tecnológicas como IA para melhorar a qualidade da experiência do cliente.

Este artigo irá guiá-lo sobre como 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 na Experiência do Cliente é Importante?

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

• tornar o processo de interação com a marca mais agradável.
• torná-lo mais rápido.
• torná-lo mais fácil.
• ajudar a aprender sobre os produtos e serviços relevantes que a marca oferece.
• Mais importante, encontrar um preço adequado.

Os resultados do estudo de 2025 da Five9 sugerem que 79% dos consumidores querem que as marcas prevejam 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 agentes se isso significar resolver seus problemas mais rapidamente.

Software baseado em IA pode ajudar as empresas a acompanhar as demandas dos clientes de duas maneiras principais. A análise de IA pode prever o comportamento e as necessidades dos clientes. Isso melhora a personalização nos pontos mais relevantes para os consumidores.

Chatbots de IA, se configurados corretamente, podem reduzir a velocidade com que os clientes recebem atendimento.

Benefícios e Desafios da IA na CX

Usar inteligência artificial para melhorar a experiência do usuário lhe dá uma grande vantagem, mas também traz algumas desvantagens. Vamos olhar para cada lado da moeda.

Benefícios de Usar IA em CX

Aqui estão alguns dos principais benefícios de implementar IA na experiência do usuário:

• Menores custos operacionais. Executar um chatbot de IA não é exatamente barato, mas não se compara a ter um departamento de CS totalmente equipado. Com opções de autoatendimento, você não precisa de um departamento de atendimento ao cliente tão grande e acaba economizando em custos operacionais.
• Melhores insights do cliente. Ferramentas de pesquisa alimentadas por IA podem melhorar seu nível de compreensão dos seus clientes. Não apenas pela análise quantitativa de grandes volumes de dados, mas também pela interpretação de dados qualitativos, como registros de conversas com clientes.
• Interações multicanal sem costura. Software de CRM impulsionado por 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 canais torna as interações mais personalizadas e relevantes.
• Autoatendimento mais rápido. Como os chatbots de IA não exigem esperar por um humano para entrar no chat, os clientes terão acesso mais rápido a essa opção de autoatendimento.

Desafios do Uso de IA em CX

As melhorias na experiência do usuário com a tecnologia de IA têm alguns desafios comuns também:

• Custo de implementação. Usar um LLM para pesquisa pode ser gratuito. Mas quando você precisa hospedar um LLM em seus servidores e treiná-lo em seu banco de dados, o custo pode ser bastante alto. O mesmo se aplica ao uso de ferramentas de BI baseadas em ML.
• Possibilidade de bugs e respostas erradas. Treinar um LLM de forma inadequada pode levar a fornecer respostas erradas aos clientes, o que é ruim para a imagem da marca.
• Perda de conexão humana. Embora mais da metade dos consumidores modernos abrace a eficácia do autoatendimento com IA, nem todas as pessoas gostam disso. Se seu público tende mais a conversar com um humano, apesar de ser uma maneira menos eficiente de receber atendimento, a introdução de um chatbot pode desagradar.

Para evitar o último, faça um pouco de pesquisa com seu público para ter certeza de que eles aceitariam a implementação de opções de atendimento ao cliente baseadas em IA. Além disso, considere ter um botão dedicado a adicionar um representante de CS à conversa caso alguns usuários prefiram lidar apenas com um humano.

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

À medida que mais pessoas estão adotando a IA generativa como uma forma de obter informações online, as marcas devem se adaptar 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 usam outros sites para encontrar marcas adequadas para mencionar na pergunta de um usuário. Faça sua marca ser mencionada por sites de alta autoridade, e você aparecerá mais na IA.
• Dados estruturados. As IAs usam dados estruturados para entender o contexto da página. Adicione marcação Schema para ajudar a IA a rastrear suas páginas melhor.
• Monitoramento de menções à IA. Usar uma ferramenta de visibilidade de marca de IA da SE Ranking pode ajudar você a entender com que frequência sua marca aparece na busca de IA e em que contexto.

Estar visível em plataformas de IA ajuda na geração de leads e garante que os consumidores sejam direcionados à sua marca em vez de concorrentes.

8 Maneiras que a IA Pode Melhorar a Experiência do Cliente

Aqui estão algumas ideias de como a tecnologia de IA pode elevar a CX da sua empresa.

Fornecendo uma Opção Alternativa de Autoatendimento

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

A IA pode fornecer outra maneira para os clientes resolverem seus problemas. Chatbots tradicionais têm rotas de conversa predeterminadas que os usuários acessam clicando em botões. A IA pode transformar essa experiência limitada em uma conversa semelhante à humana, muitas vezes até com a opção de entradas por voz.

Isso não significa que um chatbot de IA será o modo principal de comunicação entre você e os clientes, mas ter uma maneira alternativa de se comunicar ajuda a atrair mais clientes.

Serviço Instantâneo

Os clientes valorizam a rapidez quando se trata de receber atendimento. Com tempos médios de resposta de tickets sendo horas, a menos que você tenha um departamento de atendimento ao cliente totalmente equipado e um chat ao vivo, você não pode atender às expectativas da maioria dos clientes.

Implementar IA em suas soluções de suporte por chat reduz efetivamente o tempo de espera a zero. Clientes que estão confortáveis em receber suporte de um modelo de IA treinado o receberão instantaneamente. Isso provavelmente levará a um nível mais alto de satisfação em sua base de clientes.

Disponibilidade Durante Todas as Horas

A disponibilidade da IA para suporte ao cliente 24 horas por dia também ajudará a reduzir o número de representantes que precisam trabalhar no turno da noite, ou a não introduzir um de forma alguma. Mesmo sem funcionários humanos disponíveis para fornecer suporte, sua empresa ainda poderá ajudar os clientes fora do horário com IA.

Você precisará adicionar um breve aviso de que conectar-se com um funcionário humano não é possível após um certo horário para gerenciar as expectativas dos clientes.

Otimizando 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 de suas tarefas. Por exemplo, pode ser utilizada para analisar tickets de CS e categorizá-los sem a necessidade de triagem por um funcionário.

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

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Recomendações Personalizadas em Tempo Real

A IA pode analisar o comportamento do cliente e seus padrões de compra para formar recomendações personalizadas de produtos e serviços com base em suas ações passadas. Esta estrutura analítica pode ser integrada tanto em um chatbot, se for usado para fazer pedidos, quanto no sistema de sugestão de produtos.

Muitas ferramentas que oferecem recursos de personalização podem funcionar em tempo real. Isso pode resultar em maior engajamento do usuário e aumento na taxa de conversão.

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Análise Preditiva

Ferramentas que utilizam IA podem fazer mais do que ajudar clientes em um chat de suporte ao cliente. Elas também podem realizar muitas tarefas analíticas avançadas que podem impulsionar seu negócio.

Uma delas é a análise preditiva. Com base em padrões de vendas anteriores, a análise preditiva pode construir uma imagem de como as vendas futuras podem parecer. Isso é extremamente útil para planejar o estoque sazonal ou prever o valor vitalício de diferentes coortes de clientes.

Claro, como qualquer outra abordagem analítica, ela está restrita a julgar com base em dados históricos e não pode levar em conta novos desenvolvimentos na indústria.

Análise de Sentimento

Como a IA pode entender bem os textos gerados por humanos, é uma ferramenta excepcionalmente útil para análise qualitativa, como a análise de sentimento. Ela pode analisar conversas com clientes para encontrar o sentimento geral em relação à sua marca.

Isso pode ajudá-lo a entender o nível de frustração com seu produto e planejar as mudanças necessárias em seu produto, serviços ou na comunicação da sua marca.

Transcrições de Chamadas

Um dos principais benefícios da tecnologia de IA é que ela pode transcrever áudio para texto muito bem. 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 para enriquecer sua compreensão da qualidade das interações com os clientes por telefone.

IA em Casos de Uso de Experiência do Cliente

A aplicação prática da experiência do cliente impulsionada por IA é melhor compreendida ao observar exemplos. Vamos analisar quatro que destacam os melhores casos de uso de IA em CX.

Amazon

Quando se trata do uso em larga escala de IA para gerar receita por meio de recomendações de produtos, provavelmente não há concorrência para o gigante do varejo online Amazon. Ele usa IA para analisar os padrões de compra de cada comprador para produzir recomendações personalizadas como estas.

• Clientes como você compraram isso. Ao agrupar clientes em coortes com base em seu comportamento, a Amazon consegue sugerir produtos que se encaixam na coorte.
• Porque você visualizou isso. Graças à análise preditiva, a Amazon pode avaliar quão provável é que um cliente compre um produto com base em seu histórico de navegação.
• Você pode precisar disso em breve. Com base nos padrões de compra dos clientes, a Amazon pode lembrá-los sobre compras recorrentes de 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, pode sugerir conteúdo não com base em críticas de especialistas, mas com base em como diferentes grupos de clientes interagem com o conteúdo de vídeo.

Também utiliza insights sobre as preferências dos clientes para apresentar diferentes miniaturas a eles. Usando esse truque de marketing simples, a Netflix pode enquadrar o mesmo programa de diferentes ângulos, apresentando a miniatura com a qual um usuário é mais propenso a interagir.

Banco da América

O Banco da América lançou seu assistente virtual, um chat de IA chamado Erica, em 2018. Desde essa data, ele ajudou com mais de 2 bilhões de consultas e estima-se que ajude os clientes 2 milhões de vezes por dia.

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

Este é um ótimo exemplo de uso de IA no atendimento ao cliente que as empresas devem se inspirar. Especialmente em termos de introduzir capacidades agentivas.

EdisonOS

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

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

Essa solução melhora a qualidade do autoatendimento e reduz a barreira de entrada para usuários menos avançados.

Futuro da Experiência do Cliente Impulsionada por IA

A IA é uma tecnologia em desenvolvimento ativo, tanto em termos de melhoria de suas capacidades quanto na busca de novas aplicações para a tecnologia existente. É difícil saber como será o espaço da IA em cinco anos, mas aqui estão três tendências que provavelmente surgirão nos próximos anos.

• Elevando o padrão para CX. As expectativas dos clientes estão altas como estão hoje, mas uma adoção mais ampla de soluções de atendimento ao cliente baseadas em IA provavelmente elevará ainda mais o padrão. Em particular, os consumidores provavelmente desenvolverão padrões mais altos para a velocidade de recebimento do serviço e o nível de personalização das sugestões.
• IA Agente. Neste momento, a maioria das organizações permite que os usuários façam pedidos através do site ou de um aplicativo móvel. Com a IA sendo integrada ao atendimento ao cliente, é provável que o uso de agentes de IA se torne uma maneira popular de fazer pedidos.
• Potencial para controle legislativo. Apesar da tecnologia de IA não estar nem perto de seu pico de desenvolvimento, muitos países já estão pensando em limitá-la legislativamente. Os limites potenciais relacionados aos direitos de propriedade intelectual provavelmente não afetarão a IA analítica e de atendimento ao cliente, pois essas dependem de dados proprietários. Mas a legislação sobre os direitos dos trabalhadores pode ser introduzida para limitar a perda de empregos devido à implementação da IA.

Fique por dentro das notícias do setor para ser um dos primeiros a captar novas tendências antes que se tornem generalizadas e capitalize sobre elas.

Conclusão

A tecnologia de IA pode elevar a experiência do cliente que sua marca oferece, expandindo as capacidades analíticas com aprendizado de máquina e proporcionando um serviço rápido com IA generativa. No entanto, não é uma tarefa fácil implementá-las bem.

Se você deseja tentar usar IA na experiência do cliente em sua empresa, comece com soluções prontas que podem integrar IA com seu CRM ou software de atendimento ao cliente. Isso ajuda você a receber os maiores benefícios da tecnologia de IA sem precisar investir no desenvolvimento de uma solução proprietária.

Perguntas Frequentes

O que é IA na experiência do cliente?

IA em CX aplica aprendizado de máquina e modelos generativos para personalizar jornadas, automatizar suporte, prever necessidades, direcionar solicitações e auxiliar agentes em vários canais por meio de chatbots integrados ao CRM, recomendações e análises.

Como implementar IA para a experiência do cliente?

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

Quais métricas de CRM mostram o impacto da IA na CX?

Acompanhe CSAT, NPS, resolução no primeiro contato, tempo de resposta e resolução, contenção de IA e desvio de tickets, churn e retenção, valor vitalício, taxa de conversão e upsell, e custo por contato.

Qual é a previsão do CRM para 2025?

O CRM se inclinará para a IA: assistentes agentes, personalização em tempo real, perfis unificados de clientes e análises preditivas. As equipes priorizarão velocidade, retenção e LTV, com governança mais rigorosa, controles de privacidade e automação mais ampla em todos os canais.