O que é Machine Learning? Saiba usá-lo no atendimento ao cliente

Publicado em 12/jul/2019 por Christiane Braz Heigasi Scabbia - Sem Comentários

machine learning

 

Você já ouviu falar em Machine Learning? Essa tecnologia trata do método de aprendizado usado pelas inovações mais modernas, os robôs. Para dar um exemplo bem prático, podemos pensar na Netflix ou no YouTube. Quando você clica em “curtir” ou “gostei” em um vídeo nessas plataformas, isso gera uma informação que diz que você gostou do que assistiu.

Assim, a plataforma consegue entender todas as suas curtidas anteriores e acaba usando essas informações para sugerir novos vídeos e filmes para você. Nem sempre essas sugestões serão 100% certas, mas elas terão uma relação entre si: a leitura de grandes volumes de dados informatizados pelo Machine Learning.

Para entender melhor sobre o tema, siga nos acompanhando. Boa leitura!

O que é Machine Learning?

O termo Machine Learning (ML) significa, literalmente, “aprendizado de máquina”, em inglês. A principal inovação está na possibilidade de os sistemas computacionais aprenderem tarefas novas por meio das informações geradas em cada interação do usuário.

Então, o ML dá capacidade às máquinas para analisar os dados recebidos, de prever os resultados e de decidir de maneira autônoma. Cada nova interação do usuário enriquece o banco de dados, o que torna as ações ainda mais confiáveis e rápidas.

Quando falamos em aprendizado de máquinas, elas podem ocorrer de duas formas. Veja quais são.

Aprendizado supervisionado

Essa é a forma mais popular de aprendizado de máquinas. Explicando de maneira simples, a plataforma é treinada por um conjunto de dados pré-definidos. Então, ao receber novas informações, as decisões são tomadas com base naqueles dados pré-definidos. Um bom exemplo disso é um chabot para análise de histórico do cliente.

Ao ler o histórico (base de dados pré-definidos), o chatbot entenderá quais são os costumes do cliente para consumo, sugerindo produtos semelhantes para uma nova compra. A informação adicionada pode ser a navegação por uma seção do site.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é muito usado para informações que não são estruturadas em históricos e base de dados. Isso porque o sistema não consegue identificar qual resposta deve ser dada, precisando que o próprio algoritmo descubra o que está sendo apresentado.

Quais as vantagens do Machine Learning?

O Machine Learning apresenta muitas vantagens. Conheça as principais.

Mais eficiência na comunicação

Por causa da alta demanda de atendimento, muitos clientes ficam na espera pelos atendentes quando precisam de suporte, mesmo que seja para algo simples. O ML pode agilizar a comunicação e deixá-la mais eficiente, pois é implementado em canais virtuais de atendimento, como os sites e chatbots.

O Machine Learning melhora as respostas automáticas e resultados de busca que os clientes recebem ao fazerem uma pesquisa no site, por exemplo. Isso dá mais eficiência para o atendimento e ajuda a desafogar as centrais de relacionamento, pois os próprios consumidores conseguem encontrar o que precisam com a ajuda os canais virtuais.

Personalização do atendimento

Assim que entra em contato, o sistema reconhece o consumidor e acessa todas as informações do seu histórico. Desse jeito, ele identifica agendamentos, produtos comprados, solicitações de serviços e reclamações. Então, o Machine Learning ajuda você a conhecer melhor o cliente, sabendo exatamente o que ele precisa.

Coleta de dados

Todas as interações geradas nas plataformas digitais criam informações nos sistemas, da mesma forma como as curtidas nos vídeos do YouTube e Netflix. Esses dados são coletados e podem ser analisados para gerar insights, relatórios e basear a estratégia de negócio. Isso ajuda a antecipar demandas dos consumidores.

Por exemplo, o cliente entrou em contato com o suporte e, antes de falar o que precisa, o próprio sistema — URA, chatbot ou outro canal automatizado — encontra o atraso na entrega. Assim, ele já informa o consumidor sobre o problema e uma possível solução.

Redução de custos

Os sistemas conseguem responder ou abordar mais pessoas do que um atendente humano. Isso porque eles trabalham simultaneamente com todos os clientes que entram em contato. Dessa forma o atendimento é escalado e não precisa contratar mais colaboradores. Além disso, a operação atual acaba sendo mais eficiente e produtiva, reduzindo os custos de atendimento.

Como usar o Machine Learning no atendimento?

Quando falamos sobre atendimento ao cliente, o Machine Learning mostra muitas vantagens interessantes. Porém, é preciso usar algumas ferramentas para aproveitar os benefícios dessa tecnologia. Veja, a seguir, quais desses recursos você pode implementar no atendimento.

Chatbots

Eles já foram citados ao longo do post, mas, explicando melhor, os chatbots são máquinas que usam o Machine Learning para realizar interações ricas com os clientes. Elas podem ser abordagens para vendas, suporte para dúvidas ou agendamentos técnicos. Basicamente, qualquer demanda pode ser atendida pelos chatbots.

Os bots que, além de ML, usam a Inteligência Artificial para aprender novas interações são os mais indicados, pois eles conseguem adaptar-se a qualquer situação que o negócio precisa.

Gestão de relacionamento

O Big Data é uma das formas de aplicar o ML no atendimento ao cliente. Esse termo significa “grandes dados” e faz menção ao imenso volume de informações trocadas nas plataformas digitais todos os dias. Qualquer interação com sistemas gera um dado para o Big Data e o Machine Learning pode ser usado nesse momento.

Então, o ML fará coletas de informações no Big Data, analisando-as e direcionando para a classificação correta. Esse dado estruturado pode ser aplicado, posteriormente, em:

  • sistemas de relacionamento ao cliente, como o CRM e o ERP;
  • estratégias de marketing;
  • conhecimento de persona consumidora;
  • alinhamento de produtos e serviços com expectativas do cliente;
  • antecipação de demandas no momento dos relacionamentos com os clientes.

Integração de canais

Quando a empresa tem vários canais de comunicação que não estão interligados, chamamos essa estratégia de multicanalidade. Porém, com as exigências do consumidor moderno, surgiu a estratégia omnichannel, que é justamente o ato de integrar os canais de comunicação com o cliente entre si.

Esse método de análise consegue levar informações de um sistema ao outro, fazendo com que todos eles compartilhem os mesmos dados dos clientes. Então, na prática, quando um consumidor for atendido ao telefone para falar sobre uma compra feita no e-commerce, o atendente saberá exatamente o que precisa fazer e como ajudá-lo.

O Machine Learning é uma nova tecnologia  que permite análises rápidas de dados, trazendo inovação e agilidade para o atendimento ao cliente. Porém, quanto antes soluções com ML forem implementadas na empresa, mais rápido seu negócio consegue adaptar-se às crescentes demandas do consumidor moderno, como autoatendimento com chatbots e uma comunicação omnichannel.

Para ficar mais por dentro do assunto, o que acha de conferir nosso próximo post? Nele, contamos como usar a Inteligência Artificial no atendimento!

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