5 práticas ao utilizar a IA generativa no atendimento ao cliente
Estudo aponta estratégias para empresas que adotam a Inteligência Artificial generativa em suas operações de atendimento ao cliente
Com a implementação da Inteligência Artificial generativa no setor de atendimento, as empresas têm observado benefícios que vão além da capacidade da tecnologia em compreender e responder às consultas dos clientes.
Para Rafael Gouvea, fundador e CEO da Neppo, startup especializada em tecnologia de atendimento e comunicação digital multicanal, a IA generativa é a natural evolução dos chatbots e ditará a maneira como as empresas se relacionam com os clientes, independentemente do canal de comunicação utilizado, seja ele chat, e-mail, redes sociais ou telefone.
Dados do Relatório Anual de Tendências da Experiência do Cliente, da Zendesk, indicam que 83% dos líderes de experiência do cliente que utilizam a IA generativa relatam um retorno positivo sobre o investimento. Além disso, 70% dos entrevistados estão revisando a jornada do cliente com base nessa tecnologia.
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Diante desse cenário, é possível destacar cinco práticas essenciais para a aplicação da IA generativa no atendimento ao cliente:
- Personalização do atendimento: A IA generativa permite customizar a interação com cada cliente, analisando dados históricos e comportamentais para oferecer respostas e soluções específicas.
- Integração com sistemas existentes: A integração da IA com os sistemas e bancos de dados da empresa possibilita o acesso a informações relevantes em tempo real, garantindo respostas precisas e atualizadas.
- Treinamento contínuo: Manter a IA generativa atualizada e treinada com novos dados e feedbacks dos clientes melhora a capacidade de compreensão e resposta da tecnologia, adaptando-se às mudanças no mercado.
- Monitoramento e avaliação: Analisar métricas como tempo de resposta e satisfação do cliente ajuda a identificar áreas de melhoria e ajustar os algoritmos conforme necessário.
- Escalabilidade e flexibilidade: A IA pode ser escalada durante períodos de alta demanda e adaptada para lidar com diferentes tipos de consultas, mantendo a eficiência do atendimento independentemente do volume de interações.
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