Com apoio da Inteligência Artificial e do Machine Learning, empresas de vários setores têm aplicado estratégias de business inteligence, automação e personalização para criar uma experiência do usuário mais marcante e positiva.
As novas tecnologias ajudam a criar uma proximidade com o cliente como nunca vista antes. Com as ferramentas adequadas, tornam-se mais simples os processos de entender as necessidades de cada consumidor e construir conexões diretas entre empresa e cliente.
Atualmente, trabalhar com a inteligência artificial e suas soluções de machine learning, automatização e personalização são grandes diferenciais para promover uma experiência do consumidor mais aperfeiçoada.
Continue lendo para entender como a IA cria novas possibilidades de sucesso com o cliente!
O que é Inteligência Artificial (IA)?
O conceito de inteligência artificial não é, por si só, uma novidade. A expressão se refere a sistemas e/ou máquinas capazes de absorver, analisar e organizar dados para aprender a identificar padrões, reações, situações e se aprimorar continuamente.
A inteligência artificial é similar à inteligência humana no sentido de ir além de apenas seguir ordens específicas; esses sistemas “aprendem” a pensar com base em modelos bem programados, com imensos volumes de dados disponíveis e poder de computação superpotente para processamento.
Para praticamente todos os setores de produtos e serviços, a inteligência artificial proporciona benefícios como:
- Chatbots de atendimento;
- Mecanismos de busca;
- Automação de tarefas;
- Reconhecimento facial e de fala;
- Soluções de business inteligence.
Inteligência Artificial nos negócios: business intelligence e decisões data-driven
Com o poder de absorção e organização de informações a partir de dados não processados, as empresas têm em mãos algo muito valioso: desenvolver estratégias de business intelligence.
Através de Machine Learning (“aprendizado de máquina”) e da capacidade de processamento de dados da IA, é possível obter insighsts importantes, englobando desde padrões internos na empresa, com leituras sobre otimização de fluxo, avaliações de risco, gestão de recursos, variação de demandas e acessos de colaboradores, por exemplo, até análises de tendências de segmentos diversos, reconhecimento de padrões de compra e predições do mercado internacional.
Insights e estratégias para atrair clientes
Com os insights extraídos de dados, sócios, gestores e demais tomadores de decisão conseguem ter orientações mais diretas na hora de fazer suas escolhas. E essas decisões mais inteligentes, assertivas, não ficam restritas apenas aos aspectos comerciais de um negócio, como definições de preço ou mercado.
Entendendo o comportamento dos clientes e prospects e tendo melhor visibilidade de suas dores, suas necessidades e de suas expectativas, é possível desenvolver uma tática de abordagem muito mais efetiva.
Além de otimizar a aproximação com os consumidores, a análise de dados combinada com a automatização facilitada pela inteligência artificial, amplia o rol de possibilidades para a personalização da jornada do consumidor.
Trabalhar com uma jornada customizada para seu cliente é uma ótima maneira de se destacar e criar experiências positivas
Quando o cliente busca ter uma necessidade atendida e encontra uma jornada de compra satisfatória, a probabilidade de fidelização é muito maior.
Essa satisfação na experiência deve ir além da qualidade de produtos, soluções e serviços, das facilidades de pagamento e dos prazos de entrega e/ou implementação; o consumidor quer sentir-se como o foco daquele negócio.
Experiências positivas resultam do equilíbrio entre automação e humanização
Criar automações com a inteligência artificial é importante pela economia, escalabilidade e agilidade no suporte ao cliente, mas é preciso ter cuidado para não ser invasivo com os consumidores nem esquecer o lado humano, especialmente na resolução de problemas.
Machine learning, cultura corporativa de decisões embasadas em dados e modelo de negócios com foco no consumidor são ferramentas que ajudam a criar vantagem competitiva e destacar uma empresa no mercado.
O que é machine Learning?
Em tradução livre, a expressão é “aprendizado de máquina”. Esse subcampo da IA atua, principalmente, na identificação de padrões.
Ao reconhecer padrões de consumo de um cliente, por exemplo, o sistema pode sugerir outros serviços e/ou soluções que estejam alinhados ao que ele costuma necessitar.
Os algoritmos das redes sociais e as plataformas de streaming, como a Netflix, empregam machine learning para conhecer os usuários e saber fazer recomendações personalizadas de conteúdo para cada um deles, de acordo com os padrões de comportamento observados.
Foco no consumidor: personalização e fidelização de clientes
Como já falado, mesmo sendo facilitada por ferramentas automatizadas, a personalização não pode existir separada do fato humano.
O diferencial consiste em aproveitar os insights obtidos e utilizá-los para criar uma jornada do consumidor que se encaixe em seus comportamentos, incluindo pontos de contato próximos das equipes da empresa com o cliente.
A fidelização vem exatamente da satisfação com toda essa jornada. E uma verdade recorrente em todos os setores é que os custos para manter um consumidor são inferiores ao que se investe para ganhar um novo cliente.
Como implementar novas tecnologias na sua empresa?
Inserir novas tecnologias e consolidá-las com sucesso são processos desafiadores. Além de escolher os investimentos mais apropriados, é importante ter um planejamento do timing de implantação, incluir treinamentos, etc.
Por isso, o apoio de especialistas é tão essencial!
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