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Chatbots: utilizando a inteligência artificial para atender melhor com menor custo

Será que 2017 é o ano dos chatbots? Com certeza o tópico chatbot deve ser um dos mais comentados quando o assunto são tendências do marketing digital. Muitos projetos estão aparecendo, muitos relacionados ao entretenimento, alguns relacionados ao suporte a vendas (criação de assistentes que acompanham os visitantes do site em toda sua experiência de compra, etc). Será que os chatbots irão mesmo substituir os Apps? São várias as questões. No entanto creio que os chatbots irão fazer diferença mesmo na área de atendimento ao cliente.

Há um enorme potencial para que os chatbots de atendimento consigam atender melhor (ninguém merece ficar na linha horas ou passar o cpf 3 vezes) e também que acabe diminuindo o custo dos contact centers que são montados pelas empresas e, na maioria das vezes, mesmo com custo alto acaba atendendo seus usuários com qualidade questionável.

A primeira barreira no atendimento por chatbot é, sem dúvida, o preconceito dos visitantes que serão atendidos por um robô. Mas lembrem-se que, até ano passado, quando se falava em chatbots falava-se sempre em quão bem a máquina poderia simular um ser humano sem ser descoberta. Com a popularização dos chatbots de grande empresas como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon e do Google Assistant, creio que essa primeira visão ficou pra trás e que os usuários estejam cada vez mais abertos para quebrar o gelo e descobrir as vantagens de serem atendidas com rapidez, sem fila, com assistentes que não se cansam e que não ficam irritados nunca. E há algumas estratégias para passar essa barreira, como dar criar uma personalidade amigável, deixar o robot sempre simpático e sempre transparente quanto às suas limitações.

O primeiro passo para criar um chatbot de atendimento é criar um sistema autônomo que consiga responder às dúvidas dos visitantes. O ideal é que haja sempre um campo aberto na interação, nunca se basear em opções fechadas de uma árvore pré-definida que vai deixar frustrado seu visitante e, não ouvindo as novas dúvidas, rapidamente irá ficar obsoleto. O sistema deve sempre ouvir e tentar resolver, sem perguntas redundantes, o problema descrito pelo visitante.

Para fazer esse atendimento, o sistema de inteligência é primeiro treinado por um equipe utilizando uma base de conhecimento do cliente ou mesmo o histórico do atendimento até aquele momento. Esse treinamento é feito offline sem contato com os usuários do site. Dependendo do tamanho da base, esse treinamento pode durar até 60 dias e deve ser feito com pessoas com experiência de atendimento.

Depois que o chatbot entra no ar, no entanto, devemos lembrar que ele nunca vai resolver 100% das demandas do público. Por mais que ele tenha sido bem treinado e do tamanho da base de conhecimento usada, o meio ambiente vai mudar e as demandas de atendimento irão alterar. Sem falar de uma demanda de informações reprimida pelo tempo de espera e pela vergonha das pessoas em perguntar coisas simples para o atendente. Sabendo disso, duas coisas são necessárias, um treinamento constante que irá ensinar a máquina a atender novas demandas e a definição de uma estratégia de saída: o que o chatbot irá fazer quando não conseguir responder uma pergunta? Temos duas formas distintas de pensar essas questões.

A primeira opção pressupõe que o chatbot não tem um acompanhamento em tempo real. Nesse caso ele deve mostrar de forma transparente sua limitação e mesmo assim ajudar o usuário com seu problema. Seja indicando um e-mail ou telefone ou cadastrando seu questionamento em uma base de dados para ser respondido posteriormente. Esse processo pode, por exemplo, fazer um cadastro numa plataforma como o zendesk (muito popular no atendimento de clientes). Periodicamente então o bot então é analisado e treinado. Utilizando técnicas de big data, é feita uma análise do comportamento do bot naquele período (principalmente dos questionamentos não respondidos). Uma equipe de treinamento analisa esses pontos e treina o robot para responder essas novas perguntas, tornando-o cada vez mais inteligente.

A segunda opção é mais interessante. Quando o bot não sabe responder um questionamento ele leva aquela questão a um time de curadoria em tempo real que o ajuda a elaborar a melhor resposta. O robô trabalha em conjunto com essa equipe de curadoria, analisando a interação em tempo real e aprendendo. Dessa forma, quanto mais atendimentos houverem, mais bem treinado ficará o robô e menos interferência de curadoria será necessária.

Essa forma de atender o usuário faz com que o ser humano seja solicitado somente quando há uma questão diferente e única, onde ele é realmente útil. Seu tempo, que não é barato, não fica sendo gasto com small talk (bom dia, boa tarde, como vai), procedimentos repetitivos (como perguntar o CPF, e-mail, etc), nem com perguntas óbvias. Normalmente mais de 90% do tempo do atendente é gasto dessa forma, deixando só 10% de seu tempo livre para resolver questões onde ele é realmente necessário e útil. E também sem deixar o cliente sem sua resposta, pois no final a solicitação sempre irá ser atendida por um ser humano.

Em relação aos custos, também há um fenômeno interessante. Quando mais a empresa atende seu cliente, menor é o custo dela com o atendimento. E, como os atendentes focam apenas nas questões necessárias, a equipe pode ser reduzida sem impacto na qualidade.

Acreditamos que esse modelo de atendimento irá proporcionar o melhor dos mundos para uma nova era do atendimento online, uma melhor qualidade para o usuário e um custo menor para o empresário. E irá consolidar 2017 como o ano dos Chatbots.

Luiz Augusto Barros

É empreendedor digital desde 1997, foi fundador de diversas empresas que foram marcantes do mercado brasileiro, como a desenvolvedora de games LOCZ vendida para o coreana SK em 2014 e da agência de marketing online Media Factory, que faz parte do grupo LeadMedia. Há muito tempo apaixonado por robôs, lançou o primeiro chatbot em 2001 para ICQ e, em 2016, uma empresa totalmente focada em interface conversacionais: a 2bots.

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