Descubra 9 dicas para aproveitar a IA no atendimento ao cliente em 2025. Saiba como a IA aprimora experiências do cliente, otimiza processos de suporte e auxilia na tomada de decisões. As dicas principais incluem definir objetivos, treinar ferramentas de IA, garantir segurança de dados e habilitar autoatendimento.
Com expectativas crescentes dos clientes e necessidades de personalização, é difícil não se perguntar como a IA pode ajudá-lo. À medida que o burburinho inicial diminui, a humanidade descobre como essa tecnologia pode auxiliar em vez de substituir pessoas.
Neste artigo, examinaremos os usos práticos e benefícios da inteligência artificial no atendimento ao cliente, oferecendo dicas de implementação sem alienar clientes ou funcionários. Também desmentiremos conceitos errôneos e compartilharemos exemplos inspiradores da vida real.
Quando se fala em IA no atendimento ao cliente, chatbots são a primeira coisa que vem à mente, mas as implicações são muito mais amplas. Além de ajudar a descarregar canais de suporte, a IA também automatiza tarefas repetitivas, permitindo que os agentes se concentrem no que realmente importa e que os gerentes tomem decisões baseadas em dados mais rapidamente.
Vamos elaborar um caso de uso ideal que exiba todas as oportunidades da IA no atendimento ao cliente.
Conheça Greg. Ele teve problemas com seu pedido de sapatos. Ao chegar ao site do varejista, Greg é saudado por um bot de IA no canto inferior direito e opta por usá-lo.
O chatbot usa linguagem positiva e se comunica rapidamente. Ele conhece todo o site e usa as informações para direcionar Greg ao portal de autoatendimento. Ele pode até estar conectado ao CRM e responder perguntas sobre o pedido exato de Greg, fornecer experiências e ofertas personalizadas ou atender Greg em seu idioma preferido.
Agora, imagine que Greg tenha uma pergunta que o bot não consegue responder.
Neste ponto, o bot pedirá esclarecimentos ou conectará Greg a um agente humano. Dessa forma, ele não ficará preso em um loop ou responderá consultas de clientes miseravelmente, como costumava acontecer no passado.
Conforme a conversa do agente humano com Greg continua, o copiloto de IA apresenta dicas e sugestões úteis, ajudando o agente a escrever com clareza e procurar informações relevantes. Dessa forma, o agente pode ser muito mais eficiente, sem parar para considerar seu tom, verificar verbosidade ou ter que pesquisar artigos da base de conhecimento para obter informações. Por exemplo, se Greg perguntar sobre a política de devolução, o copiloto de IA pode rapidamente extrair os detalhes relevantes e sugerir uma resposta concisa e relevante.
Então, o que isso significa para as partes envolvidas? Para Greg, significa que ele recebe atenção imediata com respostas rápidas e educadas ao longo de sua jornada como cliente, o que o faz se sentir valorizado e menos estressado.
Para os agentes, isso significa que eles não perderão tempo respondendo perguntas comuns. Em vez disso, podem se concentrar em ajudar com problemas complexos de clientes e criar relacionamentos.
E quanto aos gerentes? A IA pode identificar padrões e categorizá-los corretamente. Com base nesses dados, ela fornece insights valiosos e prevê comportamento do cliente. Por exemplo, pode mostrar que Greg está em risco de abandono com base em similaridades com clientes que abandonaram no passado e fornecer sugestões para mantê-lo.
As maiores razões para o aumento da IA no atendimento ao cliente são expectativas elevadas dos clientes e o foco na retenção de clientes em vez de aquisição. O excelente atendimento ao cliente é a resposta para ambos, pois é o pilar de sustentação da satisfação e retenção do cliente. Mas é muito mais fácil falar do que fazer.
Por que adicionar IA à equação? Vamos olhar para os dados.
72% dos clientes afirmam que um serviço mais rápido os torna leais; além disso, 91% das empresas de topo e renomadas usam IA para impulsionar seu atendimento ao cliente.
Especialmente conforme seu negócio se expande, surge a questão de como fazer mais com menos. A resposta é usar IA para lidar com tarefas repetitivas, permitindo que os humanos se concentrem em tarefas exclusivamente humanas.
A IA existe desde os anos 1960, mas até agora, muitos tinham preocupações sobre sua confiabilidade e integridade, e com razão. Mas passamos dos chatbots muito limitados que ofereciam respostas terríveis, ficavam presos em loops e eram facilmente manipulados por usuários.
Ao contrário do treinamento tradicional baseado em um conjunto fixo de dados, os modelos de linguagem atuais:
Reduzindo o esgotamento do agente: Deixar tarefas rotineiras e mecânicas para máquinas pode fazer com que agentes humanos se sintam mais humanos.
Usando IA, os agentes podem verificar ou editar suas respostas e, portanto, olhar para o problema de uma perspectiva diferente, evitando que se sintam como se estivessem fazendo a mesma coisa repetidamente.Andrej Saxon, chefe de vendas da LiveAgent
Melhor treinamento de novos funcionários: A IA pode fornecer dicas e conhecimento sob demanda aos novos contratados, ajudá-los a escrever e reduzir significativamente o tempo e esforço de treinamento. Ela pode até rotear tickets para refletir o nível atual de experiência do agente, aumentando gradualmente a dificuldade.
Reduzindo custos: Automatizar tarefas rotineiras e processos manuais permite que as empresas lidem com um volume de tickets maior sem aumentar o pessoal. É especialmente benéfico para empresas em expansão.
Fornecendo suporte 24/7: Respostas oportunas podem ser um desafio real para empresas com clientes internacionais e pessoal limitado. A IA se destaca nisso, pois pode ajudar clientes com autoatendimento e criar tickets para problemas que não consegue resolver.
Velocidade e consistência: A IA fornecerá respostas instantâneas, consistentes e relevantes, eliminando erros humanos e permitindo que agentes experientes se concentrem em casos únicos.
Oferecer suporte multilíngue sem esforço: Maneiras de traduzir entrada em tempo real existem há bastante tempo. No entanto, com a ajuda da compreensão de linguagem natural (NLU), a tecnologia de IA conversacional leva essa possibilidade a um nível totalmente novo, principalmente em precisão de saída.
Experiências personalizadas do cliente: Os humanos levam mais tempo para analisar dados e elaborar um bom plano de ação. A IA leva apenas segundos para analisar preferências e comportamento do usuário e fornecer recomendações personalizadas.
Insights de dados: Isso permite melhores decisões baseadas em dados. Por exemplo, pode destacar os problemas mais comuns dos clientes e sugerir soluções.
Serviço proativo: A IA pode monitorar informações como garantias e histórico do cliente para lembrar proativamente os clientes sobre renovações de assinatura ou notificá-los sobre descontos em produtos que possam gostar.
Para empresas menores, o melhor curso de ação é ter seu provedor de software de atendimento ao cliente lidar com o lado do atendimento ao cliente e as capacidades de IA, não apenas pela facilidade de uso, mas também pela segurança de dados e custos reduzidos.
LiveAgent permite que você integre recursos de IA comprovados perfeitamente em seus fluxos de trabalho humanos. O Assistente de IA, que inclui predefinições de prompt, está sempre pronto para ajudar os agentes a redigir e-mails com um clique. Não apenas ajuda com uma escrita melhor, mas também cria texto específico com base no conteúdo de sua base de conhecimento, atuando como um copiloto de IA.
Se você está procurando desenvolver sua própria solução ou começar a usar software de atendimento ao cliente com IA, há algumas coisas a considerar primeiro.
A IA pode ser uma perda de tempo e dinheiro se não for abordada corretamente. É aí que entra em jogo a definição de objetivos claros. Analise seus objetivos comerciais e apenas então procure por soluções adequadas.
Quais problemas você está enfrentando? Como a IA pode ajudá-lo a resolvê-los?
Simplificando, você precisará de uma solução muito diferente para melhorar a lealdade e o engajamento do cliente do que para melhorar os tempos de resposta dos agentes. A IA vem em todas as formas e tamanhos, e não há uma solução única para todos. Não se esqueça de considerar a escala e a eficiência de custos de sua solução.
Assim como o agente humano aprende com a experiência prática, um sistema de IA precisa de conhecimento apropriado antes de começar a ajudar seus clientes. Você precisará usar os dados corretos e modelos de treinamento para evitar respostas duvidosas, incorretas ou francamente prejudiciais.
Fazer isso do zero é demorado e requer uma compreensão profunda de aprendizado de máquina, inteligência artificial e processamento de linguagem natural. Os provedores de software de atendimento ao cliente geralmente fornecerão IA pré-treinada que entende problemas específicos do setor, tom de voz e jargão, escolhendo-a corretamente com base na intenção do cliente.
Conceder a ela acesso à sua base de conhecimento, site e CRM permitirá que ela forneça respostas específicas e precisas. Por exemplo, o chatbot URLsLab fornecerá uma solução sem código, permitindo que você controle os modelos e o treinamento do seu chatbot por meio de uma plataforma amigável.
Seus clientes inevitavelmente compartilharão dados pessoais com o chatbot. Independentemente da natureza do seu negócio, você estará, no mínimo, lidando com endereços e nomes completos. Seja por erro, negligência ou ataques deliberados de chatbot, não manter os dados do cliente seguros pode sair caro.
Consulte as políticas do seu provedor, métodos de segurança e o que eles compartilham com outras partes. Você precisa ser transparente com seus clientes sobre os dados que coleta e fornecer uma opção clara para dar ou retirar consentimento.
Para dissuadir atores maliciosos oportunistas, implemente criptografia de ponta a ponta e considere usar autenticação e autorização antes de permitir que visitantes interajam com o chatbot. Você também pode criar várias iterações de chatbot, cada uma com um nível diferente de conhecimento e competências. Por exemplo, usar um chatbot diferente para visitantes e usuários conectados.
Integre diretrizes de IA ética.
Você se lembra dos escândalos com chatbots proferindo insultos que aprenderam de usuários maliciosos?
Você não gostaria que seu chatbot chamasse os clientes de nomes por causa de algumas maçãs podres. É exatamente por isso que essas diretrizes existem. Os desenvolvedores de IA estão fazendo muito esforço para garantir que a IA seja respeitosa, apropriada e não discriminatória.
Você também deve ter lido a frase “Desculpe, mas como um modelo de linguagem de IA, não posso…”, seja em uma resposta do ChatGPT, no ensaio de um aluno preguiçoso ou em uma mensagem de spam gerada mal. A IA agora está equipada com métodos de fallback, como respostas predefinidas, que garantem que ela não continue fornecendo informações falsas e prejudiciais com autoridade. Mais respostas predefinidas e comportamentos podem ser adicionados para se adequar ao seu caso de uso.
Os clientes frequentemente entram em contato com o suporte simplesmente porque estão com pressa ou preferem conversar sobre pesquisa. De acordo com CMSWire, guiar seus clientes para o autoatendimento bem-sucedido é o maior benefício que os líderes de CX veem na IA. Ao coletar dados do seu site e base de conhecimento, a IA pode se tornar uma especialista em seu negócio em minutos. Ela procurará e vinculará o artigo da base de conhecimento relevante mais rápido do que um humano conseguiria.
Chatbots com IA em seu site são apenas parte da solução. A IA pode ajudar com a maioria, se não todos, seus canais de atendimento ao cliente. Soluções abrangentes, como LiveAgent, permitirão que você simplifique sua comunicação em um painel, deixando a IA ajudar a responder tickets de qualquer fonte, incluindo e-mail, WhatsApp ou Slack.
Seja aberto com seus clientes sobre quando eles interagem com um agente de IA, em que medida seu centro de contato é alimentado por IA e quais precauções você toma para manter seus dados seguros.
A comunicação transparente constrói confiança e estabelece expectativas razoáveis do cliente.
Além disso, se você usar algoritmos de IA para tomar decisões que afetam diretamente seus clientes, deixe-os saber. Mas acima de tudo, se a IA falhar, esteja preparado para assumir total responsabilidade, comunicando prontamente o que deu errado e o que você está fazendo para corrigir.
A IA só sabe o que ensinamos e só pensa como dizemos. Não importa o quão ótima seja sua solução, ela ainda exigirá supervisão humana constante, ajustes e medições para atingir seu potencial total. Não se esqueça de que a IA é uma boa serva, mas uma péssima mestra. Ela pode se perder em tarefas complexas e não consegue mostrar emoção genuína. Quanto mais prevalente a IA se torna, mais você ouve sobre aprimorá-la com um “toque humano”. Deixe-a aprender continuamente com a experiência utilizando aprendizado de máquina em tempo real.
Ao contrário do aprendizado de máquina clássico, no qual cientistas de dados fornecem ao modelo dados históricos, o aprendizado em tempo real acontece com dados ao vivo conforme passam. É excelente quando a IA precisa se adaptar ao comportamento mutável do cliente, um número maior de novos produtos ou quando não há dados suficientes para treiná-la de forma confiável. Como em qualquer nova estratégia, não se esqueça de fazer testes A/B continuamente.
Além disso, tenha em mente fluxos de trabalho automatizados por IA. Eles não se tratam de substituir agentes humanos, mas de capacitá-los a serem mais reflexivos sobre seus trabalhos e executar tarefas mais rapidamente. Priorize uma abordagem centrada no humano e comunique isso a todos os membros da equipe.
Com o treinamento apropriado e acesso aos dados, a IA pode adotar uma abordagem proativa, fornecendo respostas personalizadas com base nas preferências, comportamento e muito mais dos clientes. Dessa forma, chatbots podem assumir o papel de vendedores, ajudando clientes a dar os passos finais, oferecendo descontos ou entrando em contato proativamente. Por exemplo, quando um cliente passa um tempo considerável olhando para um produto, o chatbot pode verificar se ele tem alguma dúvida.
Além disso, o feedback será para sempre o melhor indicador do sucesso do atendimento ao cliente. Enquanto as métricas ajudam você a entender os clientes, o feedback é os clientes falando abertamente, eliminando a adivinhação.
Humano ou máquina, ambos podem e devem aprender com o feedback.
Certos erros, como chatbots inadequadamente treinados ou acesso inadequado a agentes humanos, podem danificar relacionamentos com clientes em massa. Ouça e aja sobre o feedback para se manter no topo e continue otimizando suas soluções de IA para atingir o ponto ideal.
Algumas empresas cometem o erro de esperar que a IA resolva todos os seus problemas com um estalar de dedos. Por exemplo, elas retransmitem todo o seu suporte ao cliente para um chatbot de IA inadequadamente treinado sem intervenção ou supervisão humana. Isso leva a expectativas irrealistas e resultados desastrosos.
Quando um chatbot não consegue entender ou responder um ticket, a melhor opção é escalar o problema para um agente humano. Se nenhum agente humano estiver disponível, a IA pode ser programada para recorrer a respostas padrão, como pedir esclarecimento da solicitação do cliente ou informá-lo de que um ticket foi criado e alguém o atenderá em breve.
O caso de uso mais difundido de análise preditiva no atendimento ao cliente é a personalização em escala. Um ótimo exemplo disso são as recomendações personalizadas de aplicativos de streaming como Netflix. Usando dados de interações anteriores com clientes, algoritmos predizem seus interesses futuros, criando uma experiência personalizada.
Outro uso importante é identificar problemas comuns e espaço para melhoria. Imagine que você está enfrentando uma interrupção na cadeia de suprimentos afetando uma região específica. Vendo o influxo de reclamações de atraso na entrega, a IA pode apontar todos os outros pedidos que provavelmente serão afetados. Os insights alimentados por IA permitem que você preveja o problema potencial e se comunique com antecedência, reduzindo o volume de tickets futuros.
Por fim, sua equipe de atendimento ao cliente também se beneficiará da análise preditiva. A IA pode analisar demanda histórica de clientes e capacidade de agentes. Dessa forma, ela pode antecipar períodos de alta e baixa demanda, sugerir alocação de recursos adequada e garantir que você esteja sempre com pessoal adequado para lidar com tempos difíceis.
Cobrimos vários aspectos da IA e elaboramos os usos práticos no atendimento ao cliente. Agora, vamos olhar para exemplos da vida real de como as principais marcas usam IA para alcançar excelência no atendimento ao cliente.
Pensando em chatbots ajudando humanos, sua mente naturalmente se desvia para profissionais de atendimento ao cliente sentados em seus computadores, mas Macy’s está fazendo algo completamente novo. A equipe da loja pode ficar estressada entre ajudar clientes, reabastecer e caixa, por isso, às vezes, é difícil encontrar assistência na loja.
Os proprietários do aplicativo Macy’s podem usar um recurso único. Um chatbot de IA ficará feliz em ajudá-los a encontrar itens, consultar políticas e muito mais. Se um associado for necessário, a IA ajudará você a localizar um, assim como encaminharia sua mensagem para um agente de suporte humano.
Outro exemplo físico é como o bot Domino’s, apropriadamente chamado Dom, automatiza pedidos via Facebook Messenger. Isso permite que a equipe obtenha informações de pedido precisas e se concentre em tarefas exclusivamente humanas. Dom pode então rastrear pedidos e informar os clientes sobre o progresso.
Lembra do uso de análise preditiva para antecipar abandono de clientes? Mas quais dados devem ser usados para as previsões? O gigante bancário American Express analisa dados históricos de transações para indicar a probabilidade de clientes fecharem suas contas. Armados com essas informações, eles entram em contato proativamente para melhorar relacionamentos com clientes.
Você conhece a frustração de olhar para um produto e, quando está pronto para comprar, o produto já está esgotado? É menos provável que aconteça se você estiver comprando na Zara. Eles usam análise preditiva para gerenciar seu inventário. Analisando dados históricos, tendências de moda atuais e preferências regionais, Zara garante que cada loja sempre tenha os produtos certos.
A IA ajuda a entender clientes em escala e em casos individuais. L’Oreal usa a plataforma Clarabridge para analisar centenas de tickets, usando feedback de vários canais para identificar o sentimento geral do cliente e temas principais. Os achados então orientam as decisões da L’Oreal. Por outro lado, Uber usa análise de sentimento para decifrar o sentimento de mensagens individuais imediatamente. Isso os ajuda a categorizar tickets e atender primeiro aos clientes angustiados.
Estamos vivendo atualmente o boom da IA. Parece que a IA está em toda parte, mas ainda é uma tecnologia relativamente nova. Até as principais marcas ainda estão descobrindo as possibilidades e mitigando deficiências.
Como um campo dinâmico onde velocidade e precisão de respostas são cruciais, espera-se que o atendimento ao cliente permaneça o caso de uso mais popular de inteligência artificial, com chatbots previstos para serem o canal de atendimento ao cliente primário até 2027. Espera-se que mais usos surjam e continuem avançando. Assistentes virtuais de IA que soam verdadeiramente humanos devem ser a próxima grande coisa, revolucionando a resposta interativa de voz entediante.
Mas é importante entender que não se trata de se livrar dos trabalhadores, mas de torná-los mais inteligentes. Em um artigo escrito para MIT Sloan Management Review, P.V. Kannan e Josh Bernoff dizem que o futuro do atendimento ao cliente está na colaboração máquina-humano. ‘Quando máquinas lidam com consultas rotineiras, os clientes ficam mais felizes. E quando a equipe de serviço pode se concentrar em perguntas mais complexas — ou em responder perguntas com um bot fazendo sugestões — eles podem fornecer um serviço muito melhor", disseram.
Alguns negócios usam ferramentas com IA em suporte há anos, enquanto outros foram levados a adotá-las pelo boom recente de IA. Em qualquer caso, tiveram que enfrentar algumas preocupações e conceitos errôneos comuns. Você também pode estar se fazendo essas perguntas.
Sim. As capacidades de IA avançaram significativamente, graças aos grandes modelos de linguagem e aprendizado profundo. O Chatbot de IA LiveAgent usa essa tecnologia para entender a intenção do cliente e responder apropriadamente. Para mantê-lo afiado, é importante atualizar o sistema regularmente com base em interações reais e feedback. E se a IA não conseguir resolver um problema, LiveAgent oferece opções de fallback integradas para transferir tickets para agentes humanos perfeitamente. LiveAgent oferece uma avaliação gratuita, para que você possa testar o Chatbot de IA LiveAgent em seu próprio ambiente e ver em primeira mão como ele melhora a eficiência e reduz custos.
Além disso, configure métodos de fallback para transferir tickets para agentes humanos se o bot não conseguir fornecer uma resposta. Seguindo essas etapas, você pode aprimorar o desempenho e a confiabilidade de sua IA no atendimento ao cliente.
Até agora, a IA pode imitar padrões de fala e emoções humanas efetivamente e muitas vezes soa mais positiva e mais brilhante do que agentes humanos desanimados. É fundamental informar claramente aos clientes quando estão falando com uma IA e quando com um humano. Passar bots de IA como humanos é enganoso, e os clientes não apreciarão.
Alguns clientes sempre preferirão interação humana, especialmente em situações emocionalmente carregadas. Certifique-se de que um agente de atendimento ao cliente humano esteja sempre disponível.
Como em qualquer mudança em larga escala, mudar para um fluxo de trabalho de IA exigirá trabalho duro e determinação. Alguns trabalhadores podem temer perda de emprego, portanto é crucial que os gerentes os tranquilizem de que a IA está lá para auxiliar, não substituir, a equipe.
Enfatize o valor das habilidades humanas que permanecerão essenciais ou se tornarão mais importantes. Ofereça treinamento e seminários para facilitar a transição. Motive representantes de atendimento ao cliente a melhorar. Mas acima de tudo, comece pequeno.
A segurança em IA depende da implantação, coleta de dados e uso. No entanto, a educação de clientes e profissionais de serviço é crucial. Esteja ciente de como sua IA processa dados, use criptografia e outros métodos de segurança e comunique claramente os protocolos de segurança aos clientes e funcionários.
Se você está considerando IA para reduzir custos ou evitar despesas futuras, é essencial ser realista sobre suas necessidades e orçamento.
Pequenas empresas vão querer confiar seu software de atendimento ao cliente para lidar com o desenvolvimento, mas lembre-se, haverá custos para serviços de IA e treinamento de funcionários. A boa notícia é que os custos iniciais serão cobertos a longo prazo.
É fácil imaginar como a IA pode estar no coração de cada atendimento ao cliente. Embora ainda tenha limitações, indiscutivelmente entramos em uma nova era onde não usar IA frequentemente significa se privar de clientes satisfeitos e agentes mais rápidos e felizes.
Se você ainda está inseguro e acha o mundo da IA confuso, comece pequeno com software de atendimento ao cliente confiável. O Chatbot de IA LiveAgent leva o melhor da IA sem alienar humanos: sem custos exagerados ou soluções extravagantemente complicadas. Além disso, você pode experimentar um chatbot de IA gratuitamente por 30 dias!
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Conheça Jana, a distinguida editora-chefe de conteúdo WordPress liderando operações na LiveAgent, Post Affiliate Pro, URLsLab e FlowHunt. Armada com uma dedicação inabalável à excelência, ela navega diligentemente pelas paisagens intricadas do conteúdo digital, garantindo qualidade impecável e funcionalidade perfeita em todas as plataformas. Ela aprecia atividades criativas até mesmo fora do trabalho.
Absolutamente não. Como em qualquer revolução tecnológica, a IA tornará algumas posições obsoletas ou diminuirá a necessidade de novas contratações. Quando tarefas simples são assumidas pela IA, trabalhadores qualificados que sabem como usar a IA a seu favor enquanto agregam um toque humano se tornarão ainda mais indispensáveis.
A IA é uma máquina que apenas simula linguagem e inteligência humanas. Ela não pode ter pensamentos totalmente originais e é incapaz de emoção. Se não for treinada adequadamente ou programada corretamente, falha em executar suas tarefas com precisão. A supervisão humana é obrigatória.
Tudo depende de sua solução e despesas relacionadas com treinamento ou contratação de funcionários qualificados. A maioria dos provedores de soluções de atendimento ao cliente com IA cobrará taxas de pagamento conforme o uso com base no volume de uso, finalidade e escolha do modelo de IA.
Certamente são treinados para isso e podem fornecer respostas em tais cenários. No entanto, alguns clientes se sentirão desrespeitados pela empatia aprendida da máquina e exigirão falar com um agente humano. É uma das razões pelas quais ter um agente humano disponível o tempo todo é inegociável.
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