Entenda como a tecnologia tem o potencial de contribuir com a experiência do cliente, aumentando a individualização, a produtividade e o alcance das campanhas. A inteligência artificial (IA) é um recurso poderoso para as empresas, incluindo as equipes de marketing digital. Seu uso começa na automação básica e vai desde os simples chatbots que podem gerar leads e distribuir conteúdo em aplicativos como o WhatsApp, até tarefas mais complexas como a análise de sentimento e recomendações personalizadas baseadas nas preferências de cada cliente. 

Sendo assim, existem várias maneiras pelas quais as empresas podem usar a IA no marketing digital. Mais um exemplo é quando os profissionais a utilizam para prever a demanda por produtos, desenvolver perfis de clientes, fazer compras programáticas de anúncios e assim por diante. Outra case importante de utilização da IA é a melhora da experiência do cliente. De acordo com Marco Stefanini, CEO global da Stefanini, uma das maiores companhias brasileiras de tecnologia da informação (TI), com IA vem a oportunidade de liderar o processo e não mais nos adaptar. “Temos uma empresa de IA há 12 anos, já construímos aplicações usando nossa própria tecnologia. Nos últimos anos, essas novas tecnologias mudaram tudo”, afirma. 

E quando se trata de melhorar a experiência do cliente usando a IA, quatro áreas se destacam: chatbots, conteúdo preditivo e direcionado, criação de conteúdo e tecnologia de reconhecimento de imagem. Cada um deles pode ajudar a melhorar o atendimento e suporte ao cliente, bem como fornecer conteúdo mais direcionado e relevante. “A integração de IA nas organizações deverá ser ainda mais significativa nos próximos anos, pois ajudará as empresas a se tornarem mais eficientes e precisas em seus processos operacionais”, afirma Jordi Martinez, Diretor Executivo da Thing or Two.


1. Personalização baseada em IA 

A IA pode personalizar o conteúdo com base no comportamento de navegação, dados demográficos e preferências do cliente. Isso melhora a experiência do usuário e ajuda as empresas a criar campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes que aumentam a conversão.
Ou seja, a IA pode melhorar a personalização do marketing digital das seguintes maneiras: 
- Analisando o comportamento de compra do cliente;
- Recomendando produtos em tempo real;
- Analisando os padrões de visualização dos clientes; 
- Respondendo perguntas rapidamente;
- Analisando mídias sociais, produtos e pesquisas para auxiliar as marcas na personalização


2. Chatbots 

Um chatbot é um software que pode manter conversas (ou “bate-papo”) usando IA para determinar respostas. Chatbots podem conduzir conversas auditivas ou textuais. 
As campanhas de marketing digital podem se beneficiar dos chatbots com tecnologia de IA das seguintes maneiras: 
- Os chatbots melhoram o atendimento ao cliente e reduzem a carga de trabalho da equipe de suporte, melhorando assim a satisfação e a fidelidade à marca; 
- Podem conversar com os usuários, aumentando o envolvimento e o tempo gasto em um site ou plataforma de mídia social; 
- Conseguem recomendar produtos e oferecer descontos ou promoções com base no comportamento e preferências do usuário;
- Podem coletar endereços de e-mail e números de telefone para geração de leads;
- Os chatbots podem analisar dados do usuário para encontrar tendências e insights para melhorar as campanhas e direcionar os usuários. 


3. Análise Preditiva 


Os algoritmos ajudam a entender os clientes e podem analisar grandes quantidades de dados. A análise preditiva baseada em IA pode auxiliar os profissionais de marketing digital a tomar melhores decisões baseadas em dados das seguintes maneiras: 
- Publicidade direcionada: a análise preditiva pode identificar padrões nos dados do usuário e prever quais usuários estarão interessados ​​em um produto ou serviço. Esses dados podem melhorar a segmentação e a conversão da publicidade; 
- Conteúdo personalizado: a análise preditiva pode criar conteúdo envolvente e fiel à marca após analisar o comportamento e as preferências do usuário;
- Retenção de clientes: os dados podem ser usados ​​para criar campanhas de retenção direcionadas mais eficazes. 
- Desenvolvimento de produtos: pode identificar tendências e insights de dados para melhorar o desenvolvimento de produtos e a experiência do usuário. 
- Previsão: a análise preditiva usa algoritmos de machine learning (aprendizado de máquina) para prever o comportamento e as tendências do cliente. Esses dados podem melhorar o marketing e a alocação de recursos. 
- Satisfação do cliente: é possível melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente usando análises preditivas baseadas em IA.


4. Conteúdo gerado por IA 

As campanhas de marketing digital podem se beneficiar das ferramentas de geração de conteúdo baseadas em IA das seguintes maneiras: 
- Os geradores de conteúdo alimentados por IA podem escrever descrições de produtos, textos simples e conteúdo de mídia social. 
- Ferramentas baseadas em IA podem personalizar o conteúdo com base no comportamento do usuário.
- A IA pode analisar quais títulos ou imagens recebem mais cliques e ajustar o conteúdo. 


5. Anúncios direcionados por IA 

Os algoritmos de IA podem identificar padrões nos dados do usuário e prever quais usuários interagirão com anúncios específicos. A IA pode melhorar a segmentação da publicidade das seguintes maneiras: 
- Os algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, como comportamento do cliente, hábitos de compra e dados demográficos;
- A personalização baseada em IA pode adaptar a publicidade às preferências e comportamento do cliente. 
- Algoritmos podem prever o comportamento do cliente a partir de dados históricos. 
- A tecnologia pode monitorar o desempenho das campanhas publicitárias em tempo real e fazer ajustes rapidamente para otimizar a eficácia da campanha.


6. Pesquisa por voz baseada em IA 

Assistentes virtuais como a Siri, a Cortana e a Alexa podem auxiliar no recurso pesquisa por voz. Essa pesquisa por voz baseada em IA pode ajudar as campanhas de marketing digital das seguintes maneiras: 
- Podem auxiliar as empresas a entender como as pessoas usam a pesquisa por voz e quais palavras-chave e frases elas usam;
- As empresas podem usar chatbots para suporte ao cliente, perguntas frequentes e orientação do funil de vendas e fazer com que Siri, Alexa e Google Assistant entreguem esses anúncios. 
- É possível analisar dados de pesquisa por voz para entender o comportamento do usuário em seus sites e produtos.


7. Reconhecimento de imagem/vídeo 

A IA pode identificar objetos, pessoas e outros elementos em imagens e vídeos e isso pode ajudar as empresas a criar conteúdo visual mais relevante e envolvente das seguintes formas: 
- Algoritmos de IA podem colocar tags automaticamente imagens e vídeos com palavras-chave relevantes, facilitando a pesquisa, categorização e criação de conteúdo visual mais envolvente para as empresas. 
- Conseguem melhorar a precisão da pesquisa
- Algoritmos de IA podem identificar padrões e tendências em conteúdo visual, ajudando as empresas a criar conteúdo visual melhor. 
- Podem sugerir novos conteúdos visuais com base em tendências e preferências do usuário. 


8. Detecção de fraude baseada em IA 

Os algoritmos de IA podem detectar padrões de fraude e prevenir fraudes de cliques e invasão de contas das seguintes maneiras: 
- Os algoritmos de IA podem detectar anomalias, como vários cliques no mesmo endereço IP, ou sinalizar quaisquer picos repentinos na atividade da conta. 
- Podem usar machine learning para identificar padrões de fraude, como endereços IP, locais e tipos de dispositivos. Esses algoritmos podem então prever fraudes e evitá-las. 
- Conseguem identificar palavras-chave e frases relacionadas a fraudes em registros de bate-papo e conversas por e-mail. 
- As empresas podem detectar e responder a atividades fraudulentas em tempo real. Um algoritmo pode alertar o proprietário da conta quando ela é acessada de um novo local. 
- Podem atribuir uma pontuação a cada transação ou atividade com base na probabilidade de fraude. Este sistema de pontuação pode ajudar as empresas a priorizar a sua resposta e concentrar os seus recursos nas transações de maior risco. 


9.  Análise de Sentimento

A análise do sentimento do cliente mede a emoção do cliente (de positiva a negativa). Ela capacita as organizações a obter insights examinando as opiniões, atitudes e emoções das pessoas expressas em várias formas. Pode fazer a análise de texto, de conversas que foram transcritas ou até mesmo o tom voz de um áudio. 

Exemplos de análise de sentimento do cliente:
A análise de sentimento tradicional usa processamento de linguagem natural (PNL) para analisar palavras e frases usadas e pontuar a interação de acordo.
- Sentimento positivo: “Muito obrigado, você foi muito útil.”
- Sentimento neutro: “Entendo o que você está dizendo.”
- Sentimento negativo: “o serviço é péssimo.”‍Além disso, a IA pode analisar as redes sociais e o conteúdo online para avaliar o sentimento público e monitorar a reputação da marca. Isso já é feito a bastante tempo, mas a IA otimizar essa tarefa para que ela leve menos tempo e forneça insights melhores. Isso pode ajudar as empresas antecipar uma possível crise e começar a planejar seu gerenciamento.


10. Automação de marketing baseada em IA 

As campanhas de marketing digital podem se beneficiar das ferramentas de automação de marketing baseadas em IA das seguintes maneiras: 

- Melhorar as taxas de conversão e as vendas;
- Prever quais usuários converterão ou realizarão uma ação específica; 
- O algoritmo pode ajustar automaticamente os anúncios de pesquisa paga ou o conteúdo do e-mail de marketing com base no comportamento do usuário;
- Os algoritmos de pontuação de leads podem atribuir uma pontuação a cada lead com base em sua probabilidade de conversão, permitindo que as empresas priorizem seu acompanhamento e concentrem seus recursos nos leads mais promissores.

Fonte: Consumidor Moderno

Aprenda como alinhar as expectativas dos consumidores com a realidade das experiências, investindo em tecnologia, processos e operações.

Embora muitas empresas reivindiquem ser centradas no cliente, a realidade vivida pelos consumidores, na prática, é diferente. No cenário nacional, a última pesquisa revela uma situação desafiadora: apenas 28% dos brasileiros expressam satisfação com os Serviços de Atendimento ao Cliente (SACs) das empresas. Conduzido em 2021 com 7.906 participantes, o estudo foi realizado pelo Instituto Ibero-Brasileiro de Relacionamento com o Cliente (IBRC) em colaboração com o Instituto de Pesquisas e Estudos da Sociedade e Consumo (IPS Consumo). 

Isso significa que quase três quartos dos brasileiros estão insatisfeitos com os SACs, apontando para um claro desalinhamento entre as expectativas do consumidor e os desafios que as empresas enfrentam em suas operações de atendimento. E essa disparidade tende a aumentar, à medida que as expectativas dos consumidores continuam a crescer. Não estão em busca apenas do produto certo a um preço justo; eles anseiam por uma experiência completa e satisfatória. 

O desejo por excelência na experiência do cliente é evidenciado também no relatório State of the Connected Customer, recentemente divulgado pela Salesforce. O estudo mostra que 91% dos compradores empresariais e 86% dos consumidores acreditam que a experiência proporcionada por uma empresa é tão relevante quanto os produtos ou serviços que ela oferece. Os resultados foram baseados em entrevistas com cerca de 17.000 consumidores de todo o mundo.

Essa realidade destaca a necessidade urgente de melhorias. Uma centralização genuína no cliente envolve uma mudança, com foco nos resultados que os clientes valorizam e na medição de seu alcance. Além disso, para atingir esse objetivo, é preciso adotar uma postura empática e curiosa, saindo dos escritórios, fazendo perguntas, acompanhando a jornada do cliente e atendendo às expectativas individuais.


Investimentos necessários

Para honrar o compromisso com a centralização no cliente, as empresas devem dedicar recursos. Isso inclui investimentos em tecnologia, pois as ferramentas digitais otimizam as interações com o cliente. Sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), chatbots, análise de dados e automação são apenas alguns exemplos de tecnologias importantes. Além disso, é necessário aprimorar os processos de negócios para garantir que a empresa esteja estruturada para atender às expectativas dos clientes. Isso inclui reduzir burocracia e eliminar obstáculos que prejudiquem a experiência do cliente. 

Também é importante investir em operações eficazes. Ou seja, ter um suporte de atendimento ao cliente eficiente, tempos de resposta rápidos e disponibilidade 24/7. E por fim, o investimento nas pessoas. Isso envolve treinamento contínuo, educação em atendimento ao cliente, empatia e capacitação dos funcionários para criar relações duradouras. 


Compreendendo as expectativas dos clientes

Por que, apesar de todas as promessas e declarações de missão, a satisfação do cliente não está alcançando os níveis desejados? E quais são os fatores que contribuem para essa disparidade entre o que as empresas afirmam ser e como os clientes realmente as veem?


Ouça e aprenda

Para ser verdadeiramente centrada no cliente, uma empresa deve primeiro e acima de tudo entender o que seus clientes esperam e desejam. Isso requer mais do que apenas realizar pesquisas de mercado esporádicas; é um compromisso contínuo com a escuta ativa.

Os consumidores de hoje estão mais empoderados do que nunca. Eles compartilham suas opiniões nas mídias sociais, deixam comentários em sites de avaliação e dão feedback direto às empresas. Ignorar essa fonte rica de informações é um erro que pode custar caro. As empresas precisam adotar uma abordagem proativa para coletar, analisar e agir com base no feedback dos clientes.


Traduza o feedback em ações tangíveis

O feedback dos clientes é valioso e deve ser traduzido em ações tangíveis. Os clientes desejam ver as empresas agindo com base em suas sugestões e preocupações. Isso pode envolver a adaptação de produtos ou serviços com base nas necessidades expressas pelos clientes, ou pode ser tão simples quanto melhorar os processos de atendimento para resolver problemas de forma mais eficaz. Em última análise, os clientes desejam sentir que suas vozes são ouvidas e que as empresas estão dispostas a fazer as mudanças necessárias para atender às suas expectativas.

Segundo Hilaine Yaccoub, doutora em antropologia do consumo (UFF- RJ), as pessoas têm mais poder de se expressar agora com o telefone celular através das redes sociais. “Para melhorar o CX, acho que são essas falas plurais que precisam ser ouvidas. Elas servem também como parte estratégica de adoção de soluções”, enfatiza.


Integração da experiência do cliente

A integração da experiência do cliente não se limita ao atendimento, mas se estende a cada ponto de contato que um cliente tem com a empresa, desde a pesquisa e desenvolvimento de produtos até o marketing e as vendas.

Empresas centradas no cliente não apenas ouvem o feedback, mas também o utilizam para moldar estratégias e ações em toda a organização. Elas reconhecem que a experiência do cliente é uma jornada contínua e cada interação pode ter impacto.

Apenas quando a realidade corresponde às promessas, e os clientes vivenciam uma experiência que reflete o compromisso da empresa em atender às suas necessidades, é que uma organização pode verdadeiramente se considerar centrada no cliente. Isso não é apenas uma estratégia, mas um compromisso contínuo. Apenas quando a realidade corresponder às promessas as empresas poderão afirmar que são verdadeiramente centradas no cliente.


Inteligência artificial generativa 

A inteligência artificial generativa é uma solução promissora para atender às necessidades dos clientes e aprimorar o atendimento ao cliente. Para transações simples e rotineiras, muitos clientes já utilizam soluções de autoatendimento, como chatbots e sistemas de resposta automática. No entanto, quando se deparam com problemas complexos ou situações únicas, os clientes ainda desejam a assistência de uma pessoa real.

“Muitas das tarefas simples já estão automatizadas através do bot, mas a empresa programa manter 20% do atendimento com humanos a médio prazo. Mesmo que isso custe mais”, compartilha Sahel Marques, gerente sênior de atendimento ao cliente na C&A. Essa decisão visa garantir um atendimento personalizado e de qualidade para os clientes, equilibrando eficiência e experiência do cliente.

Thiago Meireles, Head de Relacionamento com Clientes na petz, destaca que atendimento humano faz diferença e que pode ser um tiro no pé obrigar as pessoas a aceitarem ser atendidas apenas por robôs. “A IA tem muita utilidade além do atendimento. Dá para usar preditivamente, por exemplo”, enfatiza. 


O futuro da experiência do cliente

O futuro da experiência do cliente está em reconhecer a complementaridade entre a assistência humana e a IA generativa. As empresas que buscam a verdadeira centralização no cliente não veem a IA como um substituto, mas como um complemento aos agentes de atendimento ao cliente.

A centralização no cliente é um processo contínuo que requer empatia e investimento. É uma jornada que envolve ajustes constantes com base nas mudanças de comportamento, expectativas e preferências dos clientes. Não é uma iniciativa única; é um compromisso permanente em fornecer experiências excepcionais.

No caminho em direção a uma verdadeira centralização no cliente, é essencial medir os resultados dos clientes, compreender suas situações e expectativas e manter um compromisso contínuo com a empatia e a adaptação às mudanças nas necessidades dos clientes. 

Portanto, a adaptação às necessidades em constante evolução dos clientes não é apenas uma estratégia inteligente, mas um compromisso contínuo que impulsionará a satisfação do cliente, a lealdade e o sucesso a longo prazo. É hora das empresas abraçarem plenamente a centralização no cliente e se esforçarem para oferecer experiências excepcionais em todos os pontos de contato com o cliente.

Fonte: Consumidor Moderno