Saiba como melhorar a experiência do cliente com uso de Machine Learning

Em qualquer organização, saber como melhorar a experiência do cliente é importante para desenvolver estratégias que atraiam as pessoas, enquanto inspiram credibilidade e resultem na continuidade de um negócio.

Ao tratar bem o público e gerar uma impressão positiva, é possível se destacar no mercado e estabelecer a marca. Felizmente, a tecnologia pode ajudar a alcançar esse objetivo.

Embora conhecer o comportamento do consumidor seja essencial para ajudar as empresas a melhorar a experiência do cliente, a complexidade dos dados coletados por meio de redes sociais, call centers, sites e outros canais mantêm um certo distanciamento de informações vitais.

As soluções de Machine Learning (ML) podem superar as adversidades com sua capacidade de manipular e analisar excesso de dados de forma eficaz. O que é descoberto na jornada de compra pode ser utilizado no aperfeiçoamento do processo de tomada de decisão, visando melhorar a qualidade do serviço e do produto.

Neste conteúdo, você saberá como melhorar a experiência do cliente por meio do Machine Learning. Aproveite a leitura!

A importância de aprimorar constantemente a experiência do cliente

Criar um cenário em que toda equipe saiba como melhorar a experiência do seu cliente deve ser a principal preocupação dos gestores, pois se trata de uma grande necessidade na era digital para superar a concorrência feroz.

Inovar continuamente os processos é uma obrigação para se destacar e manter a competitividade no mercado atual. Afinal, a proximidade que um consumidor tem com uma empresa está no centro de todos os negócios de sucesso.

Quando as pessoas se sentem valorizadas e desfrutam de um contato positivo com sua marca, sentem vontade de fazer nossas aquisições dos seus produtos ou serviços.

A expectativa sobre o mercado global focado em oferecer vivências diferenciadas aos consumidores é um crescimento de 17,5% ao ano, até 2028.

Portanto, criar uma ótima experiência do cliente não apenas faz sentido nos negócios, mas é a chave para impulsionar o crescimento a longo prazo. O conceito visa tornar cada aspecto da jornada do consumidor o mais suave, simples e sem atrito possível.

Além disso, trata-se igualmente de usar tecnologia para gerar experiências positivas, como um suporte e autoatendimento tão eficientes que resolvam problemas facilmente. Dessa forma, a expectativa das pessoas é superada em todos os pontos de contato que eles tiverem com sua marca.

Machine Learning e experiência do cliente

A experiência atual do cliente está em todo lugar, com resultados extremamente variados. Dessa forma, pessoas diferentes que utilizam o mesmo serviço podem ter impressões completamente divergentes.

Na verdade, as empresas só ouvem 4% de seus consumidores insatisfeitos. Nesse sentido, com tanta escolha disponível, é mais fácil encontrar outra empresa com ofertas semelhantes do que gastar tempo reclamando ou ligando sobre um problema.

É por isso que há uma necessidade real de se concentrar na experiência do cliente, um fator que está se tornando cada vez mais importante para reter o consumidor moderno.

Nesse sentido, o Machine Learning é essencial para organizações entenderem como melhorar a experiência do cliente, pois facilita o processo de coleta de dados simplificado enquanto aprimora as opiniões sobre seus serviços ou produtos. A análise de padrões torna esse recurso ainda mais valioso para conquistar as pessoas.

Com efeito, as aplicações são executadas independentemente, visando reunir informações e dar feedback para uma tomada de decisão mais informada. A personalização em tempo real é outra característica importante desse recurso que proporciona uma vivência diferenciada aos consumidores.

Nesse contexto, o Machine Learning ajuda as empresas, até mesmo, a entenderem o que o público-alvo precisa antes mesmo do seu primeiro contato e de sua primeira compra.

O processo de aquisição e tratamento de dados

Uma das principais características da Inteligência Artificial é aprender continuamente a partir das interações dos usuários. Além de tudo, consegue processar um grande volume de dados em simultâneo, de modo a encontrar padrões especiais quanto às informações.

No atendimento ao cliente, isso é essencial, pois adquirir muitas informações e tratá-las corretamente faz com que o processo se torne mais inteligente. Ao utilizar os dados para criar um histórico, por exemplo, fica fácil aplicar melhorias eficazes na jornada de compra.

Isso já acontece atualmente, quando alguém navega em um e-commerce e recebe a oferta de produtos relacionados. Com o uso do Machine Learning, entretanto, haverá uma personalização crescente, mais consistente e relevante. 

Como consequência, a abordagem será menos invasiva no cotidiano das pessoas, garantindo que se adéque ao contexto e responda às suas necessidades de consumo.

A presença dos bots no atendimento

Compreender que as pessoas esperam uma atuação contínua e de qualidade é fundamental para saber como melhorar a experiência do cliente. Mais do que nunca, os usuários querem experimentar flexibilidade, personalização e praticidade.

Na hora de fazer uma compra on-line, ainda que seja de madrugada, alguém pode ter uma dúvida. Nessa situação, oferecer um suporte eficiente a qualquer momento aumenta as chances de vendas e, principalmente, otimiza a percepção de quem consome.

Para tanto, a tecnologia pode ser aplicada nos chatbots e em outros robôs do tipo. Por meio da programação de respostas e ações específicas, as pessoas podem tirar dúvidas e até concluir a etapa de aquisição.

Podemos citar como exemplo o caso de uma companhia de viagens que utiliza bots para oferecer sugestões de destinos de viagens, hospedagens e, ainda, ajudar no processo de compra descomplicada de passeios.

Outros usos interessantes dos bots são no site ou nas redes sociais. Com o Machine Learning, tornam-se cada vez mais relevantes e personalizados, com respostas efetivas e que atendam completamente às exigências.

O uso de Machine Learning no pós-vendas

Após atrair e conquistar a pessoa de interesse, o negócio deve continuar a se preocupar em como melhorar a experiência do cliente. Ao aplicar a tecnologia no pós-venda, é possível adotar novas estratégias de Customer Success, por exemplo, para completar o ciclo e fidelizar as pessoas.

Ao analisar o histórico e automatizar o relacionamento, a empresa consegue se dirigir a consumidores inativos com ofertas atraentes ou trazer sugestões que realmente ajudam e complementam uma compra inicial.

O uso consistente das ferramentas permitirá que a instituição fortaleça o relacionamento com o consumidor, o que levará a um contato mais satisfatório.

O Machine Learning é ferramenta ideal para usar na tarefa de melhorar a experiência do cliente. Ao utilizar a tecnologia corretamente, seu negócio se destaca pela maneira como aproximam e satisfazem os consumidores.

Google Cloud, IA e ML na otimização da jornada de compra

Quando as pessoas pensam nessa tecnologia, imaginam robôs e máquinas sofisticados que realizam tarefas incríveis para a humanidade.

A otimização da jornada do cliente consiste em mapear e analisar sua experiência e interações atuais a fim de direcionar ou influenciar seu comportamento. Ao investir estratégias e recursos nesse aspecto do negócio, você pode aumentar suas vendas e conquistar a fidelização de marca.

No atual mundo digital, você deve garantir que os vários canais de comunicação — redes sociais, aplicativos e site — ofereçam uma experiência positiva aos consumidores.

O principal desafio é obter dados limpos, estruturados e padronizados. Na prática, você não pode conectar dados brutos em um algoritmo, mas precisa de uma forma de utilizá-los para prever coisas em grande escala e em tempo real. Dessa forma, a IA é impulsionada por algoritmos de Machine Learning que descobrem padrões em Big Data.

As soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning, que fazem parte do Google Cloud, oferecem suporte aos sistemas personalizados de e-commerce, gestão de Data Analytics, possibilidade de obter insights mais profundos sobre o consumidor e fomento à colaboração entre líderes do mercado.

Com isso, a transformação digital é viabilizada com o uso da Inteligência Artificial e o Machine Learning, que proporcionam uma experiência inovadora com análise de dados em tempo real, entre outras otimizações.

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