top of page

A voz do seu cliente analisada por AI


Inteligência Aumentada para a voz do seu cliente

Existem algumas tarefas que não podem ser replicadas por uma máquina. Por exemplo, personalização avançada, pensamento abstrato e alguns tipos de resolução de problemas complexos nem sempre podem ser realizados efetivamente por uma máquina.


Empresas que desejam usar NLP (Processamento de Linguagem Natural) para processar o feedback do cliente encontrarão que esse tipo de IA tem limitações.


Quando se trata de processar feedback, a categorização é fundamental. A categorização ajuda a organizar eficientemente o feedback em categorias como “Atendimento ao Cliente”, “Preço”, “Facilidade de Uso” e “Recursos”.


Então, as categorias podem ser divididas em subcategorias. Por exemplo, você pode encontrar “Bom suporte/positivo”, “Mau suporte/negativo”, “Rápido/eficiente”, “Tempo de espera longo” e “Amigável/agradável”, tudo sob “Atendimento ao Cliente”.


As categorias são fundamentais para produzir insights acionáveis sobre perguntas de avaliação, como pontuação CSAT (satisfação do cliente), pontuação de promotor líquido (NPS), como os clientes estão respondendo a recursos específicos e por que alguns clientes podem estar insatisfeitos com o produto ou serviço.


Embora o processamento de linguagem natural possa ser uma ferramenta poderosa para a categorização automática do feedback do cliente, existem várias coisas que ele não pode fazer:


Você sabe quais são os benefícios e limitações do NPL em AI para entender seu cliente?

AI e voz do cliente

Dificuldades com Respostas Múltiplas

Respostas múltiplas são frequentemente usadas por empresas de pesquisa de mercado a identificar de forma independente todos os assuntos abordados em respostas abertas, mesmo que dois assuntos estejam dentro de uma mesma resposta. No entanto, o processamento de linguagem natural não pode realizar identificação e o discernimento do que deve ser agrupado ou considerado como independente em uma frase sem prévia humana. Respostas múltiplas dentro de uma pergunta aberta exigem inteligência humana para projetar um conjunto de categorias que considere todos os resultados possíveis e garanta que cada resultado tenha uma categoria exclusiva.


Personalização das respostas é outra limitação

Esta inteligência de categorizar muito bem cada resposta exige um entendimento mais profundo do negócio e ao mesmo tempo, personalizado.


Cada empresa pode ter um conjunto único de categorias de feedback que se adequam melhor ao tipo de negócio, natureza, operação, processo, produto, etc.


A grande maioria das empresas terá categorias de feedback relacionadas à satisfação com o atendimento ao cliente ou precificação, mas o tipo de negócio pode exigir categorias adicionais.


Por exemplo, um app de marcação de hotéis, viagens, tem suas características próprias para coletar seu feedback e métricas personalizadas.


O processamento de linguagem natural pode personalizar categorias até certo ponto, mas ainda não consegue se igualar à inteligência humana em termos de personalização criativa e perspicaz que permitirá aos proprietários e analistas obter o máximo do feedback do cliente.”


NLP pode personalizar categorias até certo ponto, mas não pode igualar a inteligência humana na criação de categorias específicas para obter o máximo do feedback do cliente.


Restrições para interpretar respostas

Os clientes podem nos surpreender com respostas “criativas” para perguntas diretas. Por exemplo, podem trazer à tona um problema totalmente novo que nunca foi abordado por nenhum cliente anteriormente. Pode responder com uma gíria, meme, ou num tom irônico que não esteja no repertório da NPL.


No caso de perguntas abertas (que devem ser sempre usadas para feedback de alta qualidade), os clientes podem fornecer feedback que não se encaixa em uma categoria designada — e possivelmente pode ser tratado incorretamente pela NLP. Em última análise, as empresas que dependem exclusivamente da NLP perderão alguns dos resultados mais valiosos ao coletar feedback — como insights profundos sobre os clientes e métricas precisas (como CSAT e NPS).


E ainda assim, a NLP ainda é altamente útil e eficiente, e vale muito a pena investir nela. Ao confiar no poder da IA, ela ajuda a automatizar muitos aspectos do processamento do feedback do cliente, o que ajuda as empresas a economizar tempo, dinheiro e energia valiosos que podem ser usados em outras tarefas.



Inteligência Aumentada: Combinando o Melhor de Ambos os Mundos



A inteligência aumentada combina inteligência artificial com inteligência humana para obter o máximo benefício de ambos: As capacidades rápidas e automatizadas da IA com as habilidades criativas, conscientes e até emocionais da inteligência humana.




Em termos de processamento do feedback do cliente, as empresas que desejam usar o processamento de linguagem natural para coletar feedback em seus sites ainda podem fazê-lo. Mas ao confiar na inteligência aumentada para organizar e processar esse feedback, eles obterão um nível mais profundo de insights acionáveis sobre o que seus clientes pensam, precisam e querem de seu produto ou serviço.


A Blend torna isso possível, ajudando empresas a obter o “melhor dos dois mundos”. Usamos inteligência aumentada para realizar categorização personalizada e processamento avançado de feedback aberto — permitindo que os proprietários e analistas resolvam problemas, melhorem seu produto ou serviço e aumentem a satisfação geral do cliente.


O que surge quando você combina dados, análises e inteligência artificial (IA) com julgamento humano?
A resposta é: Inteligência Aumentada.

Humanos trabalhando em conjunto com AI para agregar precisão e consistência aos dados e melhorar a experiência no dia a dia do negócio.


Dados são ativos extremamente valiosos para as marcas. São informações importantes sobre seus consumidores que fomentam insights e ajudam as empresas a estarem à frente para construir melhores experiências e tomar decisões sobre qual caminho tomar.


Coletar, medir e armazenar dados ao longo das jornadas de experiências dos seus clientes são passos importantes para preparar a empresa para ser uma “organização orientada a dados”. Mas só isso não é suficiente. Esses dados requerem refinamento e contextualização para que possam ser efetivamente analisados e contemplados nas decisões de negócio, ou na execução das tarefas. E este passo é o que só a “Inteligência Aumentada” pode fazer.



18 visualizações0 comentário
bottom of page