\ Enquanto ansioso para me conectar com diversos líderes de experiência do cliente visionários em marcas como Porsche e FedEx, eu estava cético de que as conversas sobre IA tendem a se transformar em hype e lugares-comuns. Eu queria ideias acionáveis que pudesse trazer de volta para a equipe Guru - e foi isso que obtive e mais.

Com café na mão, minha ansiedade rapidamente evaporou quando me sentei e conversei com algumas pessoas à minha volta. Executivos de grandes marcas compartilharam abertamente sua visão para desmistificar o potencial da IA de apoiar a experiência do cliente omnichannel. Alguns estavam apenas experimentando um pouco de IA, enquanto outros estavam profundamente envolvidos em vários projetos.

Antes que percebêssemos, o evento começou com Gil Pongetti da UPS nos mostrando sua recente implementação de um chatbot alimentado por IA, seguido de uma animada discussão em painel aberto com especialistas do setor, incluindo o próprio Steve Mayernick da Guru. Após discussões em mesas redondas, o dia terminou em um Laboratório de Inovação, onde executivos de marca se encontraram pessoalmente com provedores de soluções de IA em um ambiente descontraído.

O dia foi preenchido com histórias concretas sobre desafios reais, vitórias mensuráveis e ideias para próximos passos tangíveis. Após anotar freneticamente notas e insights ao longo do dia, aqui estão as minhas 5 principais conclusões:

1. A IA é tão inteligente quanto os dados e o treinamento por trás dela

Quando se trata de soluções de suporte de IA, o ditado clássico da IBM, "lixo entra, lixo sai", é apropriado. Para que a IA entregue resultados na experiência do cliente - seja como um chatbot, solução de fluxo de trabalho ou assistente de agente - os dados nos quais ela se baseia precisam ser de alta qualidade e confiáveis. Você também precisa de um mecanismo pelo qual a solução de IA esteja constantemente aprendendo e se aprimorando, o que requer supervisão cuidadosa e ajustes contínuos.

2. A IA deve reforçar a experiência dentro de seus canais existentes, não criar novos

Os clientes devem esperar uma experiência consistente em todos os seus canais de suporte. Esta prática recomendada foi ecoada várias vezes ao longo do dia. Com isso em mente, qualquer solução de IA deve melhorar a experiência do cliente e/ou do agente enquanto mantém a consistência em seus canais. Por exemplo, isso pode se traduzir na voz e tom usados ao interagir com clientes, na experiência de fluxo de trabalho de seus agentes ou no processo de escalonamento de casos.

3. Seja transparente com os clientes

Não tente enganar seus clientes e fingir que seu novo chatbot é um agente de suporte humano. Seus clientes são inteligentes o suficiente para perceber, e isso só os frustrará e prejudicará suas pontuações de CSAT. Em vez disso, chame explicitamente que é um bot ou assistente virtual, e dê aos clientes uma maneira fácil de contatar um agente ao vivo ou de outra forma ignorar o bot. A UPS compartilhou como cada interação por chat começa com seu novo assistente virtual auto-identificado, e se um cliente é escalado para um agente ao vivo, todas as interações do bot são transferidas de forma transparente, mitigando assim perguntas repetidas.

4. Comece pequeno e itere

Há tantas maneiras de potencialmente alavancar a IA para melhorar suas operações de serviço e experiência do cliente. Faça um favor a si mesmo e não tente abarcar tudo de uma vez. É importante começar pequeno e aprender com suas primeiras vitórias e desafios antes de investir recursos substanciais. A melhor abordagem é identificar um desafio ou área discreta para melhoria que a IA possa potencialmente abordar e começar por aí.

5. Defina os objetivos certos para rastrear e construir aceitação

Depois de decidir sobre um projeto específico, examine suas métricas de referência de KPI atuais para o canal, defina métricas e objetivos de sucesso e avalie soluções que possam melhor alcançá-los. Essa abordagem funciona especialmente bem quando você não tem um patrocinador executivo no C-Suite, pois você pode construir mais facilmente o caso de negócio para a IA por meio de um projeto inicial mais seguro e expandir à medida que obtém aceitação.

Aqui está um exemplo que o Guru Steve Mayernick compartilhou sobre a redução do tempo de espera em 20%:

Curioso para saber mais sobre o cenário de IA para suporte? Confira nosso webinar recente Elevate Live, "Como a IA Pode Dar à Sua Equipe de Suporte "Luvas Brancas," Não Avisos Prévios.