A implementação da IA não é apenas uma estratégia de crescimento baseada no uso de novas tecnologias, mas uma evolução na maneira como as empresas entendem, se conectam e atendem seus clientes.
A capacidade de antecipar necessidades, oferecer recomendações personalizadas e criar interações contextualmente relevantes, proporcionada por soluções de Inteligência Artificial, redefiniu o que entendemos como o padrão de excelência no atendimento aos desejos do cliente.
Para entender como isso se traduz, na prática, e descobrir dados que comprovam as vantagens dessa adoção para sua empresa, continue sua leitura!
Conceito de IA para além dos modelos de linguagem
IA, de maneira ampla, refere-se à criação de algoritmos e sistemas que podem realizar tarefas que, anteriormente, estavam exclusivamente associadas à inteligência humana: aprendizado, raciocínio, solução de problemas, compreensão de linguagem, reconhecimento de padrões, entre outras competências.
Ainda existem muitas dúvidas em torno do que é e o que não é Inteligência Artificial. Não à toa, afinal, sempre que novas tecnologias surgem e aumentam sua relevância no mercado, é necessário um tempo de maturação até que tudo se esclareça.
O ChatGPT, uma das ferramentas mais conhecidas nesse contexto, é um modelo de linguagem.
Esses modelos são uma subcategoria de IA, conhecida como Processamento de Linguagem Natural (PLN), cujo foco está na interação entre humanos e computadores.
No entanto, a IA tem um espectro muito mais abrangente de capacidades, afinal, nem sempre se tem como objetivo o aprimoramento da relação entre homens e máquinas. Pode-se buscar, por exemplo, fazer análises de dados mais avançadas, otimização de processos, previsão de tendências e muitas outras tarefas.
Para elas, os modelos de linguagem não são os mais adequados.
Tipos de IA
Existem algumas classificações diferentes sobre o tema, mas existe um consenso maior sobre a existência de três tipos de Inteligência Artificial, que se diferenciam por suas funcionalidades e técnicas empregadas: a Inteligência Artificial Limita (ANI), a Inteligência Artificial Geral (AGI) e Superinteligência (ASI).
Veja detalhes sobre cada uma delas:
- IA Limita: idealizada e treinada para realizar atividades características. Chatbots, como o ChatGPT, são exemplos desse modelo. Apresenta boa performance nas tarefas específicas para as quais foi pensada, mas é limitada ao escopo definido. São assistentes altamente especializados!
- IA Geral: é um tipo mais avançado de IA, que possui a capacidade de realizar praticamente qualquer tarefa cognitiva humana. Na prática, entende-se que esses modelos têm uma capacidade maior de generalização e adaptação a diferentes contextos. No entanto, a IA geral ainda está em estágios iniciais de pesquisa e desenvolvimento.
- IA Superinteligente: esse tipo se propõe a ir para um próximo nível. É um conceito ainda teórico, que se refere a uma forma de IA que ultrapassa a inteligência humana, ou seja, executa tarefas que nem seres humanos seriam capazes de fazer, agindo de forma autônoma.
Aplicações práticas da IA para o entendimento do cliente
Como você já deve ter percebido, as áreas nas quais a IA pode trazer transformações são diversas. Não seria diferente no contexto do entendimento do cliente, especialmente pela sua capacidade de converter grandes volumes de dados — big data — em insights acionáveis.
Reunimos algumas das principais aplicações:
Análise de dados
A IA é uma ferramenta e tanto para a análise de grandes conjuntos de dados de clientes. Ela pode identificar padrões, correlações e anomalias em dados complexos, o que permite às empresas entender melhor o comportamento dos consumidores no passado, atual e até no futuro.
Vale ressaltar que fazer esse tipo de análise mais avançada, manualmente, seria muito demorado ou, em alguns cenários, poderia até mesmo ser inviável tecnicamente.
Categorização
Outra aplicação interessante é a categorização inteligente de clientes, com base em diversos critérios, como preferências de compra, histórico de interações e comportamentos online.
É útil perceber que ela pode, inclusive, via algoritmos de Machine Learning, encontrar parâmetros “escondidos” nos dados, que fogem do padrão e podem, por isso, revelar oportunidades de públicos ainda não explorados.
Não precisamos nem dizer o quanto isso muda todo o status quo da personalização de estratégias de marketing e atendimento, não é mesmo?
Identificação de semelhanças
Diretamente conectado com a função anterior está o fato de que a IA também pode identificar semelhanças entre clientes, formando grupos ou segmentos de público.
Boa parte dos times de marketing ainda faz a segmentação baseada em dados demográficos ou de interesses. A Inteligência Artificial permite ir além, ao identificar oportunidades de agrupamento com um nível de aprofundamento muito maior.
Quando isso acontece, fica muito mais fácil atingir — e superar — as expectativas dos consumidores quanto à customização de ofertas.
Predição de comportamento
Por fim, um dos maiores superpoderes da IA reside na utilização dos algoritmos de Machine Learning para prever o comportamento futuro dos clientes com base em padrões passados.
Por exemplo, através dela, torna-se possível prever quais produtos um cliente pode comprar ou quais abordagens podem deixá-lo mais interessado.
Esse é o segredo para as empresas conseguirem entregar o “fator uau”, pois é o que permite uma antecipação proativa em relação às necessidades e desejos do consumidor.
O que a IA para entendimento do cliente pode trazer de benefícios?
Essas aplicações que citamos têm o potencial de trazer inúmeras vantagens para os processos relacionados aos clientes — desde o tratamento individualizado a cada um até a viabilização do crescimento em escala.
Veja só:
Entendimento do indivíduo
Não há como subestimar a importância do entendimento do perfil de cada cliente para a empresa oferecer soluções melhores.
Ao entender as preferências individuais, a IA ajuda a tornar as interações muito mais contextualizadas e relevantes. Por isso, coloca em prática aquilo que os consumidores tanto anseiam: 66% deles esperam que as marcas consigam compreender seus desejos e necessidades.
Personalização
Como mencionamos ao longo do texto, a IA possibilita a criação de experiências altamente personalizadas. E esse já não é um diferencial. É uma realidade do mercado e quem não se adaptar provavelmente ficará para trás: quem investe em personalização e consegue fazê-la de forma bem-sucedida pode gerar uma receita 40% maior.
Por meio da análise contínua e automatizada de dados individuais, bem como a combinação com dados de grupos segmentados, as empresas podem adaptar dinamicamente suas ofertas, mensagens e interações, garantindo que atendam às necessidades específicas de cada cliente.
Recomendações estratégicas
A IA não apenas compreende os clientes, o que, por si só, já seria valioso, mas também é capaz de recomendações estratégicas com alto potencial de retorno.
Isso acontece pois, ao usar algoritmos de aprendizado de máquina, ela analisa padrões comportamentais e históricos para sugerir ações que impulsionem os objetivos de negócios da empresa.
Além disso, com base nos padrões de comportamento identificados, pode antecipar as necessidades dos clientes. Essa capacidade preditiva permite que as empresas estejam um passo à frente, ofereça produtos, serviços ou suporte antes mesmo que o cliente os solicite.
Já pensou no quanto isso pode reduzir as taxas de churn de empresas SaaS, por exemplo?
Para que você tenha ideia o quanto de movimentação isso gera, o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação está projetado para atingir US$ 12 bilhões até 2025.
Sai em vantagem quem aproveitar primeiro as oportunidades proporcionadas por esse crescimento!
Escalabilidade
Uma das principais vantagens da IA é sua capacidade de escalabilidade. Mesmo diante de grandes conjuntos de dados e com um número significativo de clientes, a IA pode processar informações de maneira rápida, estratégica e eficiente.
Com isso, a IA reduz significativamente a carga de trabalho manual e o índice de erros, por automatizar tarefas repetitivas e processos complexos, além de aumentar a assertividade das análises.
Conclusão
O poder da IA, no contexto do entendimento do cliente, está na sua capacidade de analisar dados e compreender o indivíduo a fundo, o que gera outputs valiosos para melhorar a experiência do cliente em toda a sua jornada.
A personalização dinâmica e em escala permite adaptações em tempo real com base nas nuances comportamentais de cada cliente. Afinal, cada pessoa é única, passa por mudanças e nem todos os comportamentos são tão facilmente previsíveis.
Além disso, também mostramos como as recomendações estratégicas geradas pela IA orientam as empresas na conquista de seus objetivos, ao transformar dados brutos em ações tangíveis e com alto potencial de conversão.