Por que o suporte de autoatendimento é tão bom quanto o conteúdo

Neste ponto, não há dúvida de que investir em algum tipo de ferramenta de autoatendimento tem seu ROI positivo. 

Nos últimos anos, praticamente todas as empresas investiram em chatbots ou assistentes virtuais, disponibilizados centros de ajuda e seções de perguntas frequentes, ou utilizaram outros tipos de ferramentas assistidas com o objetivo de ajudar os clientes a pesquisar e encontrar respostas para suas solicitações por conta própria. 

O objetivo? Reduzindo o número de interações de baixo valor que sua equipe de suporte precisa lidar. 

A princípio, alguns relutaram em embarcar no trem da automação e AI de conversação. No entanto, eles já perceberam que competir e prosperar em mercados superlotados sem uma vantagem competitiva é quase impossível.

Os avanços nas tecnologias de Conversational AI tornaram possível automatizar grandes quantidades de solicitações de suporte, mas algumas marcas ainda lutam para encontrar seu valor real.

Por que as empresas estão lutando com a automação?

Ao implementar uma ferramenta de autoatendimento, a maioria das empresas espera resultados de curto a médio prazo. Quando isso simplesmente não acontece, eles tendem a culpar por diferentes razões, o principal sendo a tecnologia. 

Já ouvimos milhares de vezes que chatbots não são inteligentes o suficiente, que ainda estão ficando para trás e são incapazes de compreender a linguagem humana como um humano faria.

Mas é realmente o caso? Ou será que esperamos algo mais?

Somente boas soluções de IA realmente entendem as solicitações dos clientes

Claro, em alguns casos, os assistentes virtuais dependem muito dos dados de treinamento. Se eles não viram uma solicitação específica antes, em alguns casos, nem conseguem identificar a intenção dessa solicitação. 

Algumas empresas começaram a resolver esse problema escolhendo chatbots que dependem de lógica semântica. Isso significa que, mesmo que nunca tenham visto uma solicitação antes, eles ainda são capazes de identificar o significado das palavras e encontrar a resposta mais próxima. 

AI não pode realmente produzir conteúdo

Neste momento, mesmo que um chatbot seja capaz de responder como um humano, ele realmente não possui inteligência humana. O que isso implica? Isso significa que os chatbots respondem com um script pré-criado ou geram respostas a partir de scripts, mas não podem realmente produzir respostas fundamentadas por conta própria, a menos que tenham informações para se alimentar. 

Claro, eles podem combinar uma solicitação ou consulta do usuário com o conteúdo existente e formular uma resposta, mas não podem criar novos conteúdos por conta própria. 

Então, como isso realmente afeta as taxas de autoatendimento? Vamos cavar um pouco mais fundo.

Algumas tecnologias dependem muito de dados de treinamento

Muitas plataformas de conversação AI estão lutando para fornecer valor real, a menos que haja equipes dedicadas treinando os modelos com dados relevantes. 

Isso significa que uma IA precisa ver alguns exemplos e aprender como reagir ao encontrá-los. Isso é feito por meio de treinando o chatbot.

Para isso, precisamos extrair e selecionar dados para alimentá-los à IA. Portanto, treinar as soluções pode ser extremamente demorado. No entanto, muitas das soluções atuais de IA Conversacional são baseadas apenas em aprendizado de máquina e, portanto, exigem esses treinamentos para melhorar os resultados. 

Escolher uma tecnologia como IA neuro-simbólica que não requer treinamento pode facilitar a vida dos gerentes de projeto e experiência do cliente, e entregar bons resultados com menos manutenção necessária de suas equipes.

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Por que muitos chatbots e soluções de IA conversacional falham em fornecer respostas?

Se você estiver usando um chatbot que realmente entende a intenção e ainda estiver tendo um baixo desempenho do chatbot em relação às taxas de resposta, é provável que você esteja perdendo um conteúdo valioso no qual seus usuários estão interessados. 

Digamos que um usuário pergunte: "Sua loja na 5ª Avenida abre aos sábados?". 

Um chatbot pode formular uma resposta de diferentes maneiras, mas nunca será capaz de dizer sim ou não, a menos que essa informação esteja armazenada em um sistema ao qual tenha acesso. 

A resposta precisa ser armazenada no próprio banco de dados do chatbot, no site do cliente ou em qualquer outro sistema de terceiros conectado ao chatbot. Caso contrário, não haverá uma resposta satisfatória para o cliente. 

As equipes de atendimento e experiência do cliente precisam dedicar algum tempo para analisar as lacunas de conteúdo, ver quais perguntas do usuário não obtiveram respostas adequadas e criar conteúdo para que o chatbot possa responder pelo menos as mais frequentes. 

Quanto mais seu conteúdo for abrangente e detalhado, menores serão as chances de seus clientes ficarem estranhos 'Sinto muito, mas não consegui encontrar uma resposta para sua pergunta'.

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