Seu chatbot consegue perceber a diferença...?
"Quero enviar um livro para a França"
"Quero reservar um navio para a França"
Exatamente as mesmas palavras usadas em uma ordem diferente podem ter um impacto dramático no significado de uma frase. A linguagem humana está repleta de homônimos, ou palavras com duplo sentido. Embora uma pessoa comum possa detectar facilmente o significado das palavras usando pistas de contexto, o mesmo não pode ser dito de toda a tecnologia de Chatbot projetada para envolver seus clientes.
Por exemplo, seu Chatbot consegue distinguir entre um substantivo e um verbo? A realidade é que muitos Chatbots têm dificuldade para entender o contexto e o significado devido à sua configuração ou, possivelmente, não têm recursos de compreensão de linguagem natural (NLU). Isso é importante porque os Chatbots estão sendo cada vez mais implantados pelas empresas para desviar as perguntas dos clientes das dispendiosas operações de call center. Essas mesmas empresas também querem manter uma experiência positiva do cliente por meio de interações significativas de atendimento ao cliente.
De acordo com a Forrester Consulting, 50% dos consumidores disseram que muitas vezes se sentem frustrados em suas interações com os Chatbots e quase 40% dessas interações foram marcadas como negativas. Ainda mais convincente é o fato de que uma experiência negativa com o Chatbot pode afastar 30% dos clientes.1
Muitas dessas interações negativas resultam de Chatbots da primeira geração que não tinham os avanços tecnológicos - e, o que é mais importante, a capacidade de entender o significado e o contexto - que agora estão disponíveis nas ferramentas atuais de IA de conversação. Esses bots antigos foram projetados para coletar informações de contato ou atuar como uma sala de espera virtual, colocando os clientes em espera até que pudessem ser contatados por um agente ao vivo. Os chatbots de segunda geração adicionaram o aprendizado de máquina (ML) para programar as conversas com o cliente com perguntas e respostas predefinidas, ou até mesmo fluxos de trabalho específicos do setor, mas essas soluções não conseguiam responder a perguntas complexas, responder a consultas de cauda longa ou envolver os clientes de maneira significativa. O que aumenta a frustração do cliente é a incapacidade desses chatbots de entender o significado contextual de uma pergunta, forçando os clientes a procurar um agente ao vivo para facilitar uma transação ou resolver um problema.
A boa notícia é que as soluções atuais de IA conversacional são excelentes para manter conversas significativas com os clientes por meio da orquestração de Processamento de Linguagem Natural (PLN), Aprendizado de Máquina (AM) e Léxicos que ficam mais inteligentes a cada interação. Os chatbots que usam NLP podem interpretar a linguagem humana dividindo as consultas em palavras, juntamente com a intenção real das palavras no contexto da frase. Esse processo de PNL semântico combina e vincula conceitos para entender a linguagem natural. As soluções de PNL também são conversacionais, pois podem processar respostas e fazer perguntas de esclarecimento, o que resulta em interações mais positivas com o cliente, maior satisfação do cliente e a capacidade de gerar resoluções mais rápidas.
Atualmente, as ferramentas de IA conversacional podem ser utilizadas com sucesso em uma variedade de casos de uso diferentes. Por exemplo, os chatbots são amplamente usados para suporte ao cliente porque podem atuar como um agente disponível para resolver problemas automaticamente, respondendo a perguntas frequentes ou fazendo atualizações de contas, 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano. Os Chatbots capazes de concluir com eficácia até mesmo essas tarefas simples podem proporcionar um retorno substancial sobre o investimento. O Chatbot certo também pode ser usado em seu site para ajudá-lo a automatizar o upsell e a venda cruzada de produtos com base em conversas com clientes ou termos de pesquisa. Por fim, os Chatbots podem ser utilizados internamente pelos departamentos de RH e TI para ajudar a treinar, integrar e responder às perguntas dos funcionários.
Se usados corretamente, os Chatbots podem ter um impacto positivo significativo na experiência do cliente. De acordo com a Forrester Consulting, 61% dos clientes pesquisados disseram que estão mais propensos a retornar a uma marca depois de uma experiência positiva com o Chatbot e 56% procurariam os Chatbots no futuro depois de uma experiência positiva. 1
Conclusão: as empresas que desejam implantar com sucesso um Chatbot que cause um impacto positivo na experiência do cliente precisam de uma solução que possa entender o contexto e o significado por trás das consultas dos clientes. Saber a diferença pode ser tão importante quanto reservar um navio e enviar um livro.
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