Atendimento dá salto com computação cognitiva

Desde o estabelecimento da premissa de que o cliente tem sempre razão, no início do século 20, os critérios para um bom atendimento tornaram-se cada vez mais rigorosos. Com a popularização da internet e das lojas virtuais, entender o que deseja o cliente e como ele compra passou a ser fundamental para o sucesso de qualquer e-commerce. Agora, uma nova tecnologia, a computação cognitiva, começa a ditar os próximos passos para um aperfeiçoamento ainda maior do atendimento e da possível fidelização do consumidor.

A computação cognitiva, que tem o Watson, da IBM, como seu melhor exemplo, baseia-se na capacidade de processamento de grandes quantidades de dados e na possibilidade de aprendizado, como acontece com as pessoas e sua aptidão para a cognição. Assim, no lugar de executar comandos preestabelecidos por programadores, esses sistemas acumulam conhecimento, extraído de dados estruturados e não estruturados, como a linguagem natural, imagens e textos.

Plataformas de tecnologia atuam no processamento de todas essas informações, usando sistemas com algoritmos matemáticos avançados. O resultado são novos e inusitados insights, como os relacionados a um consumidor específico. Em que tipo de produto ele estaria interessado neste momento? Quanto estaria disposto a pagar? Como impactá-lo da melhor forma?

As lojas, especialmente as virtuais, acumulam vastas quantidades de dados sobre seus clientes. Muitas já utilizam essas informações para oferecer uma experiência personalizada de compra. Mas a computação cognitiva pode elevar esse relacionamento a um nível muito superior, ao apresentar resultados mais assertivos para os dois lados do balcão, o do consumidor e o do vendedor. Isso só é possível porque esses sistemas conseguem cruzar inúmeras variáveis e realizar cálculos improváveis para um ser humano.

“É possível estabelecer uma correlação entre compras feitas por clientes em um supermercado e definir, por exemplo, que o consumidor de um determinado item também pode querer comprar outro. Numa loja física, isso ajuda a redistribuir as mercadorias ou estabelecer promoções a serem feitas”, diz Alan Godoy Souza Mello, pesquisador do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um dos mais importantes núcleos de pesquisa de TI da América Latina, localizado em Campinas, no interior de São Paulo. “Numa loja com milhares de itens, seria necessário analisar, para milhões de clientes, as vendas relacionadas a cada item, um cálculo impossível de ser feito manualmente”, diz Mello.

Além de uma experiência de compra personalizada, com dados certeiros, os gerentes de marketing podem traçar campanhas fundamentadas em informações mais concretas, em vez de se deixarem guiar por suposições sobre o comportamento do consumidor. Ao combinar e analisar dados históricos, estruturados e não estruturados, é possível prever cenários e auxiliar os gestores na tomada de decisões.

Também dá para identificar um produto cuja procura tenha aumentado, outro que registrou queda e entender em quais nichos de consumo esses movimentos se deram. “Esse tipo de informação pode direcionar campanhas ou ações pontuais de marketing”, diz Mello.

A computação cognitiva pode ainda ajudar os Serviços de Atendimento ao Consumidor (SACs) a darem uma guinada inovadora. A capacidade que essa tecnologia tem para processar a linguagem natural das pessoas faz dela a candidata ideal para equipar robôs de atendimento online. No lugar de buscar informação em páginas estáticas nos sites das lojas, o cliente pode interagir com bots, programas de inteligência artificial preparados para solucionar dúvidas.

Os atendentes virtuais recebem a pergunta, fazem a interpretação, buscam pelas informações em seus catálogos de dados e devolvem uma resposta ao consumidor. Se a explicação não for satisfatória, um operador humano pode dar continuidade ao atendimento.

A capacidade do sistema de processar as sutilezas da fala endereça boa parte das questões mais comuns. “É possível lidar com uma grande quantidade de clientes de forma personalizada, guardar históricos das conversas e ainda fazer indicações baseadas nesses históricos”, afirma Mello.

O telemarketing tradicional também ganhou uma ajuda e tanto da computação cognitiva. Todas as informações a respeito do consumidor processadas e analisadas pelo sistema apoiam o operador na hora de conversar com o cliente.

Em última análise, a computação cognitiva, além de auxiliar os departamentos de marketing e atendimento, oferece uma mãozinha extra para a fidelização do cliente. Muito além dos dados úteis que ajudam na tomada de decisões de um gerente, ao facilitar a leitura de grandes volumes de informação, a tecnologia de máquinas inteligentes se sobressai por seu conjunto de capacidades, análogas ao da mente humana, e todas disponíveis para ajudar na operação.

Uma das análises pode ser baseada nas conexões por redes sociais, por exemplo. Interessa hoje a qualquer empresa entender o que seus clientes ou possíveis consumidores estão falando sobre suas marcas em redes como Twitter, Facebook e Instagram.

Um sistema capaz de analisar quais páginas foram mais curtidas, que tipo de expressão está sendo usada para definir uma marca ou a extensão de um post negativo pode ser de extremo valor para todo departamento de marketing. A computação cognitiva está preparada para oferecer tudo isso.

Desde o estabelecimento da premissa de que o cliente tem sempre razão, no início do século 20, os critérios para um bom atendimento tornaram-se cada vez mais rigorosos. Com a popularização da internet e das lojas virtuais, entender o que deseja o cliente e como ele compra passou a ser fundamental para o sucesso de qualquer e-commerce. Agora, uma nova tecnologia, a computação cognitiva, começa a ditar os próximos passos para um aperfeiçoamento ainda maior do atendimento e da possível fidelização do consumidor.

A computação cognitiva, que tem o Watson, da IBM, como seu melhor exemplo, baseia-se na capacidade de processamento de grandes quantidades de dados e na possibilidade de aprendizado, como acontece com as pessoas e sua aptidão para a cognição. Assim, no lugar de executar comandos preestabelecidos por programadores, esses sistemas acumulam conhecimento, extraído de dados estruturados e não estruturados, como a linguagem natural, imagens e textos.

Plataformas de tecnologia atuam no processamento de todas essas informações, usando sistemas com algoritmos matemáticos avançados. O resultado são novos e inusitados insights, como os relacionados a um consumidor específico. Em que tipo de produto ele estaria interessado neste momento? Quanto estaria disposto a pagar? Como impactá-lo da melhor forma?

As lojas, especialmente as virtuais, acumulam vastas quantidades de dados sobre seus clientes. Muitas já utilizam essas informações para oferecer uma experiência personalizada de compra. Mas a computação cognitiva pode elevar esse relacionamento a um nível muito superior, ao apresentar resultados mais assertivos para os dois lados do balcão, o do consumidor e o do vendedor. Isso só é possível porque esses sistemas conseguem cruzar inúmeras variáveis e realizar cálculos improváveis para um ser humano.

“É possível estabelecer uma correlação entre compras feitas por clientes em um supermercado e definir, por exemplo, que o consumidor de um determinado item também pode querer comprar outro. Numa loja física, isso ajuda a redistribuir as mercadorias ou estabelecer promoções a serem feitas”, diz Alan Godoy Souza Mello, pesquisador do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um dos mais importantes núcleos de pesquisa de TI da América Latina, localizado em Campinas, no interior de São Paulo. “Numa loja com milhares de itens, seria necessário analisar, para milhões de clientes, as vendas relacionadas a cada item, um cálculo impossível de ser feito manualmente”, diz Mello.

Além de uma experiência de compra personalizada, com dados certeiros, os gerentes de marketing podem traçar campanhas fundamentadas em informações mais concretas, em vez de se deixarem guiar por suposições sobre o comportamento do consumidor. Ao combinar e analisar dados históricos, estruturados e não estruturados, é possível prever cenários e auxiliar os gestores na tomada de decisões.

Também dá para identificar um produto cuja procura tenha aumentado, outro que registrou queda e entender em quais nichos de consumo esses movimentos se deram. “Esse tipo de informação pode direcionar campanhas ou ações pontuais de marketing”, diz Mello.

A computação cognitiva pode ainda ajudar os Serviços de Atendimento ao Consumidor (SACs) a darem uma guinada inovadora. A capacidade que essa tecnologia tem para processar a linguagem natural das pessoas faz dela a candidata ideal para equipar robôs de atendimento online. No lugar de buscar informação em páginas estáticas nos sites das lojas, o cliente pode interagir com bots, programas de inteligência artificial preparados para solucionar dúvidas.

Os atendentes virtuais recebem a pergunta, fazem a interpretação, buscam pelas informações em seus catálogos de dados e devolvem uma resposta ao consumidor. Se a explicação não for satisfatória, um operador humano pode dar continuidade ao atendimento.

A capacidade do sistema de processar as sutilezas da fala endereça boa parte das questões mais comuns. “É possível lidar com uma grande quantidade de clientes de forma personalizada, guardar históricos das conversas e ainda fazer indicações baseadas nesses históricos”, afirma Mello.

O telemarketing tradicional também ganhou uma ajuda e tanto da computação cognitiva. Todas as informações a respeito do consumidor processadas e analisadas pelo sistema apoiam o operador na hora de conversar com o cliente.

Em última análise, a computação cognitiva, além de auxiliar os departamentos de marketing e atendimento, oferece uma mãozinha extra para a fidelização do cliente. Muito além dos dados úteis que ajudam na tomada de decisões de um gerente, ao facilitar a leitura de grandes volumes de informação, a tecnologia de máquinas inteligentes se sobressai por seu conjunto de capacidades, análogas ao da mente humana, e todas disponíveis para ajudar na operação.

Uma das análises pode ser baseada nas conexões por redes sociais, por exemplo. Interessa hoje a qualquer empresa entender o que seus clientes ou possíveis consumidores estão falando sobre suas marcas em redes como Twitter, Facebook e Instagram.

Um sistema capaz de analisar quais páginas foram mais curtidas, que tipo de expressão está sendo usada para definir uma marca ou a extensão de um post negativo pode ser de extremo valor para todo departamento de marketing. A computação cognitiva está preparada para oferecer tudo isso.