Quase metade (48%) das pessoas prefere ir ao dentista do que ligar para o atendimento ao cliente. Caramba. Mas, isso realmente deveria ser tão surpreendente? Aqui estão os contact centers orientados por dados para suporte proativo, preditivo e preventivo em seu atendimento ao cliente.
Não é incomum esperar dias – se não semanas – por uma resposta a um e-mail, se alguma vez vem em tudo. Ou espere horas para falar com um agente no telefone. As opções de retorno de chamada também nem sempre funcionam: 62% foram ignoradas por empresas várias vezes. E talvez o pior de tudo, mesmo quando os clientes interagem com um agente, 65% precisam fazer o acompanhamento várias vezes para resolver um único problema. Nesse contexto, o dentista não soa tão mal assim.
Essas experiências desfavoráveis estão fazendo com que os clientes tenham uma paciência cada vez menor que cada vez mais atacam os agentes de atendimento ao cliente. 1 em cada 3 admite ter gritado ou xingado um agente de atendimento ao cliente. Enquanto isso, os agentes, sob mais pressão do que nunca e sobrecarregados à medida que os volumes de tickets aumentam, estão ficando chateados e às vezes agindo de forma grosseira.
Sua Central de Atendimento ao Cliente está prestando serviço ou falhando com seu pessoal?
O atendimento ao cliente está falhando com todos. A maneira padrão de fazer as coisas, que dependia fortemente de clientes participando da tarefa demorada de entrar em contato com uma empresa, está custando bilhões de dólares às empresas. Ainda assim, as ineficiências também estão causando a desistência dos clientes.
O autoatendimento na forma de bases de conhecimento e agentes virtuais fechando tickets automaticamente causaram um impacto notável na experiência geral de suporte. Ainda assim, esse autoatendimento precisa dar um passo adiante e ver as marcas se tornarem campeãs do cliente, antecipando e evitando que problemas aconteçam em primeiro lugar.
Campeões do cliente são feitos com dados
As organizações têm tantos dados à sua disposição, mas muitas vezes esses dados ficam em silos, nunca se comunicando. Como resultado, as organizações não estão usando efetivamente mais de 80% dos dados.
Para se tornarem campeãs de clientes, as marcas devem aproveitar melhor seus dados entre departamentos. Antes da IA, isso era muito caro para escalar.
Agora, a IA pode ser treinada para ser esses orquestradores mestres, entendendo atributos semelhantes de quais clientes estão entrando em contato e quando, e para encontrar as correlações entre o ciclo de vida e jornadas de clientes e contatos para uma empresa. A IA também pode combinar tudo isso com inteligência de produto e contexto a partir de sinais em tempo real.
Todos esses dados podem dar às empresas os superpoderes para realmente antecipar o que os clientes podem precisar no futuro.
Dados críticos para impulsionar esta nova era de suporte incluem:
Tipo e Frequência de Contato: Existem clientes específicos que entram em contato com frequência, mesmo com consultas menores ou básicas? (ou seja, questões técnicas comuns). Podemos antecipar a próxima pergunta ou perguntas que eles provavelmente terão com novos produtos ou serviços? Contatos vinculados a produtos ou serviços específicos: Quais são as consultas e em que parte da jornada (pré-compra, compra, seis meses após a compra etc.) os clientes estão entrando em contato com um determinado produto ou serviço? Por exemplo, depois que um cliente possui um novo aspirador robótico por três meses, muitas vezes há dúvidas sobre manutenção ou substituição de filtros de clientes que se encaixam em um perfil específico? Existe uma oportunidade de antecipar esses pontos de contato e entrar em contato com as informações antes que um cliente precise?
Drivers de contexto para contatos : você tem informações sobre o dia, hora, local, clima ou outros fatores externos que influenciam a probabilidade de um cliente enfrentar um problema e entrar em contato com uma empresa? Digamos, se uma pessoa estiver em um local com temperaturas muito altas, o desempenho de diferentes produtos muda? Existem dicas que podem ser fornecidas para mitigar o desempenho ruim antes que ele seja experimentado? “Uau, está quente lá fora. Preserve a carga de suas e-bikes não andando em temperaturas acima de 113 graus!”
Insights do sistema de back-end: necessidades de IA a capacidade de agir em mudanças nos sistemas de negócios, como gerenciamento de pedidos e estoque, gerenciamento de relacionamento com clientes, fidelidade e operações.
Quando os dados se comunicam e descobrem padrões do contexto histórico, eles podem genuinamente potencializar uma experiência de suporte que é proativa e preventiva. É essencial, no entanto, ser alvo na divulgação. Vivemos em um mundo de confusão e barulho, e ninguém quer ser bombardeado com mensagens desnecessárias.
Somente quando uma marca antecipa um problema para uma pessoa específica, em um momento muito específico, isso deve divulgação ocorra.
Transformando o suporte de um centro de custos e resolução em um centro de advocacia
Por décadas, o call center tem sido uma linha de montagem de agentes focados em resolver problemas e tirar dúvidas, sugando muitos custos e oferecendo pouco impacto na saúde geral de uma empresa. Esses tempos se foram. À medida que a experiência do cliente se tornou uma aposta, a função de suporte ao cliente mudou para uma função que afeta diretamente a receita.
As pessoas baseiam suas decisões de compra nas experiências do cliente, e cada interação que uma pessoa tem com uma marca pode ser o catalisador para construir confiança ou destruí-la completamente.
Ao aproveitar os dados e mudar para cuidados mais preditivos, proativos e preventivos, o suporte pode se transformar em um verdadeiro centro de advocacia que constrói os relacionamentos mais profundos que as marcas têm já teve com os clientes. Relacionamentos construídos com base na confiança e na noção de que as marcas estão cuidando dos clientes e têm seus melhores interesses no coração. Vejamos alguns exemplos do que é possível.
Estou atrasado para o aeroporto, preso no trânsito enquanto tento desesperadamente pegar meu voo para casa. Isso não vai acontecer. Quando pego meu telefone para ligar para a companhia aérea, vejo uma mensagem: Emily, notamos que você ainda não está no aeroporto e pode perder seu voo de volta para Denver. Há outro voo saindo às 18h32. Você gostaria que sentássemos nisso para você? Por que sim, você absolutamente pode.
Ou digamos que estou esperando que um vestido seja entregue para um casamento este fim de semana. À medida que o dia da entrega se aproxima, abro meu e-mail: Eu sei que você está esperando uma entrega hoje. Sentimos muito; houve um evento climático que causou um atraso. Em vez de chegar amanhã, seu pedido será entregue na quarta-feira às 17h. Mais uma vez, sentimos muito pelo inconveniente. Pelo menos eu sei que ainda está chegando a tempo. E se eu estiver esperando minha carona em uma cidade movimentada canto quando começa a chover? Quer cortar 5 minutos de tempo de espera? Caminhe até a esquina da Park com a 35th, e seu motorista pode buscá-lo mais rápido.
Indo para lá agora.
A IA potencializa o futuro do atendimento proativo ao cliente
A dependência exclusivamente de humanos para fornecer suporte impediu que os cuidados proativos e preditivos fossem escaláveis. Sem IA, é muito caro tentar esse tipo de atendimento de forma generalizada – para todos os clientes, não apenas para alguns poucos selecionados.
A IA pode ser treinada para antecipar efetivamente – com base em uma infinidade de dados mudanças e combinações – quando uma pessoa individual provavelmente experimentará um problema e tomará as medidas apropriadas para A) impedir que isso aconteça ou B) no mínimo, comunicar o revés ou a mudança nos planos aos clientes antes que eles tenham que tomar a hora de entrar em contato com uma empresa.
Esse tipo de ajuda irá defender o futuro do relacionamento com o cliente.
