Inteligência artificial
Tomada de decisões com IA: além do alarde
IA em tempo real não é só uma tendência, é uma maneira de transformar a experiência do cliente. Nós reunimos especialistas, melhores práticas e exemplos para mostrar a você como fazer isso.
“À medida que a tecnologia evolui... também aumenta a oportunidade para as marcas construírem relacionamentos de maior valor com os clientes com base na relevância e familiaridade.”
Inteligência artificial. Relacionamentos reais.
Uma interação verdadeira personalizada com o cliente parece ser interessante na teoria, mas várias equipes de marketing não têm certeza de como alcançar isso na prática. É aí que a IA entra em cena. Se for utilizada com sabedoria, a inteligência artificial produz uma compreensão mais profunda dos clientes em diferentes contextos e canais.
A IA pode ler sinais e perceber as intenções únicas do seu cliente – de comprar, atualizar e até mesmo cancelar – antes de agir. Impulsionada por dados em tempo real, a IA pode trazer ofertas únicas e relevantes automaticamente ou guiar representantes de atendimento ao cliente (CSRs) para fazer a oferta certa no momento certo. Em setores altamente regulamentados, a IA também pode ser uma ferramenta de transparência de valor inestimável para justificar por que você está apresentando ofertas específicas a clientes específicos e demonstrar que não há nenhum preconceito inconsciente.
Webinar
Tratar interações como uma série de contatos recorrentes e únicos é uma atitude fadada ao fracasso.
Transformação de uma jornada do cliente por vez
Empresas que obtêm resultados financeiros a partir de investimentos em IA têm uma coisa em comum: seu foco está na correção de problemas com o maior impacto na experiência do cliente, como tempos de espera ou tempos médios de tratamento, e agem de forma decisiva no momento.
Para se juntar a elas, comece identificando as oportunidades menos invasivas, de menor esforço e de maior impacto para transformar sua marca e ter uma interação com o cliente ideal. Por exemplo, você poderia:
- Reduzir o churn de clientes por meio de ofertas em tempo real que atendam às necessidades individuais
- Apresentar promoções mais relevantes a clientes específicos em vez de fazer isso por segmento
- Usar o processamento natural da linguagem, sinais de intenção e análise preditiva para ajudar os CSRs a chegar às Next Best Actions com mais agilidade
- Prever quais contas têm mais probabilidade de influenciar e comprar, permitindo às equipes de vendas manter o foco em seus esforços
Construir uma IA poderosa e omni-channel
A IA tem o potencial de melhorar significativamente o modo como sua organização funciona, desde a tomada de decisões à cultura e aos benefícios que afetam a receita positivamente. Mas não cometa o erro de aplicar a IA somente a alguns poucos casos de uso do cliente, alimentando-a com dados uma vez por semana e isolando-a do restante da empresa.
As histórias de sucesso mais marcantes vêm de organizações onde a IA é abastecida por dados em tempo real, atua em todos os canais do cliente e é flexível o suficiente para ser mais transparente quando a situação exigir. Para chegar a esse ponto, é necessário combinar vários recursos da IA, como:
- Algoritmos de aprendizagem de máquina, que permitem aos clientes ver as melhores ofertas contextuais e melhorar em tempo real
- Análise preditiva, que extrai informações de conjuntos de dados existentes para detectar padrões e prever resultados
- Tecnologia de regras de negócios, que assegura que as ofertas certas sejam priorizadas, os regulamentos seguidos e os clientes respeitados
- Ferramentas visuais de arrastar e soltar, para que os executivos possam conectar facilmente big data e algoritmos de aprendizagem de máquina às suas estratégias de decisão
Whitepaper
Otimizar a IA para obter benefícios máximos exige uma abordagem que equilibre a segurança com a eficiência por meio de um controle criterioso.
"Adotar uma tecnologia como a Pega, que oferece informações claras e auditáveis no processo de tomada de decisões, pode ajudar a liberar um enorme valor em ofertas”.
Estudos de caso de clientes
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