Engagement preditivo: como a inteligência artificial prevê as necessidades dos clientes

Os clientes de hoje esperam mais do que apenas um serviço rápido: eles querem um atendimento que pareça pessoal e ocorra inclusive antes de que eles peçam ajuda. Se a sua empresa espera que um cliente entre em contato, talvez já seja tarde demais.

É aí que entra o engagement preditivo. Usando inteligência artificial (IA), o engagement preditivo ajuda você a entender o comportamento do cliente em tempo real. Ele usa esse insight para prever o que seus clientes necessitam e envia a mensagem ou a oferta certa no momento exato. Este é o próximo passo para melhorar a forma como as pessoas experimentam a sua marca.

No passado, as empresas esperavam que os clientes ligassem ou enviassem e-mails com uma pergunta ou reclamação. Essa abordagem não funciona mais. Hoje em dia, as pessoas querem que o serviço de atendimento ao cliente entenda o que elas necessitam e tome medidas antes que os problemas surjam.

Os clientes esperam que as marcas enviem mensagens úteis e oportunas. Se você não fizer isso, os clientes podem ir embora — e não voltarão.

A IA ajuda as empresas a atender essa nova demanda. Ela coleta e analisa grandes quantidades de dados comportamentais e outras informações de sites, aplicativos móveis, redes sociais e contact centers. Depois, usando análises preditivas e outras ferramentas, ela procura tendências em como as pessoas agem.

Essa análise possibilita um atendimento proativo, permitindo que seus sistemas reajam instantaneamente, resolvendo problemas e proporcionando a cada cliente a experiência certa, sem que eles precisem explicar nada antes.

A automação tradicional funciona seguindo regras. Por exemplo, se alguém adicionar um item ao carrinho, o sistema poderá enviar um lembrete mais tarde.

O engagement preditivo vai um passo além. Ele usa a previsão de intenção para identificar necessidades potenciais e agir com base em sinais de que um cliente pode fazer algo, como sair do seu site ou precisar de ajuda, inclusive antes de que ele realize uma ação. Ele não espera. Ele se move com seus clientes com base em suas necessidades em tempo real. Por exemplo, quando a probabilidade de que seu cliente realize uma determinada ação ultrapassa um certo limite, a próxima melhor ação é acionada em tempo real. Isso pode incluir oferecer um empurrão de conteúdo direcionado, um convite para chat proativo ou retorno de chamada, ou um fluxo de autoatendimento personalizado.

Aprendizado de máquina e análise comportamental
O aprendizado de máquina (ML) estuda o comportamento do cliente e encontra padrões. Ele continua aprendendo e melhorando toda vez que alguém visita seu site ou abre um aplicativo.

A análise comportamental ajuda a identificar os momentos em que os clientes provavelmente precisarão de suporte, comprarão algo novo ou ficarão frustrados. Você então pode oferecer uma solução no momento certo, melhorando o engagement do cliente.

Processamento de linguagem natural e detecção de sentimento
O processamento de linguagem natural (PLN) permite que a IA leia e entenda o que as pessoas dizem em chats, e-mails e chamadas de voz. Ele detecta tom e emoção para saber quando alguém está zangado, confuso ou pronto para agir.

Essas informações ajudam a identificar pontos problemáticos e a responder de uma maneira que pareça humana, evitando que as pessoas desistam.

Plataformas de orquestração das jornadas
As plataformas de orquestração de jornadas reúnem dados de todos os pontos de contato do cliente, incluindo ferramentas de CRM, sites, aplicativos móveis e até mesmo dispositivos conectados. Elas usam IA para decidir o que deve acontecer a seguir em qualquer ponto da jornada.

Isso ajuda a guiar cada cliente por um caminho personalizado do início ao fim.

Fontes de dados — web, dispositivos móveis, CRM e IoT: seus clientes interagem com sua marca de várias maneiras. A IA coleta dados de cada uma delas: páginas da web, aplicativos móveis, call centers, redes sociais e dispositivos conectados (como dispositivos domésticos inteligentes).

Isso cria uma imagem completa da jornada do cliente.

Processamento de sinais de comportamento em escala: a IA pode analisar milhões de ações de uma só vez. Ela percebe pequenos comportamentos, como visitas repetidas a uma página de produto ou clicar no botão de voltar na finalização da compra, e os transforma em insights significativos.

É assim que encontra padrões que os humanos podem não perceber e responde no momento perfeito.

Identificação de momentos de alta intenção: a IA pode reconhecer quando os clientes estão mais propensos a fazer uma compra ou pedir ajuda. Se alguém está lendo avaliações, comparando preços ou lendo as perguntas frequentes, essas ações podem indicar uma forte intenção.

Saber isso permite que você entre em contato antes que eles saiam ou fiquem frustrados.

Contextualização do comportamento passado e presente: os sistemas preditivos analisam dados passados e em tempo real para entender o que um cliente está tentando fazer. Ele combina o que eles fizeram antes com o que estão fazendo agora, tornando possível que as decisões sejam melhores e mais rápidas.

Chat na web, e-mail, no aplicativo e voz: Uma vez que a IA sabe o que um cliente deseja, ela envia a mensagem certa pelo melhor canal, como chat na web, notificações no aplicativo, e-mails ou até mesmo uma chamada telefônica.

Essa abordagem é mais pessoal e útil, em vez de aleatória ou robótica.

Acionadores dinâmicos e respostas automatizadas: A IA usa acionadores dinâmicos para enviar mensagens no melhor momento. Por exemplo, se um cliente hesitar no momento da finalização de uma compra, a IA pode oferecer ajuda ou um desconto para incentivá-lo a concluir o pedido.

Essas respostas são atualizadas em tempo real e melhoram ao longo do tempo por meio de aprendizado de máquina.

Suporte proativo antes do abandono do carrinho
Quando parece que um cliente está estancado ou prestes a abandonar o carrinho durante a finalização de uma compra, a IA pode oferecer ajuda em tempo real, como abrir um chat ou fornecer respostas para perguntas comuns, antes que a venda seja perdida.

Ofertas oportunas de vendas cruzadas e vendas adicionais
Se alguém está comprando um telefone, a IA pode sugerir uma capa ou um plano de seguro. Essas ofertas personalizadas aumentam a receita sem parecerem insistentes, pois correspondem aos interesses do cliente.

Redução do esforço do cliente por meio da antecipação
O engagement preditivo significa menos trabalho para os clientes, melhorando a satisfação e a experiência do cliente (CX). Quando você prevê necessidades, direciona-as para o lugar certo e resolve problemas antes que aconteçam, os clientes se sentem valorizados e apoiados.

Melhorias na taxa de engagement
Após adicionar o engagement preditivo, seus dados devem mostrar mais cliques, visitas mais longas ao site e mais aberturas de e-mails. Esses números indicam que seu alcance é relevante e bem cronometrado.

Métricas de conversão e receita
Maior engagement geralmente leva a mais conversões, como compras ou inscrições, e a mais receita. Acompanhar esses resultados ajuda a comprovar o ROI.

Satisfação do cliente e NPS
Os clientes ficam mais satisfeitos quando não precisam repetir informação ou procurar respostas. Experiências melhores levam a melhores pontuações de satisfação e a pontuações mais altas no Net Promoter Score (NPS).

Testes A/B e treinamento contínuo de modelos
Para obter melhores resultados, teste diferentes mensagens e acionadores. A IA aprende com o que funciona e o que não funciona, ajudando você a melhorar seu alcance ao longo do tempo.

Construção de ciclos de feedback para a precisão da IA
Cada interação com o cliente ensina algo novo ao seu sistema. Quer eles cliquem em uma mensagem ou a ignorem, esses dados treinam o modelo para fazer melhor na próxima vez.

1. Avalie a prontidão e a maturidade dos dados
Primeiro, veja quão prontos estão seus sistemas de dados. Suas ferramentas estão conectadas? Elas conseguem lidar com grandes volumes de informações em tempo real? Se não for o caso, trabalhe para melhorar a maturidade dos seus dados antes de lançar ferramentas preditivas.

2. Escolha as ferramentas e as plataformas certas
Procure plataformas que combinem atendimento proativo com IA, tomada de decisão em tempo real e orquestração das jornadas. Certifique-se de que elas se integrem com o seu CRM, ofereçam suporte ao alcance multicanal e possam ser dimensionadas conforme o crescimento da sua empresa.

3. Alinhe as partes interessadas de marketing, vendas e suporte
O engagement preditivo funciona melhor quando todos estão na mesma página. Os departamentos de marketing, vendas e suporte devem estar alinhados em torno de objetivos comuns e comunicar-se claramente. Isso garante uma experiência fluida para os clientes em todos os pontos de contato.

• Silos de dados: Integre sistemas para obter uma visão completa da jornada do cliente.
• Privacidade e conformidade: Escolha ferramentas que sigam regulamentações como GDPR e CCPA.
• Adesão da equipe: Treine a equipe sobre o funcionamento do engagement preditivo e mostre seu valor.

O engagement preditivo muda a forma como você se conecta com os clientes. Ele não só espera as perguntas, ele as responde antecipadamente. Ele não apenas responde, ele antecipa.

Com a IA, sua marca pode oferecer experiências personalizadas que sejam fluidas, inteligentes e úteis. Você construirá confiança, reduzirá o esforço e alcançará melhores resultados, inclusive antes de que o cliente peça.