Para um melhor atendimento ao cliente, olhe para o futuro.

Fonte: Destination CRM

Hoje em dia, espera-se que as empresas sejam capazes de resolver os problemas antes mesmo que o cliente tome conhecimento do problema. Isso exige que tenham algumas capacidades preditivas, o que está se revelando um desafio, mas não uma impossibilidade.

Capacidade preditiva 

Capacidade preditivas são comuns em marketing e vendas, mas nem tanto no atendimento ao cliente. Afinal, as equipes de atendimento ao cliente já têm o suficiente para responder ao número crescente de contatos de clientes que chegam em um número crescente de canais, incluindo telefone, e-mail, texto, chat, mídia social e muito mais. E com as operações tão severamente interrompidas pelo COVID-19 e os desligamentos que ele gerou, muitas empresas estão tendo dificuldade em apenas tentar acompanhar a demanda atual, quanto mais ser proativas com os clientes.

A maioria das equipes de suporte ao cliente prestou serviços reativos muito bem, e 27% delas em todos os setores melhoraram suas pontuações de experiência do cliente este ano, de acordo com o Índice de Experiência do Cliente 2020 da Forrester Research nos EUA. Atender consistentemente às necessidades dos clientes lhes deu espaço de manobra suficiente para gerar um pouco de boa vontade, mesmo quando cometem um pequeno erro. Mas, para realmente fazer com que os clientes os amem incondicionalmente, as empresas precisam ser proativas.

O atendimento ao cliente preditivo é fundamentalmente diferente do marketing e vendas preditivos, dizem os especialistas, observando que marketing e vendas tratam de antecipar o que os clientes gostariam de comprar, enquanto o elemento de serviço normalmente entra em ação depois que o cliente já fez a compra.

“Quando um departamento de atendimento ao cliente recebe uma reclamação, eles não estão tentando vender um produto porque o cliente já comprou o produto”, diz Dennis Reno, vice-presidente sênior de experiência do cliente da Cyara. “Em vez disso, a equipe de atendimento ao cliente está tentando manter a fidelidade do cliente, resolvendo de forma rápida e eficiente qualquer problema que [os clientes] possam estar enfrentando”.

Manter esse tipo de fidelidade à marca depende do que acontece depois que uma venda é feita, acrescenta Charles Hicks, gerente geral da Sugar Serve, a plataforma de atendimento ao cliente da SugarCRM.

Não é nenhuma surpresa, então, que a liderança corporativa em todos os setores está pedindo que os departamentos de atendimento ao cliente sejam mais proativos em seu alcance, em vez de esperar que os clientes comecem a ligar.

Capacidade preditiva no atendimento reduz custos

Entre os principais benefícios do serviço proativo, de acordo com Bill Donlan, vice-presidente executivo e líder de experiência digital do cliente na Capgemini, estão os custos reduzidos.

Donlan diz que, com as tecnologias de inteligência artificial certas, os contact centers podem identificar problemas e resolvê-los antes que se tornem problemas, o que reduz o número de chamadas de suporte que os clientes precisam fazer.

Mas não é apenas o alto escalão que vê o valor do suporte proativo. Um recente estudo de consumidor da Kustomer descobriu que 76 por cento dos consumidores esperam que as empresas sejam proativas em alcançá-los e acompanhá-los quando eles têm um problema.

Pesquisa após pesquisa nos últimos anos, os consumidores disseram repetidamente que ficariam felizes em ser contatados proativamente sobre problemas de atendimento ao cliente, especialmente sobre atividades fraudulentas em suas contas, compromissos futuros e lembretes semelhantes e questões relacionadas aos pedidos que fizeram.

Praticar atendimento ao cliente preditivo e proativo requer uma combinação de profundo conhecimento do cliente, a tecnologia certa e agentes de atendimento ao cliente capacitados.

O PAPEL DOS DADOS

Os especialistas concordam que a implementação de um serviço preditivo ao cliente começa com os dados. O desafio, no entanto, é reunir esses dados para identificar tendências emergentes.

Isso não é fácil, visto que a maioria das métricas de contact center no mercado hoje olha para as operações de forma reativa, em vez de proativa.

Este é um grande problema para Hicks, que aponta que a maioria das análises do contact center são projetadas para fornecer insights sobre os problemas do cliente após o fato.

“No momento em que as taxas de rotatividade e os tempos de resolução indicam um problema, muitos clientes provavelmente já estão considerando alternativas”, diz ele.

Outra armadilha comum é que as empresas podem estar apenas coletando dados de canais que consideram essenciais, diz Rick Blair, vice-presidente de estratégia de produto e gerenciamento de experiência da Verint Systems.

“Eles instrumentam os canais mais importantes e pensam:‘ Bem, esses são os mais críticos ’”, diz ele. “Quando ocorrem mudanças, você não vê quando passa para um canal que não está sendo medido e monitorado.”

A outra parte é ter os dados para construir esses modelos, diz Blair. “Se você não estiver instrumentando, não estará coletando os dados e não será capaz de criar os próprios modelos.”

Os dados também podem não ser compartilhados entre as equipes da empresa.

“As empresas têm muitos dados e eles geralmente são gerenciados em silos”, afirma Charlie Moore, vice-presidente e gerente geral de soluções de experiência do cliente da SMG. “Os clientes estão interagindo com empresas em mais pontos de contato do que nunca. Conectar esses problemas na jornada do cliente dá às equipes de suporte interno os insights de que precisam para resolver os problemas do cliente com rapidez e precisão.”

Blair concorda, destacando um dos clientes de varejo da Verint que recentemente exibiu uma campanha definida para expirar em uma determinada hora, mas nunca especificou se era nos fusos horários do leste ou oeste dos EUA. Não surpreendentemente, os clientes na Costa Oeste ficaram um pouco irritados quando tentaram responder apenas para descobrir que os códigos promocionais não funcionavam.

“Isso é algo que pode passar despercebido por um longo tempo se a equipe digital e o lado do atendimento ao cliente da organização não estiverem compartilhando essas informações”, diz ele.

Por isso, as empresas devem garantir que os dados sejam compartilhados entre suas equipes, por meio de ferramentas como alertas em tempo real.

“É uma coisa totalmente diferente quando você é capaz de conectar a organização para que os dados possam fluir para frente e para trás, então algo que é uma tendência emergente em um canal pode ser compartilhado com outros, especialmente quando você pode identificá-lo imediatamente como aplicável”, diz Blair.

TECNOLOGIAS

Implementar ferramentas que promovam a conexão entre os canais para desenvolver uma visão mais completa do cliente é essencial para os esforços de atendimento ao cliente preditivo das empresas.

A resposta da SugarCRM a isso é o que ela chama de experiência do cliente de alta definição (HDCX). O objetivo é abordar problemas comuns em sistemas de CRM em geral e iniciativas de atendimento ao cliente em particular, especificamente uma visão de baixa qualidade do cliente com base em informações incompletas, imprecisas e / ou desatualizadas, de acordo com Hicks.

COVID-19 acelerou a tendência para o trabalho remoto e o uso de canais digitais para atendimento ao cliente. Com isso em mente, diz Hicks, é crucial que as empresas implementem soluções que forneçam autoatendimento omnicanal e engajamento do cliente automatizado com a tecnologia de IA.

“Hoje, muito poucos call centers e organizações de suporte em geral estão aproveitando os dados preditivos para ter algum efeito real”, diz ele. “Menos ainda estão utilizando orientação prescritiva para o agente, fora de alguma geração de oferta promocional simples ou noções semelhantes que fazem pouco para realmente construir um relacionamento ou confiança.”

A pandemia também acelerou as migrações das empresas para a nuvem, o que será benéfico no longo prazo, de acordo com Reno.

“Embora a interrupção causada pela pandemia tenha sido caótica para muitas empresas, as migrações forçadas de nuvem recompensarão as empresas muitas vezes, graças à vasta gama de ferramentas e soluções digitais que agora podem usar para aprimorar as experiências do cliente e aliviar os pontos fracos”, ele diz.

Plataformas de comunicações unificadas que permitem uma transferência fácil entre canais como e-mail, chat na web e telefone também são essenciais, afirma Reno. Ele também recomenda chatbot habilitado para IA e soluções de tecnologia de conversação que podem ajudar os agentes quando eles experimentam um influxo de solicitações e direcionam os clientes para o agente apropriado. A análise de dados também é fundamental, diz ele, pois pode ajudar as empresas a desenvolver uma compreensão do comportamento do cliente e a tomar decisões com base nos dados.

“Cada uma dessas ferramentas pode ajudar a prevenir problemas de atendimento ao cliente e aliviar os pontos fracos”, diz Reno.

Shanthala Balagopal, diretora de marketing de produto da Kustomer, afirma que os sistemas CRM baseados em IA que unificam os dados do cliente podem permitir recursos preditivos e alcance proativo do cliente.

“Por exemplo, a IA pode fazer o trabalho pesado de identificar os clientes que estão sendo afetados por uma tempestade que se aproxima e enviar mensagens em massa para esses indivíduos para se antecipar a quaisquer problemas”, diz ela.

A análise de fala é outra tecnologia que pode ajudar as empresas a se tornarem mais pró-ativas, proporcionando uma melhor compreensão das emoções e sentimentos do cliente, diz Moore, especialmente quando combinada com o feedback do cliente e outros dados. As empresas podem então usar essas informações para identificar clientes em risco e reduzir a rotatividade.

“Utilizando a medição de feedback do cliente – feedback solicitado e não solicitado por meio de ferramentas como análise de fala – as empresas podem procurar emoções e sentimentos negativos e entender se são específicos do cliente ou parte de um problema maior”, diz ele.

Capturar as informações de satisfação mais recentes de um cliente e armazená-las em um sistema de CRM permite que as equipes de atendimento ao cliente entendam como os indivíduos veem a empresa com base em suas interações recentes.

“Essa percepção é incrivelmente valiosa para o agente”, diz Moore.

CAPACITANDO OS REPRESENTANTES DE ATENDIMENTO AO CLIENTE

As empresas devem garantir que os representantes de atendimento ao cliente tenham as informações corretas para identificar os problemas que os clientes estão enfrentando e entrar em contato com eles de forma proativa.

Frequentemente, as organizações que usam recursos preditivos fornecem esses insights a gerentes e executivos, mas não aos agentes, que podem usar melhor as informações, diz Hicks.

“Muitas das implementações analíticas de IA de hoje vasculham armazéns de dados e outros silos e produzem resultados interessantes, mas não são úteis para funcionários de suporte de linha de frente”, diz ele. “Precisamos colocar esses insights diretamente na frente de um agente do centro de suporte, juntamente com conselhos confiáveis ​​e ações orientadas.”

As equipes de atendimento ao cliente capacitadas por tecnologias preditivas podem ficar cientes dos problemas em potencial antes que o cliente o faça, diz Reno.

Ele recomenda que os agentes alcancem os clientes afetados usando um canal que permite que os clientes respondam em seu próprio tempo, como texto ou e-mail. Quando eles respondem, ele recomenda que um agente esteja imediatamente disponível para resolver o problema.

Esse tipo de divulgação proativa também pode se aplicar às frustrações comuns do contact center, de acordo com Reno. Por meio de testes automatizados e validação da experiência do cliente de fora para dentro, as equipes de atendimento ao cliente podem ser informadas sobre certos problemas, como longos tempos de espera e chamadas interrompidas, e resolvê-los o mais rápido possível. Enquanto isso, os agentes podem explicar aos clientes que a equipe está ciente do problema e trabalhando para resolvê-lo.

Os agentes também devem ser sensíveis aos estados emocionais dos clientes quando eles entram em contato, diz Balagopal.

“Eles querem ser tratados como clientes valiosos, com pensamentos, emoções, feedback e valores reais”, diz ela. “Ao conduzir uma divulgação proativa, certifique-se de que está tratando os clientes pessoalmente e com empatia.”

Para tanto, Balagopal sugere que os agentes se certifiquem de que estejam tratando os clientes pelo nome, tenham conhecimento de seu histórico com suas empresas e só se comuniquem quando for relevante para o cliente.

Além disso, ela sugere que, quando os agentes estão entrando em contato preventivamente com os clientes, eles devem enfatizar não apenas que estão cientes do problema, mas que o problema está sendo corrigido.

“Garanta ao cliente que o problema está sendo resolvido e que você está fazendo tudo ao seu alcance para garantir que isso não aconteça novamente”, diz ela.

Embora o atendimento ao cliente por meio do contact center seja o principal alvo do suporte proativo, Donlan e outros também veem alguns outros aplicativos.

O atendimento ao cliente preditivo já começou a se estabelecer no suporte técnico e no serviço de campo, de acordo com Donlan. Ele também vê a capacidade de fornecer sugestões de soluções aos agentes de atendimento ou aos próprios clientes por meio de canais de autoatendimento, com base em dados de problemas semelhantes anteriores, como um elemento-chave para fornecer experiências de excelente atendimento ao cliente.

Mas, em geral, Donlan e outros concordam que as empresas B2B e B2C, da fabricação ao varejo e ciências da vida, podem se beneficiar do serviço preditivo. E não requer uma bola de cristal ou ESP. Com as ferramentas, o conhecimento e a experiência certos, as empresas podem ver o futuro e abordar de forma proativa quaisquer preocupações antes que elas saiam do controle.