Crédito da imagem Phillip Zelante
De acordo com o estudo CX Trends 2024, da Zendesk, 87% dos líderes relatam que seus chatbots, programas de computador desenvolvidos para simular conversas humanas através de interfaces de mensagens, já estão gerando retornos positivos sobre o investimento (ROI). Isso destaca o valor tangível que os chatbots trazem para as organizações, não apenas melhorando a eficiência operacional, mas também fortalecendo a satisfação e fidelidade do cliente.
“Os chatbots têm revolucionado a forma como as empresas se comunicam com seus clientes. Com a inteligência artificial impulsionando esses sistemas, a interação se tornou mais rápida, eficiente e personalizada. Essa tecnologia está se tornando cada vez mais comum em diversas áreas, como varejo, serviços financeiros, saúde, educação e muito mais, devido à sua capacidade de oferecer assistência instantânea e personalizada aos usuários, melhorando a eficiência e a experiência do cliente”, relata Marcelo Peixoto, CEO da Minds Digital, Voice IDTech pioneira em biometria de voz no Brasil.
Diante disso, o CEO aponta 5 tecnologias inovadoras proporcionadas pela inteligência artificial que ajudam a melhorar a experiência do seu cliente com o chatbot da sua empresa.
A biometria de voz melhora o CX dos chatbots ao oferecer uma autenticação segura e conveniente para os usuários, personalizando a interação com base nas características vocais individuais, verificando a autenticidade das interações em tempo real, prevenindo fraudes e reduzindo a fricção do usuário. A ferramenta oferece a possibilidade de gerar insights sobre padrões de comportamento e informações, criando insumos para apoiar decisões nas empresas. Esses benefícios combinados resultam em uma experiência do cliente mais eficaz, satisfatória e segura.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. Ele envolve técnicas para que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana, incluindo reconhecimento de fala, análise morfológica e sintática, compreensão semântica e pragmática, e geração de linguagem.
O PLN é fundamental para o desenvolvimento de sistemas como chatbots, tradução automática e análise de sentimentos em mídias sociais.
O Machine Learning é uma técnica dentro da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e melhorem a partir dos dados. Quando aplicado aos chatbots, o Machine Learning permite que esses sistemas aprendam com as interações dos usuários e ajustem suas respostas e comportamentos com base nesses dados.
Ao longo do tempo, os chatbots coletam uma grande quantidade de dados de interação, incluindo as perguntas feitas pelos usuários, as respostas fornecidas pelo chatbot e o feedback dos usuários sobre essas interações. Usando algoritmos de Machine Learning, os chatbots podem analisar esses dados para identificar padrões e tendências nas preferências e comportamentos dos usuários.
A integração com APIs e serviços externos permite que os chatbots se comuniquem e interajam com sistemas externos, como bancos de dados, aplicativos, URA e serviços online, em tempo real. Isso enriquece a experiência do usuário ao fornecer acesso a informações atualizadas e funcionalidades adicionais diretamente na conversa com o chatbot.
Por meio dessa integração, os chatbots podem acessar uma ampla variedade de recursos e dados em tempo real. Por exemplo, um chatbot de compras pode ser integrado com um sistema de pagamento para permitir que os usuários façam transações diretamente na conversa, sem a necessidade de sair do aplicativo ou site onde estão interagindo com o chatbot. Isso torna o processo de compra mais conveniente e eficiente para os usuários.
O Processamento de Emoções, também conhecido como Emotion AI, permite que os chatbots detectem e respondam às emoções dos usuários durante uma interação. Isso pode ser feito analisando características vocais, expressões faciais em vídeos ou até mesmo o texto escrito.
Com essa tecnologia, os chatbots podem ajustar suas respostas e tom de voz para melhor se adaptar ao estado emocional do usuário, proporcionando uma experiência mais personalizada e empática. Isso é especialmente útil em cenários de suporte emocional, onde uma resposta sensível pode fazer uma grande diferença na experiência do usuário.
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RAFAELA CRISTINA PALLOS
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