Em um mundo onde a interseção entre tecnologia e experiência do cliente se torna cada vez mais vital, o Machine Learning (ML) emerge como uma peça-chave na busca por aprimorar e personalizar as interações empresariais. 

Para falar sobre esse tema tão relevante, convidamos para uma entrevista o especialista em Machine Learning, João Pedro.

João Pedro é um entusiasta da educação STEAM (Science, Technology, Engineering, Art, and Mathematics) e um mentor dedicado em robótica. Contribui para o desenvolvimento de jovens talentos que serão futuros líderes no setor de tecnologia por meio de seu trabalho na ONG AJAPET. Iniciou sua carreira com sólida formação em Ciência e Tecnologia e atualmente é Líder de Machine Learning e Base de Dados na SoluCX.

A entrevista faz parte da iniciativa de Entrevista com o Expert, onde convidamos autoridades em diversas áreas do CX para nos ajudar a entender um pouco mais sobre esse universo.

Vamos explorar desde as definições mais simples até as aplicações práticas que estão transformando o modo como as empresas entendem e respondem às necessidades de seus clientes. 

Sobre Machine Learning

1. Como você descreveria o Machine Learning em termos simples?

De forma simples, o Machine Learning é um tipo de algoritmo que utiliza dados tais como textos, imagens e tabelas para predizer um resultado de interesse.

2. Pode dar um exemplo prático de Machine Learning, de forma geral, não só aplicado ao CX?

Um exemplo prático de um resultado que pode ser resolvido com Machine Learning seria a identificação do uso de EPI por parte do colaborador de uma fábrica a partir de dados de imagem

3. Como o Machine Learning pode ser utilizado para melhorar o CX das empresas?

O Machine Learning pode ser aplicado de forma a melhorar a eficiência operacional e trazer insights às empresas que lidam com CX atualmente. Aplicações como:

• Classificação automática de comentários de comentários para analisar quais assuntos são mencionados em uma base de respostas da pesquisa de satisfação

• Análises automatizadas sugerindo melhorias na jornada do cliente

4. Quais benefícios específicos o Machine Learning pode trazer para a personalização das interações com os clientes?

O Machine Learning pode ser uma ferramenta estratégica na interação personalizada com os clientes em tratativas e previsão de comportamentos de compra.

5. Como o Machine Learning pode ajudar as empresas a antecipar as necessidades dos clientes e a oferecer soluções proativas?

O Machine Learning pode analisar grandes volumes de dados do histórico de interações dos clientes, identificando padrões e comportamentos. Isso permite antecipar as necessidades dos clientes, oferecendo sugestões personalizadas e soluções proativas. Por exemplo, ao analisar o histórico de compras e preferências, um sistema de ML pode prever produtos ou serviços futuros de interesse do cliente, aprimorando a experiência.

6. Quais são os desafios comuns associados à implementação de soluções de Machine Learning no contexto do CX?

Desafios comuns incluem a necessidade de dados de alta qualidade e em grande quantidade, a interpretação correta de resultados complexos de modelos de Machine Learning, a garantia da privacidade dos dados do cliente e a integração eficaz com os sistemas existentes. Além disso, a aceitação cultural e a compreensão dos benefícios do Machine Learning pelos colaboradores e clientes.

7. Como o Machine Learning pode ajudar as empresas a lidar com grandes volumes de dados e extrair insights significativos para melhorar o CX?

O Machine Learning é especialmente eficaz para lidar com grandes volumes de dados, automatizando a análise e identificando padrões difíceis de serem percebidos manualmente.É possível extrair insights significativos, como preferências de compra, feedbacks recorrentes e tendências, permitindo que as empresas personalizem suas abordagens e aprimorem estratégias para melhorar o CX. Alguns modelos de machine learning que entraram em evidência em 2022/2023 com o lançamento do Chat GPT ao público nos permitem expandir os horizontes e personalizar até mesmo as mensagens que são encaminhadas para esses clientes.

8. Quais são as tendências emergentes no uso do Machine Learning no CX que as empresas devem estar atentas?

Cada vez mais contaremos com o uso crescente de modelos de linguagem natural para interações mais humanizadas, a integração de chatbots e assistentes virtuais alimentados por ML para resolução instantânea de problemas, e o aprimoramento da personalização por meio da análise em tempo real de dados de comportamento do cliente. Permitindo que planos de ação sejam ativados com maior rapidez.

O futuro da integração do Machine Learning no CX parece promissor, com uma maior automação na personalização das interações, antecipação ainda mais precisa das necessidades do cliente e aprimoramento contínuo das estratégias de engajamento. O impacto será uma experiência do cliente mais eficiente, personalizada e satisfatória. Tenho a certeza que o cliente final será impactado positivamente com as ações provenientes das análises e insights obtidos por meio do investimento nesse tipo de tecnologia.

9. Como funciona a personalização do Machine Learning?

A personalização do Machine Learning ocorre por meio do treinamento do modelo com dados específicos de cada setor e jornada. Por exemplo, no setor de varejo, o modelo pode ser treinado com históricos de compra ou feedbacks dos clientes em lojas físicas ou lojas virtuais, enquanto no setor de serviços financeiros, dados de transações e comportamentos financeiros podem ser mais relevantes. A adaptação do modelo permite que as empresas atendam às necessidades específicas de seus setores.

10. Quando o Machine Learning é indicado e quando ele não é?

O Machine Learning é recomendado em cenários que envolvem grandes volumes de dados e a identificação de padrões complexos, como na análise preditiva e personalização avançada. No entanto, em situações em que os dados são limitados ou a interpretação humana desempenha um papel crucial, o ML pode não ser a escolha mais apropriada. Um exemplo prático no contexto de Customer Experience (CX) é a análise de comentários de pesquisas de satisfação. Considere uma situação em que há um total de 20 mil comentários mensais para avaliar, visando extrair os pontos mais relevantes para a base de respondentes. Nesse contexto, empregar Machine Learning é altamente eficaz, pois acelera significativamente o processo, economizando tempo e esforço. No entanto, em volumes menores, como 50 comentários mensais, a abordagem com Machine Learning pode não ser tão vantajosa, pois a leitura manual de cada feedback torna-se mais estratégica para obter uma compreensão mais profunda das percepções individuais dos clientes em cada experiência.

11. Pode compartilhar um case de como o Machine Learning transformou a experiência do cliente em algum caso que você tenha acompanhado ou estudado?

Em um ambiente educacional voltado para a formação de operadores de tratores, a implementação de Machine Learning em uma máquina simuladora de tratores revolucionou a experiência dos alunos. O desafio era proporcionar uma aprendizagem mais eficaz, com feedback em tempo real durante as simulações para melhorar o desempenho prático dos estudantes.

O Machine Learning foi incorporado ao simulador para analisar o desempenho individual de cada aluno. A máquina simuladora monitorava variáveis como técnicas de operação, tomadas de decisão em situações específicas e tempos de resposta. Com base nessas análises em tempo real, o algoritmo preditivo identificava padrões de comportamento e habilidades em desenvolvimento.

Os alunos recebiam feedback instantâneo e personalizado durante as simulações, destacando áreas de melhoria e sugerindo ajustes nas práticas de operação. Esse processo permitia que os estudantes corrigissem erros e refinasse suas habilidades no simulador antes de aplicar o conhecimento na operação de tratores reais.

O resultado foi uma melhoria notável no desempenho prático dos alunos. A análise preditiva proporcionou uma abordagem mais proativa à aprendizagem, permitindo que cada estudante recebesse orientações específicas para seu progresso individual. Além disso, essa abordagem inovadora levou a um aumento da confiança dos alunos ao lidar com situações do mundo real, gerando benefícios tangíveis para a segurança e eficiência operacional.

Esse caso ilustra como o Machine Learning, aplicado a simulações educacionais, pode elevar a experiência do cliente ao proporcionar feedback em tempo real e impulsionar melhorias significativas no desempenho prático.

O futuro do atendimento ao cliente

Ao explorar o universo do Machine Learning com João Pedro, testemunhamos não apenas uma revolução tecnológica, mas uma transformação fundamental no atendimento ao cliente. O Machine Learning não é apenas uma ferramenta; é a promessa de um CX inovador, onde a eficiência se entrelaça com a personalização.

Apesar dos desafios, as oportunidades são vastas. Estamos diante de um amanhã onde as empresas não apenas atendem, mas preveem as necessidades dos clientes, oferecendo experiências proativas e excepcionais.

Com tendências como chatbots avançados, o Machine Learning está moldando um novo paradigma no atendimento ao cliente. Sob a liderança de visionários como João Pedro, o futuro se desenha como uma jornada de inovação constante, forjando um CX mais ágil e memorável. Ao adotar o Machine Learning, as empresas não apenas investem em tecnologia; estão construindo conexões significativas, preparando o terreno para um amanhã onde cada interação é uma experiência única.