Com o avanço das tecnologias e algorítimos, as empresas podem medir a Experiência do Cliente com inteligência artificial. Essas ferramentas oferecem insights valiosos ao analisar textos, expressões faciais e comportamentos. Isso ajuda as empresas a melhorar a experiência do cliente e antecipar necessidades. Assim, vamos explorar as principais soluções que utilizam IA para interpretar sentimentos, medir NPS, satisfação e muito mais.
O que é IA Generativa e IA Preditiva na Experiência do Cliente com inteligência artificial?
A experiência do Cliente com inteligência artificial generativa cria novas informações com base em dados existentes. Isso porque ela gera conteúdo, recomendações e até respostas automáticas a partir de interações anteriores.
Já a IA Preditiva, por sua vez, utiliza dados passados para prever comportamentos futuros. Isso porque ela antecipa a satisfação do cliente, níveis de NPS e até problemas potenciais antes de surgirem. Mas, a Inteligência Artificial Preditiva também analisa grandes volumes de informações. E assim, aplica algoritmos estatísticos e modelos de machine learning. Logo, consegue antecipar tendências, comportamentos e possíveis cenários.
Como funciona?
A IA preditiva segue três etapas principais:
- Coleta e organização de dados. Logo ela usa dados passados, como registros de compras, interações de clientes ou indicadores financeiros.
- Análise e modelagem. Assim, aplica algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para identificar padrões nos dados.
- Geração de previsões. Dessa forma estima resultados futuros, como a chance de um cliente cancelar um serviço ou a demanda por um produto.
Exemplos de aplicação na Experiência do Cliente com inteligência artificial:
Negócios: Previsão de vendas e análise de churn (taxa de cancelamento de clientes).
Saúde: Diagnósticos precoces e identificação de riscos de doenças.
Marketing: Personalização de campanhas e segmentação de público-alvo.
Finanças: Avaliação de crédito e detecção de fraudes.
A IA preditiva não prevê o futuro com 100% de certeza, mas ajuda a tomar decisões mais informadas e estratégicas. Leia mais conteúdo aqui.
Ferramentas para medir a Experiência do Cliente com inteligência artificial (IA)
- MonkeyLearn: Utiliza IA preditiva no Medallia para analisar grandes volumes de texto e prever tendências com base em feedbacks de clientes.
- Clarabridge: Combina IA generativa e preditiva para analisar feedbacks e prever desafios de satisfação.
- Qualtrics: Usa IA preditiva para interpretar pesquisas, prever tendências de NPS e gerar recomendações.
- Lexalytics: Oferece IA preditiva para detectar emoções e prever problemas futuros com base em padrões de feedback.
- Chattermill: Analisa dados de feedback com IA preditiva, rastreando sentimentos e criando insights.
- HubSpot Service Hub: Aplica IA generativa para respostas automáticas e IA preditiva para prever desafios no atendimento.
- Survicate: Utiliza IA preditiva para interpretar respostas textuais e prever tendências de NPS.
- Repustate: Usa IA preditiva para medir sentimentos e prever a satisfação do cliente.
- Talkwalker: Aplica IA generativa para insights automáticos e IA preditiva para prever o impacto de emoções.
- Keatext: Análise de feedbacks com IA preditiva, fornecendo insights em tempo real.
Ferramentas de IA para expressões faciais e comportamento
- Affectiva: Utiliza IA preditiva para analisar expressões faciais, e dessa forma prevê reações emocionais em tempo real.
- RealEyes: Gera insights sobre emoções capturadas a partir de expressões faciais, e logo mede a eficácia de campanhas.
- iMotions: Combina IA preditiva e generativa, e assim rastrear emoções e gerar recomendações sobre o engajamento.
- Emotient (Apple): Analisa e prevê emoções dos clientes com IA preditiva, pois usa expressões faciais em tempo real.
- Kairos: Identifica padrões faciais com IA generativa e poderia medir o impacto emocional na experiência do cliente com IA preditiva – já que faz reconhecimento de idade entre outros.
A Experiência do Cliente com inteligência artificial generativa e preditiva avança. Assim, para medir a experiência do cliente, os dois modelos são essenciais. Logo, a escolha de ferramentas corretas é um desafio. Dessa forma as empresas entenderão o comportamento dos clientes e anteciparão suas necessidades.
