Chatbot: um novo canal de comunicação com o cliente

Não é só tecnologia: um chatbot é um novo canal de comunicação com o cliente, que utiliza técnicas avançadas de Machine Learning.

Um chatbot é um software capaz de interagir de um lado com o usuário final usando a linguagem natural e, por outro, com os sistemas informáticos, a fim dar suporte à empresa em suas várias funções de forma eficiente e inovadora. Mas não é só tecnologia: um chatbot é um novo canal de comunicação com o cliente, que usa as ferramentas de Machine Learning (ou Aprendizado de Máquinas) para colocar a empresa em contato com seus stakeholders.

O termo “linguagem natural” refere-se a uma linguagem semelhante àquela que é usada quotidianamente pelas pessoas. Ela pode ser programada tanto como uma linguagem coloquial quanto mais formal. Basicamente, o chatbot utiliza uma linguagem textual, mas, em alguns aplicativos, também é possível integrar mecanismos de reconhecimento de voz para permitir que o usuário use a linguagem natural vocal, tanto em input quanto em output.

Dentro de uma empresa, um chatbot pode ser utilizado para otimizar as comunicações e oferecer serviços, para gerenciar um canal de vendas ou de informações, ou também para a configuração de produtos. Pode ser aplicado aos vários escopos de utilização, com a condição de que já exista um fluxo estruturado no qual o chatbot possa se mover.

A tecnologia chatbot pode trazer benefícios também internamente para a empresa, como permitir ao funcionário que precisa de uma informação possa fazer interface com um sistema único, disponível 24 horas por dia e 7 dias por semana e possa servir vários usuários simultaneamente.


Tecnologia a serviço do usuário

Tecnologia a serviço do usuário

Do ponto de vista tecnológico, dentro do chatbot há um elemento fundamental, o natural language understanding, ou natural language processing, que permite traduzir uma frase transmitida na forma de linguagem natural em uma informação mais estruturada com a qual é possível operar na área informática. O chatbot funciona, então, como um intérprete, que traduz da linguagem natural para a linguagem informática e vice-versa, já que é capaz de compreender que tipo de resposta deve fornecer ao usuário, dando um feedback que ele entenda. Para compreender a mensagem transmitida e a tradução em informações agregadas e úteis para uso informático, o chatbot utiliza técnicas avançadas de Machine Learning.

Os canais que um chatbot pode utilizar são, principalmente, três: as plataformas de mensagens instantâneas, os dispositivos de interface de IoT e os robôs pessoais. A estes, se correspondem três níveis de complexidade de interação. Os aplicativos de mensagens, tais como Telegram, Messenger e Skype, são os mais utilizados e correspondem ao nível mais simples, uma vez que envolvem somente o uso de uma linguagem textual. Nos dispositivos com interface de IoT como as ferramentas oferecidas pela Amazon (Amazon Echo) e Google (Google Home), se atinge um nível mais elevado de complexidade, porque a mensagem de texto se transforma em vocal, então o chatbot converte a informação vocal em texto, e vice-versa. No último nível, enfim, o usuário recebe o feedback do robô físico, que permite uma interação também do tipo empático. Dando comandos ao robô, ele pode executá-los, permitindo interagir com o ambiente real. Com a facilidade de utilização pelo usuário, aumenta, assim, a complexidade tecnológica no software do chatbot.

2016 foi o ano das tecnologias de conversação: tudo começou com o Telegram, a primeira plataforma a oferecer um serviço através do chatbot. Depois o Facebook o desenvolveu ainda mais, implementando-o e difundindo-o entre os usuários. Mais e mais plataformas, em seguida, começaram a usá-lo. O enorme desenvolvimento de aplicativos de mensagens tornou possível a disseminação dessas ferramentas automatizadas, permitindo a evolução dos bots para o consumidor.

Por que escolher um chatbot?

Por que escolher um chatbot?

A força da chatbot é a sua simplicidade, uma vez que fornece um serviço interativo baseado em linguagem natural.

Entre os clientes o principal obstáculo para a adoção de uma ferramenta chatbot é a dúvida sobre a real viabilidade de um sistema tão avançado. Por isso, a Machine Learning Reply realiza junto com o cliente um caminho de acompanhamento, desde uma primeira fase de análise, útil para entender o quanto o chatbot pode se encarregar do serviço, até a realização do projeto global. Assim, o sistema pode ser estendido e se for bem-sucedido dentro da empresa é possível integrá-lo com todos os sistemas corporativos.

A tecnologia chatbot aplica-se a qualquer setor de mercado, uma vez que todas as empresas têm um serviço de atendimento ao cliente, uma oferta para vender e funcionários para gerenciar. Por isso, pode-se considerar o chatbot como um novo canal de comunicação, para o qual a única exigência é que o cliente tenha uma mentalidade inovadora capaz de imaginar um ecossistema digital à serviço do crescimento da empresa.

Aplicativos do chatbot para empresas

Atualmente o chatbot tem quatro aplicativos principais...

Configurador de produto


O chatbot orienta o usuário durante o fluxo de configuração de um produto. Este aplicativo, por exemplo, foi recentemente implementado para a criação de um configurador de carros para uma conhecida montadora, a fim de permitir que um comprador escolha as características do carro em termos de configuração, motor e personalizações, com o objetivo de fornecer um automóvel de acordo com suas preferências e necessidades.

Suporte inteligente ao cliente


O chatbot pode filtrar os pedidos iniciais de usuários resolvendo-os de maneira fácil e veloz graças às soluções que normalmente são fornecidas, identificando o escopo da solicitação e acessando um banco de dados com as resoluções das reivindicações. Só no caso em que o chatbot seja incapaz de resolver o problema de um usuário, a chamada é encaminhada para um operador.

Vendas inteligentes


O chatbot permite uma navegação de produtos nova e interativa, já que pode apresentar as linhas de oferta de um catálogo sugerindo várias possibilidades personalizadas de acordo com o feedback do usuário. Dependendo dos requisitos do cliente, também é possível fazer o pagamento diretamente do canal chatbot.

Empresa e empregado


O chatbot também pode ser usado por uma empresa para a comunicação interna, disponibilizando aos funcionários serviços como a demanda por módulos ou de agendamentos. Sempre na perspectiva de RH, também é possível desenvolver um chatbot capaz de fazer uma triagem inicial de candidatos para vagas em aberto na empresa, a fim de encontrar respostas para as perguntas padrão sobre formação e experiências, de forma mais eficiente para a empresa, mas também interessante do ponto de vista do usuário. Com um chatbot todos os dados são gravados automaticamente, assim, é também capaz de fornecer um serviço de coleta de informações.

O valor agregado do Machine Learning Reply

Neste cenário, o oferece um estudo que parte da análise do aplicativo em si, para entender, junto com o cliente, qual é o propósito para o qual o chatbot é criado, qual plataforma é melhor usar e que tipo de usuário irá usufruí-lo.


O processo passo-a-passo que se segue inclui a gestão do diálogo e do usuário, para chegar a uma completa integração com os sistemas corporativos do cliente, graças a características de contorno que lhe permitem dar recursos avançados ao sistema. O Machine Learning Reply oferece serviços adicionais que podem ser montados no chatbot para aumentar a sua eficiência, tais como o continous learning, ou aprendizagem contínua, através da qual o chatbot continua aprendendo sobre o usuário através das suas capacidades de interação, ou smart analitycs, que permitem adquirir dados de clientes classificando seus gostos e preferências. Do ponto de vista de marketing, a bidirecionalidade do chatbot permite o desenvolvimento de novos produtos ou serviços para pedidos para os quais não há resposta. O chatbot também pode pedir que o cliente dê feedbacks sobre a oferta da empresa ou sobre um serviço específico.

A vantagem competitiva do Machine Learning Reply é a abordagem ecossistêmica, que vai além do ambiente meramente tecnológico, para oferecer ao cliente um canal que represente da melhor forma a voz da marca para o consumidor. A possibilidade de projetar o tipo de interação e a representação da marca é uma grande vantagem que outros players do mercado não podem oferecer. O fato de pertencer ao Grupo Reply, a primeira agência digital na Itália, permite que o Machine Learning Reply ofereça um ecossistema ideal para o desenvolvimento de ponta-a-ponta de todo o processo de criação e implementação do chatbot. Dentro da empresa estão as competências específicas de processos que normalmente o chatbot vai analisar, tanto em termos de atendimento ao cliente quando de gestão de vendas, bem como a capacidade de atender à necessidade de integração com outras plataformas corporativas dos clientes, a fim de gerenciar todos os processos de modo sinérgico e centralizado.

Outro fator muito importante é a extrema capacidade de personalização do serviço oferecido pela Machine Learning Reply que, sendo technology independent, não está vinculada a um sistema vertical em particular, mas pode encontrar a melhor solução para atender às necessidades específicas do cliente, estudando junto com ele as possíveis aplicações do chatbot.

Dentro do fluxo de trabalho da Machine Learning Reply, o chatbot se integra com outras funções, tais como o sistema de recomendação: uma vez que o chatbot é uma interface com o usuário, ele dá à empresa a oportunidade de conhecê-lo para entrar em contato com ele e lhe oferecer serviços personalizados, graças aos sistemas de Machine Learning que esta empresa pode oferecer. Além disso, o chatbot é baseado em conversas bidirecionais que podem ser fatores facilitadores para outras atividades, como a busca de informações ou o pedido de um produto. As ações em si não são realizadas pelo chatbot, mas por outros sistemas avançados que são implementados em conjunto com o chatbot, tais como data robotics. Estas ações geralmente requerem intervenção humana, mas em um ecossistema informático são automatizados, graças à capacidade de aprendizagem do software de Machine Learning. O operador humano é então ativado somente no caso em que o usuário faça ao bot um pedido complexo ou muito específico, no qual o chatbot não seja capaz de encontrar uma resposta. Assim, o papel do operador torna-se mais qualificado.

Neste contexto, o uso de chatbot permite o reinsourcing de processos de baixo perfil dentro da empresa, que, por terem altos custos, muitas vezes realizam outsourcing. Tudo isso traz benefícios reais para a empresa, tanto em termos de eficiência quando de custos.