Porque cada agência deve estar a construir o serviço ao cliente Chatbots para os seus clientes

Sam tinha iniciado uma capacidade de desenvolvimento de bots para a sua agência digital.

Como parte do processo de desenvolvimento do negócio, visitou muitos clientes para explicar as vantagens dos bots e, ao fazê-lo, apercebeu-se de algo interessante.

Independentemente de todos os cenários diferentes que ele explicou (e muitos clientes ficaram impressionados e interessados com o que ele tinha para dizer), todos eles estavam interessados em chatbots para o caso de utilização do serviço ao cliente.

O caso de utilização do serviço de apoio ao cliente era algo que podiam compreender intuitivamente:

• O custo dos agentes de serviço ao cliente era elevado.
• Grande parte do seu tempo era passado a responder a perguntas simples e repetitivas.
• Em muitos casos, os bots podem responder a este tipo de perguntas de forma mais eficaz do que os agentes.
• O custo dos bots era tal que, se substituíssem alguns agentes de atendimento ao cliente por bots, poderiam recuperar muito rapidamente o custo do bot com a poupança nos custos de mão de obra.
• Não só isso, como o bot foi melhorando com o tempo e abriu a porta a muitas outras inovações.

Por conseguinte, Sam decidiu especializar o seu negócio de bots nos bots de serviço ao cliente, uma vez que estes eram muito procurados e, a partir de discussões com os seus clientes e com outras agências, tinha estabelecido que a economia era boa. Depois de ter conseguido este nicho, passaria para mercados adjacentes.

Ele sabia que, apesar de alguma da tecnologia em torno do processamento de linguagem natural (PNL) ser sofisticada, as ferramentas existentes eram tão boas que quase qualquer pessoa podia implementar uma boa solução de PNL. Atualmente, trata-se de uma tarefa de configuração e não de uma tarefa de ciência dos dados. Isto significava que as competências necessárias para implementar a solução estavam bem dentro das capacidades até dos programadores mais jovens.

Ele também estava ciente de que as grandes soluções de serviço ao cliente não tentavam fazer demasiado. A tecnologia não era suficientemente boa para estabelecer conversas com os clientes à semelhança dos humanos. Os motores de PNL eram muito bons a compreender a primeira pergunta que o cliente fazia, mas se a conversa se tornasse mais complicada do que isso ou se o bot não conseguisse compreender o cliente da primeira vez, era importante que um humano interviesse imediatamente.

O facto de o foco principal da PNL ser a primeira pergunta ou interação também significava que a tarefa era muito mais simples de um ponto de vista técnico. É verdade que algumas empresas estavam a seguir o caminho de tentar construir uma experiência verdadeiramente conversacional, mas até agora esta abordagem tinha levado a uma complexidade crescente e a fracassos. Sam não tinha interesse em seguir esse caminho.

Ele tinha observado que havia muitas ofertas emergentes de bots de atendimento ao cliente no mercado, pelo que o mercado talvez fosse competitivo. Ao mesmo tempo, todas as empresas precisavam deste tipo de solução de alguma forma, pelo que a oportunidade era enorme! De facto, Sam via o mercado como estando atualmente muito mal servido e acreditava que seria assim durante alguns anos, pelo menos.

Havia muitas empresas que ofereciam soluções proprietárias e prontas a utilizar para o serviço de apoio ao cliente. Sam considerou a possibilidade de ser um revendedor deste tipo de soluções, mas não achava que estas soluções proprietárias fossem as melhores soluções a longo prazo. Não as utilizaria na sua própria empresa, pelo que também não acreditava que devesse oferecer este tipo de solução aos seus clientes.

Não lhe agradava a ideia de ficar preso a um sistema proprietário por algumas razões:

• Não lhe agradava a ideia de associar fortemente o motor de processamento da linguagem natural (PNL) ao resto do software. O melhor fornecedor do motor de linguagem natural pode ser um fornecedor diferente do melhor fornecedor de serviços analíticos ou do melhor fornecedor de conectores para as plataformas de conversação.
• Mesmo que a sua solução de linguagem natural fosse a melhor neste momento, não havia garantias de que seria o melhor fornecedor no futuro. Deveria ser possível mudar de motor de PNL no futuro.
• Diferentes motores de PNL podem ser bons em coisas diferentes, pelo que pode querer utilizar mais do que um. Por exemplo, um motor de PNL pode ser bom para perguntas de TI, outro pode ser bom para FAQS gerais.
• A PNL não era a única capacidade necessária para um excelente bot de serviço ao cliente. Confiar apenas no texto e na PNL não era, definitivamente, a forma de criar uma experiência fantástica para o cliente.
• As interfaces de texto são muito limitadas, pelo que devem ser complementadas com interfaces gráficas. Ter de contar com o fornecedor para fornecer estas interfaces no futuro não seria o ideal.
• A funcionalidade "human in the loop" (que permite que o bot seja encaminhado para agentes humanos se não compreender algo que lhe é dito) é fundamental para o serviço ao cliente. A funcionalidade "Human in the loop" tornar-se-á mais sofisticada no futuro. Incluiria interfaces personalizadas para os agentes que incluem respostas pré-definidas ou respostas personalizadas. Deveria ser possível a qualquer pessoa, incluindo um programador de bots interno, personalizar o human in the loop para os seus próprios fins sem depender do fornecedor.
• O conteúdo deve ser facilmente gerido pela equipa de conteúdos, que deve ser capaz de desenvolver ferramentas de utilização para testes A/B e outras análises relacionadas com o mercado.
• Era necessário que os programadores internos pudessem facilmente integrar o serviço nos sistemas internos sem depender do fornecedor.
• É possível que outros serviços possam eventualmente ser oferecidos através do canal de atendimento ao cliente.
  Um cliente que pergunte sobre um quarto num hotel pode receber um desconto e a oportunidade de reservar imediatamente no mesmo canal, por exemplo. Os programadores internos ou externos têm de poder codificar estes serviços adicionais no canal sem terem de se dirigir ao fornecedor original.

No entanto, ele queria que a solução que oferecia fosse simples. Era importante que fosse à prova de futuro e extensível, mas ao mesmo tempo devia ser muito fácil pôr uma solução inicial a funcionar.

Se ele usasse o Botpress , poderia resolver o problema da extensibilidade. O Botpress poderia efetivamente atuar como um middleware para todas as melhores ferramentas de chatbot do mercado, além de fornecer muitos componentes padrão prontos para uso. Esses componentes podem ser trocados por componentes de terceiros ou personalizados conforme necessário no futuro.

Para oferecer ao seu cliente a melhor solução, seleccionava um conjunto de ferramentas que considerava oferecer a melhor solução de valor para o cliente.

Para começar, a arquitetura seria muito simples. Seleccionaria o melhor motor de PNL entre os principais fornecedores de PNL (Google, Facebook, Microsoft, IBM, Rasa) e utilizaria os componentes normalizados de Botpress para estabelecer a ligação à plataforma de mensagens necessária e para fornecer capacidades de apoio, como a análise, a presença de pessoas no circuito e a segurança baseada em funções.

Quando esta solução básica estivesse a funcionar com o cliente, poderia pensar em melhorá-la, se necessário. Poderia fazê-lo adicionando motores de PNL, actualizando o pacote analítico (para um fornecedor externo, se necessário) ou adicionando personalizações à funcionalidade "human in the loop".

É claro que as decisões de personalizar ainda mais ou de acrescentar novos componentes ou serviços ao sistema seriam tomadas com base na análise das interacções dos clientes com o sistema. As alterações poderiam ser efectuadas rapidamente, conforme necessário, pelos programadores adequados.

Sam decidiu começar por implementar a solução para a sua própria empresa. Isto permitiu-lhe experimentar algumas das ferramentas disponíveis e escolher o que considerava ser a melhor oferta para a configuração inicial.

Sam não só começou imediatamente a ganhar muitos projectos de serviço ao cliente, como também descobriu que, uma vez conseguida uma implementação bem sucedida de serviços ao cliente, os seus clientes rapidamente queriam outros serviços adicionados ao canal.

Uma vez que o serviço ao cliente é algo de que todas as empresas do mundo precisam mais ou menos, não houve falta de clientes.

Só quando começou a implementar a solução desta forma é que percebeu o quanto os seus clientes valorizavam o facto de ele os poder ajudar a escolher as melhores ferramentas para o seu negócio, em vez de os tentar prender a uma única solução de bloatware não extensível.

O Sam e a sua equipa tornaram-se muito bons a descobrir como utilizar os bots de serviço ao cliente para introduzir muito rapidamente melhorias de elevado valor e impacto na função de serviço ao cliente de uma empresa.