Uma das capacidades marcantes da inteligência artificial generativa é a de ajudar empresas de SaaS a oferecer melhores experiências para seus clientes, fortalecendo sua proposta de valor para o mercado.
De acordo com o relatório Hype Cycle, do Gartner, a previsão é que a maioria dos produtos e serviços tecnológicos vão incorporar capacidades de GenAI ao longo de 2024.
Shaown Nandi, Diretor de Tecnologia da Amazon Web Services, também vê movimentações semelhantes no setor e completa:
Organizações que não começarem seus planos de integração da GenAI correm o risco de perder seu espaço no mercado em cerca de 2 a 5 anos.
Apesar de ainda não estarem no mesmo ritmo global, um número crescente de empresas brasileiras de SaaS já utiliza IA e inteligência artificial generativa em seus processos.
O atendimento ao cliente, por exemplo, é uma das áreas que mais utiliza essa tecnologia.
Entrar nesta corrida é essencial para competir por mais espaço no mercado de SaaS e expandir negócios.
Como a IA generativa agrega valor a negócios?
Quanto mais um cliente vê valor em uma empresa e suas soluções, mais ele se fideliza.
Essa percepção costuma se construir a partir da junção de múltiplos fatores. Entre eles, podemos citar preço, facilidade de adesão, agilidade na implementação, eficiência para atender seus objetivos, suporte de qualidade e experiência do usuário.
É provável que muitos líderes e gestores, em um primeiro momento, acreditem que conciliar melhorias em todas essas áreas com um orçamento mais enxuto seja um desafio praticamente impossível. No entanto, com o avanço dos algoritmos de inteligência artificial e, atualmente, a maior simplicidade para adoção da GenAI, temos um cenário diferente.
Para negócios de SaaS, tanto a IA tradicional quanto a IA generativa têm sido divisores de água no que diz respeito a gerar valor para clientes:
- Análises de dados podem propor recomendações baseadas nas necessidades e preferências do usuário.
- Monitoramento das tendências do mercado oferecem insights para a adaptação e criação de ofertas.
- Automações para suporte e atendimento ajudam a reduzir custos operacionais e, por consequência, o preço final passado ao cliente.
- Assistentes virtuais baseados em GenAI criam comunicações mais efetivas, desde a geração de respostas personalizadas e mais precisas para demandas até análises em tempo real da satisfação do usuário.
- Insights de padrões de feedbacks aumentam a visibilidade de quais consumidores precisam de mais atenção, contribuindo para reduzir taxas de churn.
- Análises de comportamento e uso dos softwares permitem a identificação mais assertiva de oportunidades de upsell e cross-sell.
- Crescer negócios e desenvolver novos projetos sem prejudicar os clientes que já são atendidos se torna mais fácil com o poder da escalabilidade.
Sem dúvidas, a inteligência artificial é, hoje em dia, uma grande catalisadora de transformações em outros aspectos no setor de SaaS. Aliás, em um outro blog post, falamos da GenAI ajudando empresas de Software as a Service a superar seus principais desafios. Vale a pena conferir para se aprofundar no assunto.
No entanto, neste artigo, vamos dar um foco especial em Customer Experience.
Capacidades e diferenciais da GenAI
A IA generativa trabalha com modelos funcionais (modelos de base ou FMs) treinados com altos volumes de dados que, por sua vez, podem ser textuais, de linguagem, imagens, músicas, códigos de software, informações de segurança cibernética, entre outros.
Em contraste com os paradigmas tradicionais, esses FMs não dependem de um agrupamento de informações em um banco de dados. Eles são capazes de utilizar padrões de comportamento aprendidos no treinamento para calcular o resultado mais provável para uma solicitação feita à GenAI. Dessa forma, tais modelos podem realizar muitas tarefas com poucos dados ou ajustes ou mesmo nenhum.
Os modelos de base, no entanto, exigem investimentos maiores para que se faça um treinamento do zero até chegar ao ponto de resultados realmente precisos. Por isso, as soluções de IA generativa são desenvolvidas com uma combinação desses modelos (probabilísticos) com modelos tradicionais determinísticos.
Podemos dizer, de forma geral, que a GenAI tem quatro capacidades:
- Criação
Sua habilidade de criar novos dados como, por exemplo, textos, imagens e vídeos, é a mais marcante. Essa criação pode ser tanto totalmente original quanto baseada em padrões aprendidos.
- Sintetização
A IA generativa também pode sintetizar e combinar dados já existentes. Tal combinação vem a partir de diversas fontes de informações ou padrões de referência, apresentando-se da maneira mais adequada para o usuário.
- Descoberta
Essa capacidade é particularmente importante para analisar tendências, padrões e comportamentos, relacionando variáveis e detectando anomalias de uma forma que seria impossível manualmente.
- Automação
Ao passo que a IA tradicional opera em níveis mais simples, as automações da GenAI podem ser aplicadas para tarefas de maior complexidade, que exijam um poder de criação e adaptação mais semelhante ao humano.
Aplicações da IA generativa no relacionamento com o cliente
Na seção acima, exploramos alguns aspectos da inteligência artificial generativa. É importante conhecê-los para ajudar na compreensão do poder da GenAI para impactar o relacionamento de empresas com clientes.
As capacidades citadas se destacam, primordialmente, em quatro aplicações:
Chat
A interação com a IA generativa é feita exatamente através dos chats. É bem viável adaptar as interfaces dos chats de acordo com o tipo de função que os mesmos devem desempenhar, seja conversação com clientes ou treinamento de funcionários de atendimento, por exemplo.
Pesquisa
Visto que seu potencial de descoberta e síntese é bastante avançado, é possível utilizar a GenAI para criar bases de conhecimento mais fáceis de serem filtradas e sem informações incorretas.
Geração de conteúdo
Tutoriais, recomendações, respostas e sugestões para usuários podem ser feitas de forma muito mais rápida. Dessa forma, as empresas de SaaS conseguem oferecer um suporte personalizado, eficiente e ágil.
Raciocínio associativo
Como a IA generativa consegue fazer associações dentro de contextos, ela pode ser aplicada para, por exemplo, identificar as principais variáveis que levam os usuários a ter experiências insatisfatórias com um software.
Melhorando a Experiência do Cliente com GenAI
Muitos líderes corporativos pelo mundo consideram a IA generativa uma fonte de grande valor não só para superar desafios operacionais como também para fazer entregas mais completas em seus softwares.
É extremamente comum que nem os próprios clientes saibam a amplitude da sua necessidade. Na maioria das vezes, eles buscam suporte sem compreender o que causa seus problemas.
A IA generativa, nesses casos, é uma guia para usuários e para a equipe de atendimento, apontando os melhores caminhos para solucionar as questões que incentivaram o contato. O consumidor pode contar com o apoio, por exemplo, de assistentes inteligentes avançadas capazes de fazer assessments de sistemas, corrigir problemas sem a necessidade de abrir chamados, detectar de forma autônoma e preventiva falhas, etc.
Na lista abaixo, separamos alguns outros exemplos de diferenciais baseados em GenAI que agregam valor à experiência do usuário:
- Interações em tempo real, com contexto de resumos de atendimentos prévios
- Ferramentas de pesquisa com respostas relevantes, eliminando a necessidade de intervenção humana
- Automações para facilitar a usabilidade do software a partir da identificação de comportamentos padrões
- Soluções hiper-personalizadas, calibradas para perfeita integração com os sistemas dos clientes
- Recomendações inteligentes para orientar o consumidor em fases de aquisição ou renovação
A DNX Brasil tem expertise em GenAI e conhece o mercado de SaaS.
Nossa equipe já desenvolveu inúmeros projetos de sucesso para startups do setor de Software as a Service. Entendemos o nível de exigência e os desafios que esses negócios enfrentam.
É por isso mesmo que sabemos que podemos ajudar você a começar uma nova era para sua empresa.
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