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Nos próximos três anos, 60,4% dos brasileiros realizarão compras utilizando tecnologias como de autoatendimento. A informação está na pesquisa High-Tech Retail – A Tecnologia e o Comportamento de Compra do Brasileiro, realizada pela Croma Solutions. Esse dado mostra que os hábitos estão mudando nas jornadas de compra no Brasil, acompanhando o que acontece no mundo.

E ao contrário do que muitos afirmam, não é a tecnologia que promove a mudança no comportamento, mas o comportamento que determina a sua adoção. Esta mudança está relacionada às inovações, mas antes de tudo ao processo humano de aprendizagem, que é movido por recompensas. A tecnologia, nesse contexto, é coadjuvante. Ela pode influenciar e ser estímulo, mas não é causa e finalidade em si mesma.

O cérebro humano é dominante no julgamento de uma recompensa. Além disso, as relações de comércio dependeram historicamente de alguma interação pessoal. Sempre me questionei se, nos primórdios do e-commerce, a resistência estava no fato de fornecer o CPF ou ter que fornecê-lo a uma máquina.

Fico mais com a segunda opção. O aperto de mãos, o sorriso, o olhar, os códigos neurolinguísticos, a respiração, o ritmo de fala, tudo compõe um código de confiança. E levamos esse padrão para todas as nossas relações.

A “voz do Google”, a “moça do Waze”, a “voz do aeroporto”… Todas são humanas e, detalhe, femininas, carregando em si o conforto e o aconchego. Por isso, quando nos deparamos com lojas virtuais ou soluções de autoatendimento, a supressão do elemento humano pode gerar desconforto, fruto da ruptura ao padrão. Aderir dependerá da recompensa, que acontece a partir do repertório de cada um.

Sendo acessível e fácil de usar, porque o autoatendimento não foi ainda amplamente adotado?

Porque os códigos culturais são determinantes à adesão da tecnologia. Por exemplo, comparando a atuação do varejo entre China e Brasil, a curva de adoção de inovações a partir dos códigos relacionais, infraestrutura e educação de cada um desses países é bastante diferente.

Hoje, na China, os cartões de crédito são considerados obsoletos. No Brasil, por sua vez, são bastantes importantes. Outros setores são ainda mais passíveis de comparação: postos de combustível, supermercados, bancos… Os bancos foram os primeiros a se aventurar no autoatendimento estruturado no Brasil. Clientes de companhias aéreas ganham agilidade e tempo por meio de aplicativos e totens, mas ainda é marcante a dependência que culturalmente temos das relações humanas no varejo.

De qualquer forma, setores de moda e vestuário – como a Amaro, Sapati e a Memove, da VGB Global Brands – e alimentação – como o McDonald’s e o próprio iFood – aceleram a inovação em busca da independência do shopper, oferecendo requintes de customização.

No varejo alimentar, a rede de supermercados Muffato começou a usar os equipamentos de autoatendimento em Curitiba em 2013. A rede Zaffari segue o mesmo caminho, assim como a rede Enxuto, do interior de São Paulo.

Na APAS 2017, a Totvs lançou uma solução de self check-out que pretende poupar 30% do tempo do cliente. A loja Pamplona, inaugurada em julho pela rede Carrefour em São Paulo, esbanja tecnologia e oferece, entre outros itens, também o autoatendimento.

Claro que essas movimentações estão bastante relacionadas à rentabilidade por metro quadrado e não somente às demandas crescentes do shopper. Como se pode perceber, se as recompensas são vantajosas, elas são capazes de redefinir rotinas e criar novos padrões.

E por que o autoatendimento começa agora a ser mais notório?

Porque as pessoas simplesmente não estavam preparadas antes. Assim como não estão totalmente prontas para carros elétricos, casas automatizadas, wearable devices e a Internet das coisas (IoT).

Eu me refiro ao fato da inovação ser útil, despertar interesse, ser culturalmente relevante e gerar uma recompensa em um determinado momento da história. Nesse sentido, a experiência digital tem educado, e muito, o comportamento de compra no varejo físico.

As novas gerações, os millennials, possuem modelo mental mais aderente ao digital e às interfaces tecnológicas. Eles absorvem tais inovações de forma mais intuitiva e natural.

Ao avaliar os resultados do High-Tech Retail, a tendência que aponta o autoatendimento como forte inovação para os próximos três anos é justificada pelo fato de que, em 2020, essas pessoas representarão uma parte significativa da população economicamente ativa.

Os millennials têm características de consumo mais independentes, visuais e interativas. No Brasil, o potencial de consumo é de mais de R$ 75 bilhões. Para atender esse tipo de cliente, o varejo será transformado, impulsionando redes e fabricantes a investir no entendimento profundo das jornadas, hábitos e padrões de compra e consumo, como já temos estudado tanto nos últimos anos, por meio de design thinking.

E por que o autoatendimento não floresceu ainda como ideia aplicável nas organizações?

Além do fator cultural, as operações de back office convencionais e a baixa sofisticação da gestão de dados tornava a sua implantação algo impossível. Agora, tecnologias móveis, aplicativos de compra, realidade virtual e visualização 3D farão parte do dia a dia dos shoppers cada vez mais, suportadas por inteligência de dados, moldando a oferta omnichanel.

Se dados acionáveis são a maior riqueza da Era da Informação, a oferta ao cliente passa a ser suportada por um sistema que utiliza conceitos de visão computacional, algoritmos de aprendizagem profunda, modelagens preditivas e fusão de sensores. Tudo isto criará uma experiência completa e encantadora. 

Para as marcas, é cada vez mais importante investir na personalização da experiência de compraBig data e neurociência podem ser usados para apresentar produtos e serviços de maneira personalizada ao transformar informações em insights.

Com a computação cognitiva é possível dar às máquinas a capacidade de detectar alguns padrões de comportamento. No entanto, mesmo que sejam louvados os chatbots e a inteligência artificial como próximas fronteiras para vendas e atendimento, é sempre bom ter em mente que as interfaces humanizadas não são – e nunca serão – interfaces humanas.

Manter-se constantemente atualizado com as novas tecnologias de comércio eletrônico e de marketing pode ser uma tarefa assustadora. Com a rápida evolução que vemos lá fora, não é fácil identificar em quais novidades vale mesmo a pena investir.

Uma coisa, porém, é certa: para obter uma vantagem competitiva, os e-commerces devem se concentrar em soluções realmente inovadoras, que ajudem a mantê-los próximos das necessidades dos clientes e que otimizem sua presença digital.

O fato é que em 2017 o e-commerce brasileiro deverá crescer 12%. Esse crescimento gera um ambiente de comércio eletrônico cada vez mais competitivo, ao mesmo tempo em que os clientes, mais ambientados com este universo, tornam-se mais exigentes.

Com base nisso, listamos três tecnologias que prometem revolucionar a forma como as marcas interagem com seus consumidores na internet, gerando vantagem competitiva e alavancando seu poder de vendas online:

1- Facebook Messenger Chatbots

Não há dúvida sobre a importância das mídias sociais no processo de tomada de uma decisão de compra. Uma pesquisa do Gartner mostra que as marcas perderão 15% de seus clientes se não responderem àqueles que os contatam através das mídias sociais.

Já um segundo estudo realizado pela Bain & Company mostrou que, ao responder aos clientes através deste canal, uma marca pode esperar um aumento na receita por cliente entre 20 e 40%. Nesse cenário, o Facebook Messenger Chatbot tem se mostrado um recurso interessante para estreitar essa comunicação.

Quando devidamente implantados, os chatbots permitem uma interação eficiente e responsiva com os clientes. Eles tornam-se ainda mais robustos com recursos de automação, tendo o mesmo impacto que um assistente pessoal, sendo capaz de estimular mais conversas e construir um compromisso verdadeiro do público com a marca.

Ele pode, por exemplo, responder a muito mais perguntas do que um FAQ padrão e ainda utilizar como contexto o conhecimento sobre o cliente em questão, fornecendo informações atualizadas sobre uma determinada entrega ou disponibilidade de produtos.

A automatização do chatbot não só melhora a satisfação do cliente como reduz instantaneamente os custos operacionais no atendimento e suporte.

Aplicativo Facebook Messenger promete revolucionar o jeito de comprar online

2- Aplicações progressivas para a web

O mobile cresceu tão rapidamente que já se tornou a plataforma digital mais utilizada. A atividade total em smartphones e tablets representam dois terços do tempo total gasto em mídia digital.

Os aplicativos de smartphones sozinhos agora capturam cerca de metade desse tempo, de acordo com a agência de pesquisa internacional ComScore. Nesse cenário, os consumidores estão cada vez mais avessos a sites que não são amigáveis às plataformas móveis.

Em paralelo a essa tendência, o baixo desempenho de aplicativos de e-commerce para dispositivos móveis têm levado as marcas a recorrerem cada vez mais a aplicativos progressivos para a web como uma alternativa. Este ecossistema basicamente combina as vantagens dos aplicativos e da web.

Ele tem a funcionalidade completa dos sites, como dados dinâmicos e acesso ao banco de dados, ao mesmo tempo em que mantém a facilidade de uso do aplicativo mobile.

Em resumo, isso significa criar um site totalmente responsivo no celular ou no tablet e extremamente rápido – dando aos usuários a oportunidade de trabalharem off-line e em qualquer dispositivo sem a necessidade de baixarem um aplicativo nativo. Além disso, permite às marcas diminuírem os grandes investimentos em apps, sem deixarem de atender às expectativas dos clientes.

3- User Experience baseado em Deep Learning

Os algoritmos avançados de deep learning são hoje a espinha dorsal de muitas tecnologias preditivas, como o motor DeepText do Facebook, por exemplo, cujo objetivo é melhorar a experiência dos chatbots.

Eles também são usados em uma variedade de motores de processamento de imagem, como na seleção de ofertas similares no e-commerce para fins de recomendação, ou ainda na solução de reconhecimento de imagem do Yahoo, ajudando a identificar automaticamente imagens não adequadas para o trabalho (NSFW).

Além disso, o Google faz uso do deep learning no seu sistema de tradução, reduzindo os erros em 60% – o que poderia ajudar os operadores de comércio eletrônico a abrirem serviços em ambientes multilíngues.

Algoritmos de deep learning também representam uma grande oportunidade para campanhas de publicidade programática. Por exemplo, a tecnologia de retargeting tem sido usada já há algum tempo, mas o deep learning está mudando rapidamente a maneira como o retargeting personalizado funciona.

Tais métodos são capazes de melhorar a experiência do usuário de várias maneiras, predizendo o seu comportamento e indicando probabilidades de eventos específicos com mais precisão.

Dados internos da RTB House mostraram que o uso de algoritmos de deep learning pode levar rapidamente ao aumento do desempenho das campanhas de exibição em 13% para cliques e 25% para conversões. Isso ocorre porque a análise abrangente de dados que vem com o deep learning pode revelar uma compreensão muito mais ampla das intenções dos visitantes do site, ajudando os players de comércio eletrônico a anunciarem de forma eficaz, além de tornar os processos de compra online ainda mais fáceis.