{"id":30649,"date":"2018-11-19T08:17:01","date_gmt":"2018-11-19T10:17:01","guid":{"rendered":"https:\/\/dana.com.br\/canaldana\/?p=30649"},"modified":"2018-11-19T08:17:01","modified_gmt":"2018-11-19T10:17:01","slug":"inteligencia-artificial-deixa-contato-entre-montadora-e-cliente-mais-personalizado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dana.com.br\/canaldana\/2018\/11\/19\/inteligencia-artificial-deixa-contato-entre-montadora-e-cliente-mais-personalizado\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial deixa contato entre montadora e cliente mais personalizado"},"content":{"rendered":"

Jornal do Carro<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

O contato, muito simp\u00e1tico, alerta para a revis\u00e3o iminente. E termina com um convite para fazer um test-drive de um produto novo que, eles apostam, tem a sua cara.<\/p>\n

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Essa aten\u00e7\u00e3o personalizada soa natural para uma marca premium. Essas marcas t\u00eam uma base limitada de clientes no Pa\u00eds e, por isso, conseguem servi-los de forma individualizada. Mas isso seria algo impens\u00e1vel para uma marca de grande volume, que vende dezenas de milhares de unidades por m\u00eas.<\/p>\n

 <\/p>\n

Hoje, por\u00e9m, a situa\u00e7\u00e3o descrita no primeiro par\u00e1grafo est\u00e1 se tornando realidade para os clientes da Nissan, que tem 170 concession\u00e1rias no Pa\u00eds e uma unidade fabril capaz de produzir 200 mil exemplares por ano. A marca entrou na onda das empresas que usam a intelig\u00eancia artificial para se aproximar dos consumidores, levando a rela\u00e7\u00e3o para a esfera digital.<\/p>\n

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At\u00e9 ent\u00e3o, a intera\u00e7\u00e3o era feita apenas por meio das concession\u00e1rias, com o suporte de um call center. \u00c9 o que ocorre com qualquer montadora. A ideia foi buscar uma ferramenta que pudesse responder \u00e0s pessoas 24 horas por dia, sem depender do tal call center.<\/p>\n

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A solu\u00e7\u00e3o encontrada atende pelo nome de Laura, um sistema de intelig\u00eancia artificial desenvolvida por uma startup paranaense, a Prometheus. A plataforma fez um mapeamento da base de clientes reais e potenciais da Nissan para analisar seu comportamento e entender suas necessidades.<\/p>\n

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Todos os clientes s\u00e3o mapeados<\/strong><\/p>\n

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O primeiro passo foi reunir os dados, inicialmente desordenados, dessas pessoas. Informa\u00e7\u00f5es colhidas em cadastros preenchidos por funcion\u00e1rios da rede Nissan, ou em visitas \u00e0s redes sociais da empresa, geraram um grande n\u00famero de pessoas configuradas.<\/p>\n

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A seguir, o rob\u00f4 buscou em recursos externos, como perfis em redes sociais e queixas p\u00fablicas em sites de reclama\u00e7\u00f5es, elementos que permitissem validar as identidades dessas pessoas configuradas. O prop\u00f3sito era justamente confirmar que essas pessoas eram mesmo quem o sistema acreditava que fossem.<\/p>\n

 <\/p>\n

Feito esse match de confirma\u00e7\u00e3o entre os dados colhidos dentro da Nissan e os dados p\u00fablicos de cada um desses consumidores, a marca passa a analisar que tipo de cliente ele \u00e9 e tenta entender do que ele precisa, se antecipando para lhe oferecer mais servi\u00e7os e produtos.<\/p>\n

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Laura entregou para a Nissan um levantamento com 12 milh\u00f5es de entradas. Desse n\u00famero, 3,6 milh\u00f5es s\u00e3o registros de pessoas que realmente compraram ve\u00edculos, fizeram revis\u00f5es na rede ou adquiriram outros produtos e servi\u00e7os. Os demais se referem a pessoas que apenas visitaram uma concession\u00e1ria, ou interagiram com as redes sociais da marca.<\/p>\n

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Em seguida, a plataforma fez um rankeamento dessas pessoas usando 27 indicadores.<\/p>\n

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No topo da cadeia, estavam os clientes com rela\u00e7\u00e3o mais estreita. Algu\u00e9m que comprou tr\u00eas modelos da Nissan em cinco anos, ou que passou pelo p\u00f3s-venda da marca v\u00e1rias vezes, por exemplo.<\/p>\n

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A partir da\u00ed, a ideia \u00e9 que esses consumidores sejam contatados por telefone, SMS ou e-mail, sempre com ofertas mais personalizadas de produtos ou servi\u00e7os. Mais ou menos como descrito no primeiro par\u00e1grafo deste texto.<\/p>\n

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Chatbots sem burrice<\/strong><\/p>\n

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Mas a marca tamb\u00e9m se prepara para a intera\u00e7\u00e3o no sentido inverso, provocada pelo consumidor que procura o site ou as redes sociais da marca. A intera\u00e7\u00e3o inicial \u00e9 feita por meio de chatbots.<\/p>\n

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Um par\u00eantese<\/strong><\/p>\n

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Para quem n\u00e3o sabe, os chatbots s\u00e3o programas capazes de promover uma conversa, fazendo-se passar por um ser humano. Quem interage com um chatbot tem, em tese, a impress\u00e3o de estar conversando com outra pessoa, e n\u00e3o com um programa de computador.<\/p>\n

 <\/p>\n

Usados largamente por empresas de telefonia e companhias a\u00e9reas, esses recursos trazem um ganho enorme em termos de efici\u00eancia para a empresa. Afinal, chatbots n\u00e3o t\u00eam o hor\u00e1rio de trabalho demarcado e os direitos trabalhistas do pessoal do telemarketing.<\/p>\n

 <\/p>\n

Por se apoiar num repert\u00f3rio de respostas prontas, por\u00e9m, sua capacidade se resume a demandas mais triviais. Diante de uma pergunta ou intera\u00e7\u00e3o que fuja minimamente do script, o sistema entra em loop e se sai com a resposta padr\u00e3o que parecer mais adequada, denunciando as limita\u00e7\u00f5es da ferramenta.<\/p>\n

 <\/p>\n

Bem, nesse momento, ao inv\u00e9s de deixar o consumidor preso ao loop estapaf\u00fardio do chatbot, a plataforma da Nissan aciona um atendimento humano para prosseguir com o atendimento.<\/p>\n

 <\/p>\n

A ideia da marca n\u00e3o \u00e9 que a plataforma substitua completamente os humanos, mas os ajude a ter resultados melhores. Na ativa\u00e7\u00e3o de novas vendas, os rob\u00f4s conseguem um ganho de escala muito maior que uma equipe humana. Em 19 de mar\u00e7o de 2018, a Nissan conseguiu fazer sua primeira venda totalmente provocada por intelig\u00eancia artificial. A transa\u00e7\u00e3o, envolvendo um Kicks, depois foi conclu\u00edda por um vendedor humano.<\/p>\n

 <\/p>\n

J\u00e1 na solu\u00e7\u00e3o de problemas, o chatbot funciona como uma esp\u00e9cie de filtro pr\u00e9vio. Ele d\u00e1 um primeiro encaminhamento a cada cliente e refina o atendimento humano. Este ser\u00e1 prestado em um segundo momento. Isso evita que os atendentes tenham de voltar a perguntas muito b\u00e1sicas.<\/p>\n

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Para o consumidor, a vantagem \u00e9 justamente essa sensa\u00e7\u00e3o de ter uma aten\u00e7\u00e3o mais personalizada, por parte de uma empresa que conhece bem seu perfil e procura oferecer produtos e servi\u00e7os que realmente lhe interessem.<\/p>\n

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No futuro, chegar\u00e1 o dia em que o comprador de um modelo zero-km simplesmente se dirigir\u00e1 a um local de entrega, destravar\u00e1 seu carro e ir\u00e1 embora, como j\u00e1 ocorre em plataformas de compartilhamento. Isso porque haver\u00e1 mais e mais etapas do relacionamento entre empresa e cliente se tornando digitais,<\/p>\n

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Fun\u00e7\u00e3o social<\/strong><\/p>\n

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A tecnologia Laura foi implantada inicialmente em hospitais para identifica\u00e7\u00e3o precoce do risco de infec\u00e7\u00e3o hospitalar em pacientes internados em UTIs. A plataforma de intelig\u00eancia artificial l\u00ea e cruza as informa\u00e7\u00f5es do paciente.<\/p>\n

 <\/p>\n

Em seguida as envia alertas para a equipe m\u00e9dica. Ent\u00e3o, indica onde h\u00e1 riscos potenciais de infec\u00e7\u00e3o, para que sejam tomadas medidas preventivas.<\/p>\n

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Hoje, a Laura funciona em cinco hospitais no Paran\u00e1. Por l\u00e1, monitora 60 mil pacientes por ano. Al\u00e9m disso, j\u00e1 evitou 233 mil mortes, de acordo com a startup que desenvolveu a plataforma. (Jornal do Carro)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Jornal do Carro   O contato, muito simp\u00e1tico, alerta para a revis\u00e3o iminente. E termina com um convite para fazer um test-drive de um produto novo que, eles apostam, tem a sua cara.   Essa aten\u00e7\u00e3o personalizada soa natural para uma marca premium. 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