Tecnologias da IA ajudam na experiência do usuário

Caroline Doms

Caroline Doms
Estudante de Jornalismo, apaixonada pelo digital e produtora de conteúdo.
January 05, 2021


A experiência do usuário é a chave fundamental para que uma empresa tenha sucesso e fidelize os clientes.

Com a digitalização das empresas, todo o processo de contato com as marcas e resolução de problemas também migraram para a internet.

Por isso, tecnologias da Inteligência Artificial (IA) são utilizadas para proporcionar a melhor interação com os consumidores.

O número de empresas que adotam as tecnologias da IA em suas plataformas digitais aumenta a cada dia e você com certeza já interagiu com alguma delas, mesmo sem perceber.

Cada uma dessas inteligências possui uma função própria e ajudam a companhia a alcançar seus objetivos de vendas. Por isso, a IA está presente nas redes sociais, no e-commerce e no marketing digital.

Confira a seguir como as tecnologias da IA ajudam a melhorar a experiência do usuário com a marca.

Experiência do usuário em primeiro lugar

Um cliente satisfeito com a empresa gera resultados muito positivos. Se a experiência do usuário for boa, ele pode comprar outras vezes e indicar a marca a outras pessoas.

No entanto, se a experiência for ruim, o consumidor dificilmente vai comprar novamente algum produto da empresa e pode compartilhar sua insatisfação com outras pessoas.

Por esse motivo, é muito importante priorizar a experiência do consumidor para conseguir fidelizá-lo à marca.

De acordo com uma pesquisa realizada pela Salesforce, 80% dos consumidores consideram que a experiência apresentada pela empresa é tão importante quanto os produtos ou serviços oferecidos.

Para conseguir melhorar a relação entre a empresa e o consumidor, o design UX e as tecnologias da IA são utilizados em diversos canais de contato com o usuário.

Imagine que você fez uma compra em um e-commerce de sapatos e o tamanho escolhido ficou pequeno. A empresa possui política de troca, mas você não encontra em nenhum lugar do site o que fazer em caso de devolução.

Então você pesquisa no Google como realizar a troca e encontra uma página com todas as informações que precisava. O resultado só foi exibido graças a uma das tecnologias da IA: o Search Engine Optimization (SEO), que é traduzida como otimização para motores de busca.

No SEO, palavras-chave que fazem sentido com o serviço oferecido são incluídas no código do site ou blog para que você encontre com facilidade o que procura.

No entanto, se você não encontrasse nenhuma informação na busca, qual seria outra opção para sanar sua dúvida? Muitas pessoas utilizariam redes sociais, como o Twitter, para expor suas opiniões e contar os problemas com algumas marcas.

Para solucionar a insatisfação do consumidor, as tecnologias da IA permitem encontrar a reclamação, responder de forma automática e oferecer suporte ao consumidor através do chat.

Com os problemas dos clientes solucionados de forma muito mais rápida por causa da inteligência artificial, o comportamento do consumidor pode ser alterado e aumentar a autoridade da marca.

A imagem mostra uma mulher negra de pele clara.

Tecnologias da IA ajudam a melhorar a experiência do usuário com a marca através da personalização de anúncios e conversas humanizadas, por exemplo.

Personalização no marketing digital

O uso dos canais digitais para o marketing possibilita criar cada vez mais campanhas personalizadas para os usuários.

Isso também é possível graças às tecnologias da IA. Com os dados de localização, afinidades e de práticas de consumo, as marcas conseguem criar campanhas com base no que cada consumidor gosta.

O levantamento da Salesforce também aponta que 62% dos clientes esperam que as empresas antecipem suas necessidades e lhes mostre soluções com seus anúncios.

E como descobrir exatamente o que o cliente espera ver em seus anúncios? O levantamento de dados a partir das tecnologias da IA permite realizar um estudo de personas bem preciso.

Com isso, as campanhas veiculadas nas redes sociais, nos mecanismos de pesquisa e em sites passam a ser mais personalizadas e conseguem atender os gostos dos consumidores.

Para exemplificar, imagine que uma das personas de um e-commerce que vende tênis são mulheres entre 35 e 40 anos, que praticam esportes e compram produtos de beleza na Internet.

A partir da pesquisa desses dados, é possível criar campanhas mais segmentadas.

Para conseguir mais vendas dentre esse grupo, os anúncios gerados pela empresa vão trabalhar com os gostos, hábitos de consumo e da faixa etária dessas mulheres.

Para deixar a campanha ainda mais segmentada, uma opção é utilizar a geolocalização para veicular os anúncios.

Se a marca de tênis também possui loja física e quer conquistar mais vendas na região em que está instalada, é possível exibir os anúncios apenas para pessoas que estão próximas à loja, por exemplo.

A imagem mostra em destaque um notebook. Na tela dele, é possível ver alguns gráficos que ilustram os dados utilizados para criar campanhas personalizadas e melhorar a experiência do usuário.

Com o levantamento de dados dos hábitos de consumo dos consumidores é possível criar campanhas bastante personalizadas para cada grupo de usuário.

Machine learning no marketing digital

O machine learning, traduzido como aprendizado de máquina, é utilizado para identificar padrões e exibir assuntos relacionados de forma automática.

Essa forma de algoritmo é utilizada por streamings como a Netflix e o Prime Video. Conforme os usuários assistem filmes e séries de comédia, por exemplo, a plataforma exibirá recomendações de outros títulos desse gênero.

O mesmo acontece com a recomendação de músicas no Spotify, que reconhece o estilo que o assinante mais escuta e sugere faixas semelhantes.

Com as tecnologias da IA, esses algoritmos podem ser muito bem aproveitados no marketing digital para exibir apenas produtos relacionados ao que os consumidores gostam.

Nos sites de e-commerce, isso já é bem explorado. Ao visualizar um notebook, por exemplo, o site entende que você precisa de produtos relacionados e recomenda que você também compre um mouse e uma capa de proteção.

Assim, o machine learning entende e antecipa as necessidades do consumidor. Com isso, a boa experiência do usuário pode ser proporcionada pela IA.

Essa tecnologia também permite conhecer a etapa de compra que cada usuário está e a partir disso exibir anúncios personalizados aos consumidores nas redes sociais ou por e-mail.

Por isso o machine learning é muito utilizado no marketing digital para exibir as campanhas do Google Ads, principal forma de veicular anúncios na Internet.

É a partir dessa tecnologia que os anúncios são exibidos em vídeos no YouTube, sites e na página de pesquisa do Google. Tudo isso de acordo com os interesses dos usuários.

Isso é possível porque as campanhas criadas são segmentadas de acordo com o objetivo do anunciante.

Ao criar os anúncios na plataforma do Google, a tecnologia permite escolher a faixa etária, sexo, interesses e a região para atrair um público mais específico e que pode considerar a oferta como relevante.

Se a meta de uma marca de produtos alimentícios é conseguir mais vendas, o anúncio pode ser exibido em vídeos de receitas no YouTube e alcançar o público ideal, por exemplo.

Outra característica dessa tecnologia é que conforme os usuários acessam produtos no e-commerce, o machine learning entende seus interesses e passa a exibir anúncios semelhantes.

Além disso, para as lojas físicas, os anúncios no Google Ads possibilitam que os usuários encontrem os locais mais próximos que atendem suas necessidades.

Imagine que você está em uma viagem, seus óculos quebraram e você não pode ficar sem. Ao buscar por “consertar óculos” ou “ótica”, o Google exibe as opções mais próximas.

Se a ótica trabalhar com anúncios do Google Ads, o resultado da pesquisa mostrará o endereço dela como uma das primeiras opções, o que pode aumentar as vendas.

Por conta dessas características tão interessantes, o machine learning é uma tecnologia da IA essencial nas estratégias de marketing digital desenvolvidas aqui na ROCKY.

 A imagem mostra um notebook com o aplicativo do Spotify aberto. Na tela, é possível visualizar algumas recomendações de playlists. Além disso, é possível ver a mão de uma pessoa, no lado esquerdo da imagem, apontando para a tela do notebook. Do lado direito do aparelho, há a mão de outra pessoa que encosta delicadamente no notebook.

Assim como o Spotify, que exibe músicas semelhantes ao gosto do usuário, o marketing digital pode usar o machine learning para ofertar produtos relacionados aos gostos pessoais do consumidor.

Falar a mesma língua do cliente é essencial

Criar uma relação com os clientes é uma das estratégias para garantir uma boa experiência do usuário.

Uma das formas de garantir essa relação humanizada é através dos meios de comunicação da empresa com o cliente.

Para facilitar essa comunicação com os usuários, uma das tecnologias da IA muito utilizada é o chatbot. Com respostas automatizadas para esclarecer dúvidas e solucionar problemas, a empresa consegue reduzir o tempo e o custo com o atendimento.

Antes de implementar qualquer chatbot é importante programá-lo para falar de forma clara com o cliente e garantir que ele vai funcionar. Isso porque a experiência do usuário não será a melhor se as respostas automatizadas não funcionarem corretamente.

Por isso, é interessante começar a utilizar o chat automatizado com funções mais simples. Conforme o chatbot for utilizado, é possível analisar os erros e acertos da ferramenta e aprimorá-la.

Para certificar que a conversa será clara para os clientes, os chatbots recebem palavras-chave com as principais dúvidas e problemas dos usuários. Assim, a resposta será enviada de acordo com o que o usuário relatou na conversa.

Como nem todos os problemas podem ser solucionados a partir da conversa automática, o chatbot deve conter uma função para solicitar o atendimento humano.

A maioria das empresas já utiliza esse modelo de chat em redes sociais como Facebook e WhatsApp, no app próprio da empresa e até mesmo no site.

A Vivo, por exemplo, adotou o chatbot no WhatsApp, no app Meu Vivo, site e no Facebook. Nesta rede social, o cliente consegue solicitar a segunda via da conta, realizar recargas e consultar o plano móvel.

No entanto, na maioria das solicitações o usuário é encaminhado para uma conversa com a Aura, inteligência artificial da empresa que está disponível no WhatsApp e no aplicativo para celular.

A imagem é uma ilustração da Vivo que simula uma conversa com a empresa no chat do Facebook. Na tela, é possível ler: “Olá, José da Silva! Selecione uma opção abaixo ou digite o que deseja. Vamos começar?”. Abaixo da frase, há três opções para selecionar: segunda via, recarga ou atendente humano.

Vivo adotou chatbot no Facebook que redireciona usuários para conversar com a Aura ou para atendimento humano. (Foto: Reprodução/Vivo)

Outra empresa que adotou o chat automatizado no WhatsApp e no app é o Bradesco. A BIA, como é chamada a inteligência artificial do banco, está disponível 24 horas para atender os clientes.

A conversa automatizada no mensageiro permite que os usuários consultem o saldo, extrato e os limites da conta.

Também é possível esclarecer dúvidas sobre os serviços e se não for possível solucionar o problema via WhatsApp, a inteligência artificial mostra a agência mais próxima ao consumidor.

Com o uso dessas tecnologias, a experiência do usuário com a marca é melhor aproveitada e a satisfação permite que o cliente se fidelize à empresa.

Gostou de saber que as tecnologias influenciam no comportamento do consumidor?Saiba também sobre a aceleração digital das empresas!


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