Na reunião de direção costuma ouvir-se assim: "Queremos tornar-nos mais orientados para o cliente, e a IA ajuda-nos nisso." Todos acenam. Ninguém quer dizer o mesmo. Um pensa em tempos de resposta mais rápidos a pedidos de serviço. Outro em ofertas personalizadas. Ainda outro num serviço de apoio ao cliente que também responde à noite. A palavra "mais orientado para o cliente" liga três ambições que pressupõem cada uma uma organização diferente.
Tornar essa ambição concreta significa organizá-la em camadas: uma visão (porque é que a orientação para o cliente importa agora), um vision state (como é a relação com o cliente nesse cenário), um target (o que muda este ano) e um target state (que comportamento passa então a ser padrão). Só então se torna visível quais as capabilities necessárias para lá chegar, e quais já existem.
O contacto com o cliente consiste em tarefas que se comportam de forma diferente quando a IA participa. Uma parte pode ser assumida: responder a perguntas padrão, resumir um dossiê de cliente para uma conversa, sinalizar um cliente em risco de saída. Uma parte acontece com supervisão: a IA propõe uma resposta, um colaborador aprova-a ou corrige-a, com fundamento. E uma parte continua a ser trabalho humano: a conversa em que um cliente está irritado com algo que não cabe num protocolo, ou a decisão de fazer uma excepção à política.
Esta divisão não é fixa. Numa empresa, oitenta por cento das perguntas de primeira linha já são tratadas automaticamente; noutra, ainda nada, apesar de ambas as empresas estarem no mesmo setor e servirem clientes comparáveis. A diferença raramente está na tecnologia. Está em saber se a organização dividiu a pergunta do cliente em tarefas que podem ser avaliadas separadamente, se sabe que dados são necessários para isso e se esses dados estão corretos, e se alguém tem a autoridade para reprovar uma proposta da IA sem que isso se torne um problema.
Trabalhar de forma mais orientada para o cliente com IA exige preparação em oito dimensões, não apenas a nível técnico. Algumas que muitas vezes passam ao lado:
Preparação de processos. O processo de cliente já está dividido em passos que podem ser avaliados separadamente quanto a "a IA consegue fazer isto," "a IA consegue fazer isto com supervisão" ou "isto continua a ser trabalho humano"? Sem essa divisão, a ambição continua a ser apenas uma intenção.
Disponibilidade e qualidade dos dados. Um sistema de IA que responde a perguntas de clientes vale tanto quanto o dossiê de cliente em que se baseia. Dados de clientes dispersos, desatualizados ou contraditórios produzem respostas que prejudicam mais a relação com o cliente do que a melhoram.
Direitos de decisão. Quem pode reprovar uma proposta da IA para um cliente, e com base em que fundamento? Se isso não estiver definido, cria-se o hábito de todos aceitarem a proposta porque discordar é difícil de justificar, ou de ninguém a aceitar porque ninguém quer assumir a responsabilidade.
Competência para exercer supervisão. Um colaborador que avalia propostas da IA precisa de uma competência diferente da de um colaborador que formula ele próprio a resposta: a de leitura crítica e reprovação fundamentada, não a de escrita.
Esta preparação é testada através de cinco confidence gates: a ambição é suficientemente clara para ser testada, a organização está de acordo internamente sobre o que significa sucesso, os riscos de uma resposta errada ao cliente são conhecidos, existe uma forma de reverter caso algo corra mal, e há alguém que acompanha o progresso. Sem essas gates, "tornar-se mais orientado para o cliente com IA" continua a ser um desejo.
A retrotradução em capabilities torna visível que funções são necessárias, independentemente de quantas pessoas as desempenham. Alguém que consiga dividir os processos de cliente em tarefas. Alguém que vigie a qualidade dos dados de clientes. Alguém com o direito de decisão para reprovar uma proposta da IA. E alguém que meça se a satisfação do cliente está de facto a mudar, não apenas o tempo de resposta.
Se estas funções pertencem a cargos existentes ou exigem novas posições é uma questão que varia por organização e que tem os seus próprios requisitos legais quando afeta decisões de pessoal. Isso é da responsabilidade do empregador; o que aqui importa é que trabalho se está a deslocar e que capability é necessária para isso, não quem desempenha essa capability.
Conseguiu-se quando a direção quer dizer o mesmo com "mais orientado para o cliente," quando as perguntas de clientes estão comprovadamente divididas em tarefas com uma percentagem de assunção clara, quando existe um procedimento definido para quando um colaborador reprova uma proposta da IA, e quando as horas libertadas no serviço de apoio ao cliente estão visivelmente alocadas ao trabalho que continua a ser trabalho humano: a conversa difícil, a excepção, o cliente que precisa de mais do que um protocolo oferece.
Esta ambição está relacionada com outras. Crescer sem expandir proporcionalmente o serviço de apoio ao cliente exige a mesma preparação, desenvolvida em que capabilities exige crescer sem mais pessoas. A orientação para o cliente também se torna visível na qualidade, e isso relaciona-se com que capabilities exige aumentar a qualidade quando a IA participa no trabalho. E se marketing, vendas e serviço ao cliente disserem todos "mais orientados para o cliente" mas perseguirem targets diferentes, o que fazer quando os objetivos dos departamentos se contrariam ajuda a trazer esse conflito à superfície.
A questão de saber que trabalho de cliente na sua empresa é realmente passível de ser assumido pela IA é respondida por tarefa através do werkscan da FTE TO AI.
O teste de preparação gratuito consiste em oito perguntas breves, uma por dimensão, e fornece uma imagem de onde a sua organização está mais avançada e onde está menos avançada. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e as cinco confidence gates, está em construção.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
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