Você conhece como os processos da sua empresa/área ou dos seus canais com seus clientes estão sendo executados na prática? Os clientes estão usando os processos como de fato foram mapeados ou implantados? Na maioria dos casos, a resposta para estas perguntas é "não" e depois de algumas rodadas usando Process Mining, é comum escutar expressões como "não sabia que estava dessa forma…" ou "porque essa ou aquela parte do processo está diferente do que foi implantado?" ou "porque esse grupo de clientes está sendo direcionado para este caminho indevido no atendimento do chatbot?".
Os processos estão cada vez mais conectados, automatizados e complexos, dificultando a análise e o seu acompanhamento no dia-a-dia. Diante desse cenário, o Process Mining se adequa como uma luva para descomplicar e facilitar cada ponto de análise em seu processo.
Simplificadamente, o Process Mining ou Mineração de Processos é uma tecnologia que transforma eventos em um valioso conhecimento, para ser explorado por meio de mapas de processos com apoio de recursos de IA (inteligência artificial) e Advanced Analytics. Instituições como Gartner, Forrester, Financial Times, Markets and Markets pontuam conceitos para essa tecnologia e possuem várias análises sobre mercado e negócios envolvendo Process Mining, mas este artigo tratará de uma abordagem mais prática em sua aplicabilidade, voltada para o atendimento ao cliente realizado por chatbots.
Seu objetivo é identificar, monitorar e analisar o comportamento real dos processos, a partir dos eventos disponíveis nos sistemas por onde ele é executado. Dessa forma, todos os caminhos percorridos pelos clientes/usuários durante as ações do atendimento são registrados, assim como o tempo despendido em cada etapa.
Com as informações obtidas e descobertas pelo Process Mining, é possível verificar a conformidade de procedimentos, pontos de desvios, motivos e tendências pelo qual os clientes escolhem uma ou outra opção oferecida pelo chatbot no atendimento, comparações de comportamentos entre diferentes situações de forma visual, pontos de retrabalhos, lentidões, gargalos e muito mais. É esse novo conhecimento que permitirá tomar as decisões de melhorar a experiência do cliente de forma mais eficaz e direta, otimizando e aprimorando os pontos certos dos processos para aumentar a produtividade e satisfação dos clientes com o atendimento.
Melhorar o relacionamento com o cliente
O surgimento de atendimentos por chatbots foi brutalmente acelerado nos últimos dois anos, devido ao período de pandemia, onde o público se afastou do contato físico e demandou muito mais dos canais digitais para acessar empresas e serviços. É inegável que os chatbots proporcionam vários benefícios para as empresas que optam por aderir a este canal no atendimento, seja redução de custos e equipe de atendimento, fácil transferência de questões básicas ou FAQs do atendimento humano para o chat, ampliação de público e horários, entre outros. Não é incomum encontrar empresas que migraram quase todo, ou até 100%, do seu atendimento para os chatbots.
Mas e o cliente? Ele está satisfeito com essa nova forma de atendimento da empresa? Ele tem conseguido resolver suas dúvidas ou seus problemas neste canal? Imagine a situação, você já utilizou algum atendimento por chatbot que não atendeu suas expectativas, estava com erro ou não foi possível encontrar o assunto que queria tratar, e depois de meses ele continuava da mesma forma, com o mesmo padrão de respostas, o mesmo erro, sem evolução nenhuma? E detalhe, você ainda enviou um feedback pelo chatbot indicando seu descontentamento.
Cenários como este, indicam fortemente que a empresa não prioriza o cliente neste canal ou não se preocupa em melhorar o relacionamento e a experiência do cliente em seu atendimento digital.
Ao fazer a Mineração de Processos no atendimento feito por chatbots, o cliente é priorizado de fato, fazendo com que ele tenha uma melhor experiência e satisfação com a empresa a cada interação. É possível visualizar e analisar rapidamente vários pontos no processo, como por exemplo, quais motivos mais levam os clientes a entrarem em contato com a empresa (mudanças de planos contratados, dúvidas sobre serviços ou produtos, reclamações, novas compras, elogios, realização de trocas), as opções mais escolhidas, quantas interações o cliente realizou antes de solucionar seu problema, se as alternativas oferecidas atendem às necessidades dos clientes ou é necessário criar mais opções e até avaliar quanto tempo leva para o cliente desistir do atendimento por meio do chatbot e solicitar ser atendido por uma pessoa. Além de mostrar em quais horários isso mais ocorre, o que permitiria avaliar quando é necessário ter uma equipe de atendimento maior.
Internamente com o apoio do Process Mining, é muito mais evidente saber quais as melhorias e correções que devem ser feitas, como no próprio fluxo de IA da conversa do chatbot, nos textos de interação com os clientes, em integrações com sistemas internos ou em automações/RPA que o chatbot utilize.
Se o cliente perceber que na próxima interação, ele contribuiu para a melhoria daquele chatbot, o relacionamento dele com a empresa poderá ganhar outro patamar.
Como garantir o sucesso dos resultado
Se a melhoria do relacionamento com o cliente e de sua experiência com o canal de atendimento por chatbot for realmente a prioridade da empresa, metade do caminho para o sucesso dos resultados já está percorrido, pela definição clara do engajamento e pelo posicionamento de colocar o cliente como ponto central para o negócio. Já a outra metade do caminho, poderá ser conquistada seguindo estes três pontos:
Ter logs adequados
Como está o log do seu atendimento por chatbots? Ele registra a identificação da sessão ou do cliente que está ativo naquele momento? Registra as datas e horas que os clientes realizam cada interação com o processo do atendimento? Permite identificar os motivadores ou as intenções no processo que levam os clientes a solicitarem um atendimento humano? Registra as palavras mais utilizadas pelos clientes?
O log do chatbot é extremamente importante e deve ser planejado no momento de seu desenvolvimento. Existem atendimentos por chatbots que não possuem logs, o que dificulta qualquer ação de melhoria. Endereçar o detalhamento necessário ao criar o log do chatbot, permitirá realizar ótimas análises com o Process Mining. Quer analisar ou comparar o atendimento entre cidades, entre equipes, por produtos ou serviços, por opção disponível no atendimento, por intenção ou tempo do cliente na sessão do chat? Esses detalhes precisam estar registrados no log.
Ter uma equipe de Curadoria permanente
Ao implantar o chatbot para o atendimento ao cliente, é necessário ter uma equipe de curadoria para acompanhar e analisar como estão sendo realizadas as interações, visando retroalimentar os aprendizados do chatbot, redirecionar e ajustar pontos no processo do atendimento.
O trabalho da equipe de curadoria é crucial para a evolução do chatbot e é aqui que o Process Mining demonstra o seu potencial, pois irá facilitar muito esse trabalho e embasar qualquer análise com as evidências certas para otimizar pontos específicos do processo e melhorar o atendimento, identificar gargalos, fluxos repetitivos, conhecer o comportamento de um determinado grupo de clientes no chatbot e agilizar as correções. Além disso, o Process Mining permite fazer análises complexas de forma fácil e ainda descobre correlações no processo de atendimento que seriam quase impossíveis de identificar em análises manuais sem o uso desta tecnologia.
A curadoria será responsável por todo esse valioso conhecimento gerado e dessa forma, as ações de melhoria serão rapidamente transformadas em ganhos para o negócio e para os clientes, que ficarão bem satisfeitos quando perceberem essa evolução.
Ter KPIs do atendimento por chatbot
Os KPIs são a materialização dos resultados de um melhor relacionamento com o cliente e se ele realmente tem uma boa experiência com o atendimento pelo chatbot. O uso de Process Mining facilitará muito a definição e acompanhamento destes KPIs, para que a empresa demonstre os resultados do sucesso de suas ações.
Com o uso do Process Mining vários KPIs são gerados automaticamente, sem qualquer dificuldade para a equipe de curadoria, fazendo com que o tempo da equipe seja dedicado para a inteligência operacional.
É possível apurar KPIs básicos e complexos, como por exemplo, qual o tempo médio de atendimento dos clientes que possuem um determinado problema? Qual o percentual de clientes que realizaram um upgrade do serviço após demonstrarem uma determinada intenção no chatbot? Quantos clientes o chatbot conseguiu evitar o cancelamento de uma conta por oferecer a opção de retenção? Qual o percentual de resoluções que o chatbot concluiu e evitou o atendimento humano? Qual o percentual das opções mais utilizadas pelos clientes que realizaram um cancelamento ou contratação de produtos ou serviços? Qual a quantidade de temas que o chatbot não conseguiu responder aos clientes e gerou atendimento humano?
Para encerrar, o Process Mining é uma poderosa tecnologia para conduzir a melhoria contínua dos processos e do relacionamento com os clientes, principalmente em canais digitais como os realizados através de chatbots. Ele estabelece um patamar superior de análise e visão de todo o processo e fará com que as empresas ganhem produtividade e queiram descobrir e explorar cada vez mais sobre seus clientes.
Anderson Luz, solutions advisor da Icaro Tech.
