Diretor experiente de receitas numa empresa tecnológica diz que a IA não pode substituir o conhecimento especializado do setor

David Karp tem mais de 30 anos de experiência em liderança pós-venda. Atualmente, é o SVP de Sucesso do Cliente da Billtrust, uma empresa SaaS com mais de 200 milhões de dólares.

Falámos com David para compreender que aspetos da CX estão a mudar. Falou-nos dos novos fluxos de trabalho — e das novas funções — que está a criar.

Uma equipa de CS modesta, mas poderosa

Enquanto líder experiente, com mais de 30 anos de experiência em liderança pós-venda, tenho perseguido uma missão: transformar as relações com os clientes em poderosos motores de crescimento.

A minha paixão reside na harmonização da cultura, da tecnologia e dos dados. Enquanto mentor certificado e eterno aprendiz, combino os meus conhecimentos com um compromisso genuíno de apoiar os meus colegas, clientes e a comunidade. Todos os dias, começo com fé, exercício e a convicção de que os desafios de hoje se transformarão nas histórias de sucesso de amanhã.

Atualmente, sou o SVP de Sucesso do Cliente da Billtrust, onde sou responsável pelos CSM, pela Entrega de Valor ao Cliente e pelas Renovações. Sou responsável por todos os clientes — empresariais, corporativos e PME — a nível global, sobretudo nos EUA e na Europa.

Somos uma empresa SaaS com mais de 200 milhões de dólares e cerca de 800 colaboradores. A minha equipa é modesta, mas poderosa, com cerca de 25 membros.

Como a IA afeta a perda de clientes, o suporte e o conhecimento

Graças à IA, fiz grandes alterações na forma como a experiência do cliente é disponibilizada. Eis três exemplos:

1. Pontuação de saúde e previsão de perda de clientes

Integrámos agressivamente a IA na nossa pontuação de saúde e no nosso modelo de previsão de perda de clientes, o que nos permite identificar e resolver problemas muito mais rapidamente do que antes.

Utilizamos uma combinação de ferramentas. O Claude é a nossa interface, mas criámos um modelo com 12 sinais que recorre a dados de origem, dados de sentimento (Gong, CSAT, NPS) e sinais de risco fundamentais específicos da nossa atividade. Começámos com três sinais e calibrámos o modelo à medida que retivemos, fizemos crescer ou perdemos contas. No primeiro trimestre, teve uma precisão de 84%.

Atualizamos a pontuação todas as semanas. Isto permite-nos intervir no espaço de alguns dias — em vez de semanas ou meses — e não apenas detetar sinais depois de uma conversa ou de uma atualização da pontuação de saúde por parte de um CSM ou AE.

2. Suporte ao cliente

Estamos apenas no início, mas a nossa abordagem baseada em agentes vai aumentar a nossa capacidade de servir clientes que anteriormente não tinham suporte e acompanhamento de um CSM. Na verdade, passámos com sucesso do envio de pedidos por e-mail para um "chatbot" inicial que trata de todas as interações que não são feitas por telefone.

Utilizamos uma combinação do Claude e de uma ferramenta interna que criámos, a qual acrescenta competências para recolher dados e informações e apresentar elementos visuais. As competências que criamos permitem-nos harmonizar dados de origem, dados de utilização e sentimento (do Gong, NPS, CSAT), incorporando todos esses dados num conjunto consistente, mas personalizado, de mensagens de envolvimento, apresentações, etc.

Estamos também a substituir o nosso CSP. Em conjunto, estas iniciativas permitem-nos ganhar escala.

Serão necessários mais 4-6 meses, mas aumentaremos a nossa cobertura de 500 contas para quase 2.000.

3. Bases de conhecimento

Estamos a acelerar o conhecimento que disponibilizamos aos clientes, incluindo a relevância e a precisão dos nossos artigos de conhecimento. Isto é feito através de fluxos de trabalho e agentes que atualizam automaticamente esses artigos.

O que os seres humanos ainda têm de tratar na CX

Os sinais da IA impulsionam fortemente a escalada, o suporte e o conteúdo, mas continuamos a depender muito dos seres humanos para cobrir a "última etapa" da resolução de problemas e da recuperação do serviço.

E, no caso de relações de elevado impacto, é claro onde a IA deixa de ser útil. Só uma pessoa pode transmitir a empatia necessária para corrigir uma relação que está a deteriorar-se.

Porque é que a IA não pode substituir a experiência no domínio

A experiência no domínio continua a ser essencial para compreender e resolver os verdadeiros problemas dos clientes.

A experiência no domínio permite, por exemplo, que um CSM compreenda os desafios do dia a dia de uma persona, utilizador ou executivo. A IA é excelente a criar soluções, mas ainda não vi a IA substituir o conhecimento do domínio de alguém que se colocou no lugar do cliente e compreende como estabelecer uma ligação quando um cliente se encontra numa situação difícil.

A IA pode substituir muitas coisas, mas não pode substituir o conhecimento do domínio que permite alcançar um nível diferente de resolução de problemas.

Como é que a IA aumenta tanto o envolvimento como o conteúdo de baixa qualidade

Já identifiquei dois grandes benefícios da IA: menor dependência das pessoas e maior envolvimento com as nossas contas. Como a IA impulsiona grande parte da identificação dos nossos problemas e da tomada de decisões sobre as intervenções, podemos trabalhar com mais 50% de contas e até menos 20% de pessoas.

É claro que também existem impactos negativos. Temos alguns clientes que não querem começar com um chatbot. Os clientes de longa data estão habituados a contactar a mesma pessoa e não querem mudar o seu comportamento. Por isso, é necessário encontrar um equilíbrio.

E, em alguns casos, as pessoas trabalharam demasiado depressa com a IA e criaram conteúdo de baixa qualidade que chegou aos clientes.

Como é que os erros da IA podem afetar as relações

David partilha

A IA só é tão boa quanto a sua capacidade de questionar os resultados. É necessário ter curiosidade intelectual e iterar com a IA para obter os melhores resultados ao longo do tempo… Foi um momento de aprendizagem poderoso para cada um de nós.

A IA só é tão boa quanto a sua capacidade de questionar os resultados. É necessário ter curiosidade intelectual e iterar com a IA para obter os melhores resultados ao longo do tempo. A primeira resposta quase nunca é boa, quanto mais suficientemente boa.

Quando o tempo é escasso, é tentador tomar alguns atalhos. Talvez esse material para o cliente precise de uma revisão menos cuidada porque tem a certeza de que a IA o fez corretamente.

Mas já cometi esse erro vezes suficientes — com clientes e internamente — para saber que a IA muitas vezes preenche lacunas com informações que não possui. Preencher essas lacunas de forma incorreta pode comprometer a credibilidade de tudo o resto.

Um antigo parceiro configurou a IA para responder aos seus e-mails de menor prioridade sem intervenção. Mas, depois, o sistema encaminhou um dos meus e-mails importantes para a fila errada e recebi uma resposta claramente criada pela IA. Não fazia ideia de que ele estava a utilizar a IA para responder, e, naquele momento, ele ficou embaraçado porque pareceu que não valorizava a nossa longa relação.

Foi um momento de aprendizagem poderoso para cada um de nós.

Porque é que a integração de fontes de dados é fundamental para a CX

Dados, dados, dados.

Se não tiver uma base de dados sólida — integrar fontes de dados através de uma ferramenta como o Snowflake é uma opção — não obterá os benefícios da IA.

A razão é simples: a IA não pode proporcionar benefícios reais, a menos que assente em dados que forneçam um contexto abrangente sobre o cliente, combinado com o conhecimento que tem do seu produto e da forma como o cliente cria valor.

É quase imperdoável não conhecer a jornada do seu cliente, tendo em conta todos os dados que podemos recolher atualmente — chamadas gravadas, e-mails, sinais do produto, etc. Precisa de ter uma visão completa de cada interação com o cliente, KPI, objetivo, desafio, etc.

Disponibilizar cuidadosamente estes dados à IA cria o contexto de que esta necessita para proporcionar uma experiência melhor, mais personalizada e específica para cada cliente.

Porque é que os líderes de CX podem beneficiar da criação de novas funções

Estamos a criar uma equipa de engenheiros de implementação avançada (a quem chamo Arquitetos do Valor do Produto) que compreendem como criar intervenções para cada sinal, de modo a colmatar a lacuna de valor e a colocar o cliente novamente no caminho certo. E os CSMs trabalham com esses PVAs no contexto adequado, porque compreendem os objetivos e os KPIs dos clientes.

Sem os sinais e as intervenções escaláveis, não conseguiríamos fazê-lo. A IA é fundamental para os sinais e está incorporada em muitas intervenções (mas não em todas).

Porque é que os líderes de CX têm de experimentar e dar o primeiro passo

Eis o meu conselho: experimentem, deem o primeiro passo e tomem decisões.

Não dependam de soluções pontuais nem de IA incorporada em software específico. O poder da IA irá manifestar-se em várias soluções e conjuntos de dados.

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Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas no The CX Lead!