O fundador e responsável pela experiência do cliente afirma que a IA pode transformar o serviço de apoio ao cliente de centro de custos em centro de lucro

Jaakko Timonen tem experiência na liderança de organizações de experiência do cliente e é atualmente o fundador e CEO da GitHits.

Sentámo-nos com Jaakko para saber como está a utilizar a IA para compreender melhor os seus utilizadores. Eis o que nos disse.

Funções diferentes, o mesmo trabalho de experiência do cliente

Chamo-me Jaakko (Jack) Timonen. Atualmente, sou cofundador e CEO da GitHits, onde supervisiono a experiência do cliente.

Somos uma empresa de ferramentas para programadores que se encontra em fase beta. As ferramentas modernas de programação com IA permitem que os agentes naveguem por bases de código locais, mas não conseguem aceder a estruturas, bibliotecas, SDK ou outras dependências de código aberto. Por isso, a GitHits disponibiliza, a pedido, um índice de código aberto com controlo de versões, normalmente em 10-20 segundos para um repositório médio.

Atualmente, a grande maioria dos nossos utilizadores são programadores de software individuais ou pequenas empresas emergentes, mas também temos alguns utilizadores de empresas maiores. Comunicamos com eles principalmente através de e-mail, Slack, WhatsApp, Intercom e X.

Antes de fundar a GitHits, fui Diretor de Clientes numa empresa de consultoria de IA chamada Softlandia. Antes disso, era responsável pelo produto e pela experiência do cliente na NoNoNo.com, que ajudava os consumidores americanos a apresentar reclamações e a resolvê-las junto de grandes empresas.

Como a IA permite aos líderes da experiência do cliente compreender a utilização antes de responderem aos utilizadores

O nosso produto é relativamente novo e o problema que estamos a resolver é complexo, por isso recebemos imensos pedidos de apoio — especialmente relacionados com a configuração de diferentes agentes e estruturas de programação. E o elevado volume de pedidos de apoio também foi agravado pelos recentes ataques à cadeia de fornecimento de software. Como resposta, muitos programadores, incluindo os nossos clientes, colocam em quarentena as novas versões dos pacotes — incluindo as correções que solicitaram — durante uma semana antes de as instalarem.

Como resultado, tivemos de fazer algumas alterações à forma como tratamos o apoio. Ligámos o Claude Cowork ao BigQuery. E começámos a utilizar uma ferramenta chamada Datost, que acede aos dados relevantes no BigQuery e nos permite conversar com esses dados no Slack.

Agora, podemos fazer perguntas sobre qualquer utilizador e sobre a sua utilização, o que nos permite compreender profundamente aquilo que está a tentar fazer. Assim, quando um utilizador se queixa de um problema, respondemos mais rapidamente e com respostas mais precisas e baseadas em dados.

Também é útil quando contactamos os clientes de forma proativa, porque chegamos à conversa informados sobre a sua utilização. E permite-nos compreender muito melhor os nossos utilizadores no seu conjunto, o que significa que podemos criar funcionalidades melhores e mais relevantes e, em última análise, conquistar mais adesão.

Porque é que os seres humanos devem intervir em todas as partes da experiência do cliente

Costumava pensar que 100% dos utilizadores preferiam o atendimento humano ao cliente em vez da IA. A razão era simples: o atendimento humano é mais humano e somos todos seres humanos. Mas estava errado. Depende simplesmente da situação.

Penso que a abertura dos clientes à IA depende do que estão a fazer. Por exemplo, se precisarem de encontrar algum detalhe técnico e conseguirem obter essa informação na documentação, então preferirão o autoatendimento — e é provável que apreciem a ajuda da IA. Mas se tiverem reclamações sobre o funcionamento do produto ou qualquer outro aspeto relacionado com a experiência do produto, quase sempre preferirão ter uma pessoa envolvida.

Essa é a principal razão pela qual não utilizamos IA para responder ao feedback dos clientes. Outra razão é o facto de sermos uma empresa numa fase inicial, anterior à adequação produto-mercado, e precisarmos realmente de compreender os nossos utilizadores. Isso significa que temos de fazer coisas que não são escaláveis.

No futuro, poderemos utilizar agentes de IA para responder a pedidos simples dos clientes. Mas os pedidos complexos continuarão provavelmente a exigir intervenção humana.

Por enquanto, nenhuma das nossas decisões relacionadas com a experiência do cliente depende 100% da IA. Utilizamos a IA para obter respostas melhores mais rapidamente, mas as pessoas continuam a rever tudo.

Porque é que os chatbots de atendimento ao cliente não correspondem às expectativas

Recentemente, começámos a permitir que os nossos clientes conversem com a nossa documentação, utilizando o Mintlify. Orientamo-los ativamente para esse recurso quando nos contactam por e-mail.

Esperávamos que gostassem realmente desta possibilidade. Pensávamos que iriam explorar profundamente o produto para compreender as suas capacidades, mas isso não aconteceu. Talvez seja porque é uma adição muito recente. Ou talvez os nossos clientes prefiram o atendimento humano. O tempo dirá.

Ao configurar um chatbot deste tipo, alertaria os líderes da experiência do cliente para uma coisa: a maioria dos chatbots é completamente inútil. Não sabem responder a perguntas e terminam as conversas antes de os utilizadores sequer terem oportunidade de fazer uma pergunta de seguimento.

Eis algumas dicas:

• Acima de tudo, forneça contexto. Sem ele, o chatbot não sabe o que fazer.
• Treine-o para ser empático e adaptar-se ao tom do cliente. Por exemplo, se o cliente estiver a fazer uma pergunta analítica, essa pessoa poderá ser alguém que trabalha muito com números, pelo que deverá fornecer respostas mais analíticas. Mas se a mensagem for motivada por emoções, é mais importante lidar com a questão de forma empática.
• Treine-o para utilizar uma comunicação não violenta.
• Certifique-se de que o seu objetivo não é ser tecnicamente superior, mas compreender o que está por detrás das mensagens do cliente.

Como é um conjunto de ferramentas de IA em CX

Utilizamos IA para criar todos os nossos fluxos de trabalho. Este é o nosso conjunto de ferramentas de IA:

• Claude Code e Codex para programação com IA
• Intercom para pedidos de suporte e triagem

• PostHog para acompanhar conversões, cliques, entre outros. Também o utilizamos para gravações de ecrã.
• BigQuery para armazenar dados relevantes
• Datost para conversar com os dados
• Mintlify para permitir que os nossos utilizadores conversem com a nossa documentação

Estamos a planear deixar de utilizar o Intercom. Inicialmente, pensámos que poderíamos passar para o Pylon, mas é demasiado focado em B2B, pelo que estamos a explorar opções como o UseClad ou o Parahelp.

Porque é que uma implementação bem-sucedida de IA em CX depende dos seus dados e da sua documentação

Todos os responsáveis de CX precisam de saber uma coisa: o seu sucesso depende dos seus dados e da sua documentação.

Relativamente aos dados, volto sempre ao que Cat Wu, da Anthropic, disse no podcast do Lenny — esse episódio é, aliás, um excelente recurso, caso ainda não o tenha ouvido. Parafraseando: se quiser ter sucesso com o Claude Cowork, a primeira coisa que precisa de fazer é integrá-lo com todas as fontes de dados possíveis, para que tenha absolutamente tudo disponível para a IA antes de começar a criar relatórios e itens de ação.

O resultado é sempre afetado pelos dados de entrada, e os dados de entrada da IA são os dados. Por isso, certifique-se de que os seus dados estão estruturados e limpos.

E, relativamente à documentação, precisa de documentar tudo. Os seus clientes também precisam de poder conversar com a documentação, para que seja muito fácil encontrar a agulha no palheiro. Felizmente, o processo pode ser automatizado para manter a documentação atualizada.

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O resultado é sempre afetado pelos dados de entrada, e os dados de entrada da IA são os dados. Por isso, certifique-se de que os seus dados estão estruturados e limpos.

Porque é que os produtos nativos de IA continuam a precisar de painéis de controlo

Se estiver a criar um produto de IA destinado aos consumidores, tenha em mente que a sua taxa de pedidos de suporte aumentará se a interface da sua ferramenta for exclusivamente uma conversa de IA.

Notei este problema quando criei o meu primeiro site com o Lovable. Criá-lo através de instruções foi excelente, mas não era capaz de tratar do SEO e não havia um painel de controlo estático onde pudesse aceder facilmente a elementos como as meta descrições e os títulos das páginas. Ser obrigado a pedir tudo à IA — uma coisa de cada vez, página a página — não foi uma boa experiência.

Certifique-se de que a sua equipa de produto continua a criar os painéis de controlo necessários de que os seus clientes precisam.

Como a IA pode transformar a CX de um centro de custos num centro de lucro

A maioria dos CEO encara o serviço de apoio ao cliente e o sucesso do cliente como centros de custos, o que conduz a uma má CX. Mas a IA permite-nos tratá-los como centros de lucro.

Por exemplo, a IA pode medir o que está a acontecer com os clientes cujas reclamações foram resolvidas. Pode descobrir se estão em risco de abandono ou se estão ainda mais envolvidos do que antes.

Se for a última opção, isso beneficiará as receitas — não só através da retenção, mas também através do passa-palavra. Estatisticamente, um cliente cuja reclamação foi resolvida conta a seis ou sete pessoas, no espaço de uma semana, essa experiência positiva. E é provável que gaste mais 30% no mês seguinte.

A este respeito, recomendo a leitura de Proporcionar Felicidade: A História da Zappos.

Porque é que a comunicação não violenta é ainda mais necessária com a IA

A minha recomendação de referência para os líderes de CX é estudarem sempre a comunicação não violenta. Cada mensagem de suporte de um cliente inclui:

• A mensagem (o que está a tentar dizer?)
• A emoção ou sentimento por detrás da mensagem
• A necessidade por detrás dessa emoção ou sentimento
• O pedido que resulta dessa necessidade

Os líderes de CX precisam de compreender isso. Antes de fazer qualquer outra coisa, a sua resposta deve abordar os quatro componentes. E agora, a sua IA também precisa de compreender isso.

Em geral, lembre-se: Quando responde aos clientes, precisa de transmitir empatia — não apenas conhecimentos técnicos.

Acompanhe

Pode acompanhar o trabalho de Jaakko Timonen no LinkedIn e no X. E conheça também a GitHits.

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