Especialista em CX no setor da robótica explica-nos como escolher os fluxos de trabalho de CX a reformular com IA

Jesica Chavez é a CEO da Robo Success, uma agência boutique que ajuda empresas de robótica e tecnologia a crescer, melhorando simultaneamente as suas operações de CX. Antes disso, desempenhou funções como Chefe de CS e VP de CXS em várias organizações de robótica.

Falámos com Jesica enquanto nos explicava os seus fluxos de trabalho e partilhava os seus conselhos para outros líderes de CX que estão a adotar IA nas suas organizações.

Prática, ágil e orientada para resultados

Sou Jesica Chavez, CEO da Robo Success. Há mais de 20 anos que lidero iniciativas de experiência do cliente e ajudo organizações a criar funções de CX que apoiam um crescimento sustentável.

A Robo Success é uma agência boutique focada no crescimento, que ajuda empresas de robótica e tecnologia a alcançar melhores resultados através de estratégias alinhadas com os seus objetivos de crescimento. O nosso foco são as startups e as empresas em expansão que estão a criar ou a reforçar as suas capacidades de experiência do cliente.

Compreendemos os desafios únicos que as startups enfrentam ao estabelecer os seus departamentos de CX e adotamos uma perspetiva mais abrangente: a CX é uma parte essencial da oferta de uma experiência geral excecional. O nosso foco é tornar cada interação prática, ágil e orientada para resultados — desde a primeira conversa até ao sucesso a longo prazo.

Como a IA pode ser utilizada para simplificar a criação de conteúdos do Centro de Ajuda

No último ano, utilizámos IA para simplificar a criação de conteúdos do Centro de Ajuda — uma parte crítica do aumento da escala do apoio ao cliente à medida que uma empresa cresce.

O Scribe é uma ferramenta de IA que nos ajuda a transformar fluxos de trabalho repetíveis de produtos em guias claros, passo a passo, com capturas de ecrã criadas automaticamente. O Loom permite-nos criar explicações em vídeo curtas e personalizadas para temas mais visuais ou complexos — e o seu conjunto de ferramentas de IA ajuda na edição e na criação de metadados. Utilizamos mensagens, terminologia e modelos estabelecidos para garantir que ambos os formatos refletem a voz da marca da empresa e comunicam as informações de forma consistente.

Utilizamos depois este conteúdo aprovado para informar os chatbots de IA, dando aos clientes acesso a orientação e apoio consistentes e alinhados com a marca sempre que deles necessitem, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Isto cria uma experiência de autoatendimento mais fluida, reduz o atrito e os pedidos de apoio repetidos e garante que os clientes recebem as mesmas informações claras em todos os canais.

Como resultado, reduzimos o tempo anteriormente dedicado à produção de artigos e vídeos instrucionais. Por exemplo, um artigo que anteriormente demorava mais de duas horas, além de um ciclo de revisão, demora agora aproximadamente dez minutos. E, ao utilizar conteúdos aprovados para informar os chatbots de IA, o tempo de apoio por chat de nível 1 foi reduzido em 30%.

Redirecionamos agora essa capacidade para melhorar a estratégia geral de experiência do cliente, identificar mais cedo as necessidades dos clientes e ajudar as equipas a passar de um apoio reativo para um apoio proativo.

Um fluxo de trabalho real de conteúdos do Centro de Ajuda

Este fluxo de trabalho de CX baseado em IA começa quando uma nova funcionalidade do produto é concluída e publicada no Jira. Isto desencadeia uma notificação no Slack e cria automaticamente uma tarefa no Jira para que a equipa de apoio prepare conteúdos destinados aos clientes.

A equipa de apoio utiliza o Scribe para criar um guia passo a passo com capturas de ecrã e o Loom para produzir uma demonstração em vídeo. O Claude e o Zapier apoiam o fluxo de trabalho, coordenando agentes e automatizando a transferência de informações entre sistemas. Antes de publicar qualquer conteúdo, uma pessoa revê o conteúdo para confirmar que é exato, útil e está alinhado com a voz da marca.

Depois de aprovado, publicamos o guia escrito no Centro de Ajuda, publicamos o vídeo no YouTube e introduzimos ambos os recursos no chatbot de IA. Isto permite ao chatbot fornecer aos clientes orientações consistentes e atualizadas 24 horas por dia, 7 dias por semana, assim que uma funcionalidade fica disponível.

Partilhamos também os mesmos conteúdos aprovados com a equipa de Marketing, para que possa criar anúncios de funcionalidades e comunicações para os clientes. Desta forma, as equipas de Apoio, CX, Produto e Marketing ficam alinhadas em torno de uma única mensagem exata e consistente.

Porque são as pessoas responsáveis pela estratégia e pelas relações

Além disso, utilizamos IA para obter informações e aumentar a escala de atividades repetíveis de CX, incluindo a análise de temas recorrentes no apoio, a identificação de lacunas de conteúdo e a utilização de chatbots com informações aprovadas e consistentes com a marca. A IA também nos ajuda a personalizar as orientações com base nas necessidades comuns dos clientes e a identificar problemas que possam exigir atenção.

As decisões que exigem discernimento continuam explicitamente a ser humanas. Estas incluem definir prioridades de CX, conceber jornadas do cliente, gerir escalamentos sensíveis ou a recuperação do serviço e fazer recomendações estratégicas à liderança. A IA pode identificar padrões e acelerar a execução, mas são as pessoas que fornecem a empatia, o contexto empresarial e a responsabilização necessários para tomar as decisões certas para os clientes e para a empresa.

A nossa abordagem consiste em utilizar a IA para reduzir o esforço manual e melhorar a capacidade de resposta — mantendo, ao mesmo tempo, as pessoas responsáveis pela estratégia, pelas relações e pelos momentos de maior impacto para os clientes.

Porque é que o apoio automatizado falha por vezes — e como evitá-lo

Quando começámos a utilizar a IA para responder diretamente aos pedidos de apoio dos clientes, esta resolvia ou fazia avançar a maioria dos pedidos, mas, por vezes, as respostas não conseguiam responder às necessidades do cliente. Mesmo que a IA ajudasse dez clientes, um cliente frustrado já era demais, sobretudo quando a interação exigia contexto, empatia ou uma resposta mais ponderada.

Isso poderia levar alguém a acreditar que uma experiência do cliente de elevada qualidade exige sempre a intervenção de uma pessoa. Essa foi inicialmente a minha suposição. No entanto, aprendemos que os clientes não precisam necessariamente de uma pessoa, nem a querem, para cada pergunta — precisam de ajuda atempada, exata e fácil de compreender.

Como resultado, alterámos a nossa abordagem. Atualmente, a IA apoia o processo ao preparar rascunhos de respostas, resumir informações e identificar recursos relevantes, mas, nos casos mais complexos ou sensíveis, uma pessoa analisa as respostas antes de estas serem enviadas. Além disso, analisamos regularmente as respostas menos sensíveis que o nosso chatbot envia automaticamente.

Também é importante referir que a fiabilidade da IA é limitada pela fiabilidade das informações que lhe estão subjacentes, pelo que conteúdos de origem desatualizados ou incompletos podem conduzir a respostas pouco claras ou imprecisas. Resolvemos esta questão utilizando apenas conteúdos aprovados, sendo mais disciplinados na atualização da nossa base de conhecimento e mantendo percursos claros para obter apoio humano.

Como escolher onde aplicar a IA na CX

Jesica partilha

Sobretudo na robótica, cada jornada do cliente é muito diferente… Por isso, o meu conselho é começar por uma métrica prioritária e identificar uma área específica onde a IA possa fazer uma diferença significativa.

A IA e a automatização podem reforçar a experiência do cliente de muitas formas, mas os líderes devem primeiro avaliar o que é mais importante para a sua empresa e de que forma as alterações afetarão as suas principais métricas.

Sobretudo na robótica, cada jornada do cliente é muito diferente. O maior erro que tenho observado é tratar a experiência do cliente na robótica exatamente como a de uma empresa SaaS. A robótica envolve frequentemente produtos físicos, implementação, formação, mudança operacional e apoio contínuo em ambientes reais. Esses momentos exigem um nível diferente de contexto, coordenação e educação do cliente.

Por isso, o meu conselho é começar por uma métrica prioritária — como o cumprimento do SLA, o CSAT, o valor do cliente ao longo da sua vida (CLV) ou o tempo de resolução dos pedidos de apoio — e identificar uma área específica onde a IA possa fazer uma diferença significativa. Por exemplo, se o objetivo for obter um tempo de resposta mais rápido, a IA pode ajudar a melhorar os conteúdos de autosserviço e a automatizar o apoio de Nível 1. Se a prioridade for o CSAT, utilizar a IA para identificar pontos problemáticos recorrentes e melhorar a jornada do cliente poderá ser mais valioso.

O essencial é começar por um caso de utilização específico, medir o seu impacto e fazer iterações. A IA deve apoiar um resultado claro para o cliente e para a empresa — não deve ser implementada simplesmente porque está disponível.

Porque é que a adoção da IA pode ser mais difícil do que os líderes de CX esperam

Ufa! Gostaria de ter sabido quanto tempo uma adoção bem-sucedida da IA exige para fazer iterações, aprender, testar e avaliar diferentes modelos.

O lançamento do projeto-piloto foi apenas o início; o verdadeiro trabalho consistiu em aperfeiçoar os prompts, melhorar a base de conhecimento, analisar os resultados e aprender onde a IA poderia acrescentar valor sem comprometer a experiência do cliente.

E depois há a vertente da equipa. A adoção da IA não é apenas uma decisão tecnológica — é uma decisão sobre as pessoas. As equipas podem sentir-se entusiasmadas com a poupança de tempo, mas também podem sentir-se inseguras relativamente à forma como as suas funções irão mudar, à possibilidade de confiarem nos resultados ou à eventualidade de a IA substituir os seus conhecimentos especializados.

Os líderes devem envolver as equipas desde cedo, explicar o objetivo da IA, proporcionar formação e deixar claro que a IA existe para apoiar, não substituir, o seu trabalho.

Em seguida, estabeleça processos claros e objetivos bem definidos. Se a equipa não conseguir explicar claramente como lida com os problemas dos clientes, quem é responsável pela base de conhecimento dos clientes ou que resultados pretende melhorar, é provável que a IA acrescente confusão em vez de valor. A IA precisa de fluxos de trabalho estruturados, informação precisa e um objetivo mensurável.

Quatro conselhos para líderes de CX que implementam IA nos seus fluxos de trabalho

O meu conselho para os líderes de CX é o seguinte:

• Adotem a IA e tratem-na como um amplificador, não como um substituto da compreensão dos clientes.
• Comecem pelo trabalho de grande volume e repetitivo, como a criação de conteúdos, a gestão do conhecimento e as orientações básicas de suporte, onde a IA pode melhorar a rapidez e a consistência sem comprometer a confiança.
• Mantenham os seres humanos responsáveis pela estratégia, pelas decisões complexas, pelas situações delicadas e pela recuperação do serviço.
• E meçam mais do que a eficiência. Monitorizem a precisão, o sentimento dos clientes, a qualidade da resolução e os padrões de escalamento. Uma interação negativa pode superar muitas interações automatizadas bem-sucedidas se prejudicar a confiança dos clientes.

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