Transforme a experiência do cliente: como a IA revoluciona pesquisas de satisfação

O sucesso de uma empresa depende da sua capacidade de entender e atender às expectativas de seus clientes, principalmente em um mercado cada vez mais competitivo.

Transforme a experiência do cliente: como a IA revoluciona pesquisas de satisfação

Nesse contexto, as pesquisas de satisfação atuam como ferramentas indispensáveis para captar a percepção do público sobre produtos e serviços.

Elas oferecem uma visão clara dos pontos fortes e dos aspectos que precisam de melhorias, permitindo ajustes que aumentam a qualidade da experiência oferecida ao consumidor.

No cenário atual, a implementação de tecnologias como a Inteligência Artificial (IA) tem potencializado a análise de dados, tornando os resultados mais precisos.

Principais tipos de pesquisas

NPS (Net Promoter Score)

O NPS é uma métrica popular que avalia o grau de lealdade dos consumidores a uma marca.

Por meio de perguntas diretas — “De 0 a 10, qual a probabilidade de você recomendar nossa empresa/produto/serviço para um amigo?” — o NPS classifica os respondentes em três grupos: promotores (notas 9-10), neutros (notas 7-8) e detratores (notas 0-6).

A classificação ajuda as empresas na identificação tanto dos mais leais quanto dos insatisfeitos, auxiliando na criação de estratégias para aumentar o número de promotores e, consequentemente, o potencial de recomendação.

CSAT (Customer Satisfaction Score)

A métrica é usada para medir a satisfação dos consumidores em relação a um aspecto específico da sua experiência, como produto ou atendimento recente.

As perguntas do CSAT, como “Qual o seu nível de satisfação com o atendimento que recebeu?”, geralmente oferecem escala de respostas que varia de “muito insatisfeito” a “muito satisfeito”.

CES (Customer Effort Score)

Mede o esforço necessário para o cliente alcançar o que precisa.

O indicador é particularmente útil para avaliar a facilidade de uso de sites e aplicativos, bem como a acessibilidade dos canais de atendimento.

Perguntas do tipo “Foi fácil concluir sua compra em nosso site?” ajudam a identificar pontos de atrito que podem ser aprimorados para tornar a experiência do cliente mais simples e agradável.

Quais os erros mais comuns e como evitá-los?

Embora as pesquisas forneçam informações importantes, alguns equívocos podem comprometer a qualidade delas e, consequentemente, a eficácia das decisões estratégicas.

Elaborar questionários muito longos e detalhados tende a desmotivar as pessoas, reduzindo as taxas de resposta.

Perguntas mal formuladas ou confusas podem induzir a respostas menos espontâneas, por isso devem ser evitadas.

Por fim, negligenciar a segmentação dos participantes pode gerar dados pouco relevantes para os diferentes perfis de consumidor.

Boas práticas

A criação de uma pesquisa eficaz começa com a definição de objetivos claros e da estrutura bem planejada.

Primeiramente, é importante determinar qual aspecto da experiência do cliente será analisado: o produto em si, o atendimento, a usabilidade dos canais digitais ou a jornada de compra.

Em seguida, é necessário definir o público-alvo e o momento ideal para o envio da pesquisa.

Outras boas práticas incluem a objetividade nas perguntas e a opção por formatos de respostas fáceis de entender, como escalas de 1 a 5 ou múltipla escolha.

A inclusão de um campo para sugestões, sem torná-lo obrigatório, também permite ao cliente expressar de forma mais livre qualquer feedback adicional.

Usando a Inteligência Artificial

A introdução da IA à coleta e análise de informações revolucionou o universo das pesquisas.

Por meio de algoritmos avançados é possível processar grandes volumes de dados de forma rápida, gerando informações em tempo real, capazes de orientar decisões estratégicas.

A tecnologia permite, por exemplo, que chatbots coletem feedbacks de maneira dinâmica, interagindo com os clientes de forma natural e minimizando as interrupções.

Além disso, facilita a personalização e a segmentação, adaptando automaticamente os questionários às necessidades e preferências específicas de diferentes perfis.

A IA também realiza a automatização das análises preditivas, antecipando padrões de comportamento que podem ser utilizados para ajustar produtos e serviços.

Por meio de metodologias bem estruturadas e da utilização da IA para análise de dados, é possível captar informações valiosas sobre o comportamento e as expectativas dos consumidores.

Com isso, as empresas conseguem alinhar produtos e serviços às reais necessidades do mercado, consolidando-se como marcas que não apenas atendem, mas excedem todas as expectativas dos consumidores.

Sobre a Alfa Inteligência

Fundada em 2008, a Alfa Inteligência é uma empresa administrada pela holding Alfa Group, e se consagra como uma das melhores no mercado de pesquisa de opinião e estratégia do Brasil, atendendo a grandes empresas, entidades, órgãos do setor público e candidatos a cargos eletivos.

Conta com diferenciais, como tecnologia digital de ponta a ponta, plataforma própria de coleta e análise de dados com Inteligência Artificial (IA) e time de consultores sêniores.

Divulgação: NB Press Comunicação