Empresas implementam inteligência artificial em pesquisas de satisfação

O sucesso de uma empresa está ligado à capacidade de entender e atender às expectativas dos clientes, principalmente em um mercado cada vez mais competitivo. Nesse contexto, as pesquisas de satisfação atuam como ferramentas essenciais para captar a percepção do público sobre produtos e serviços. Elas oferecem novos pontos de vista das qualidades e dos aspectos que precisam de melhorias, permitindo ajustes que melhorem a 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.

O relatório Building Customer Experience for the Future, da empresa de consultoria Boston Consulting Group (BCG), mostrou que empresas líderes em Customer Experience (CX), ou experiência do consumidor, crescem 190% a mais que a média do mercado em um período de três anos.

Nesse cenário, o CEO da Alfa Inteligência, Emanoelton Borges, destaca três tipos principais de pesquisa:

1) Net Promoter Score (NPS)

O NPS é uma métrica popular que avalia o grau de lealdade dos consumidores a uma marca. Por meio de perguntas diretas como “De 0 a 10, qual a probabilidade de você recomendar nossa empresa/produto/serviço para um amigo?”

Esse método de pesquisa 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.

2) Customer Satisfaction Score (CSAT)

A métrica é usada para medir a satisfação dos consumidores em relação a um aspecto específico da experiência que eles tiveram, 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”.

3) Customer Effort Score (CES)

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.

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. Negligenciar a segmentação dos participantes pode gerar dados pouco relevantes para os diferentes perfis de consumidor”, exemplifica Borges.

A criação de uma pesquisa eficaz começa com a definição de objetivos claros e da estrutura. 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”, explica.

A introdução da IA à coleta e análise de informações já está em uso no 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”, completa o especialista.