A ideia de uma máquina conversando igualzinho a uma pessoa não é mais uma história saída dos filmes de ficção científica. Ela é uma realidade já bem próxima de nós. E você possivelmente já até se encontrou com ela ao interagir com chatbots e assistentes virtuais como a Siri, Watson etc. Mas por que essa tecnologia é importante para as empresas? O que ela traz de diferente e mais interessante para os consumidores? Explicamos tudo sobre NLP chatbot neste texto!
Antes de tudo: o que é NLP?
Natural language processing (NLP), ou processamento de linguagem natural (PLN), é uma área da inteligência artificial que foca em entender a maneira como os humanos se comunicam. Em outras palavras, significa permitir que máquinas (como os chatbots) compreendam o que foi dito ou escrito e se comuniquem da maneira como os humanos o fariam.
O que é um NLP chatbot?
Um chatbot de NLP é um chatbot que usa inteligência artificial de processamento de linguagem natural para identificar a intenção de um usuário e fornecer um suporte mais valioso.
Esses chatbots conversacionais têm a capacidade de aprender e desenvolver frases diretamente com o que recebem do seu público – resultando em uma experiência de conversação mais natural.
Os NLP chatbots funcionam interligando essas informações:
- Enunciados: o que foi falado/digitado
- Intenção: significados por trás do que foi falado/digitado
- Entidade: detalhes que podem influenciar a intenção do usuário, como datas, localização, idade etc.
- Contexto: que outras informações sobre este pedido já foram feitas? Quais informações sobre este cliente já estão na base para serem usadas como um contexto para esta interação?
- Sessão: a conversa em si.
Do ponto de vista do cliente, a PLN os ajuda a se sentirem mais compreendidos. Já do ponto de vista da marca, esses chatbots elevam o suporte ao cliente a um outro nível.
Esses chatbots conseguem criar um diálogo interativo e ajudam a melhorar a percepção dos objetivos e desafios dos seus clientes. Isso permite que você crie uma voz de marca mais potente e, ao mesmo tempo, forneça uma abordagem cada vez mais centrada no cliente.
Esse tipo de chatbot está ficando tão inteligente que 27% dos consumidores entrevistados em uma pesquisa da PwC não conseguiam afirmar se falaram com uma pessoa real ou com um chatbot em suas interações com o suporte.
Diferença entre um chatbot NLP e um chatbot baseado em regras
Os chatbots que estamos mais acostumados a interagir são aqueles baseados em palavras-chaves. Ou seja, eles respondem de acordo com perguntas e informações pré-estabelecidas e inseridas em suas programações. Normalmente, este tipo de chatbot possui botões ou listas para que o usuário escolha a opção que mais lhe interessa e vá continuando o diálogo.
Já o chatbot com NLP consegue entender contextos e propor perguntas ao usuário. E ter essas perguntas no diálogo, ajuda o chatbot a entender melhor a intenção, urgência e até o humor dos clientes. E também a ir mais a fundo nos desafios e questionamentos de um cliente e entregar a resposta mais específica possível ao problema dele.
Além disso, os chatbots com processamento de linguagem natural conseguem aprender com as interações que já tiveram, ficando mais inteligentes com o passar do tempo.
Quatro benefícios de um Chatbot com NLP
1. NLP permite conversas mais naturais
Mais do que apenas 0 e 1, as forma de se expressar do ser humano está repleta de padrões e estruturas variáveis. Essa complexidade torna a vida de um chatbot bastante difícil. Mas é aí que o processamento de lingaguem natural entra em ação. Quando bem treinados e programados, o NLP chatbot conseguem entender diferentes linguagens, semânticas e estruturas de texto.
Entender e usar esses blocos de comunicação e expressão ajudam os chatbots a criarem experiências conversasionais com os consumidores. Essa linguagem natural é algo muito apreciado pelos usuários, que preferem isso a conversarem com algo robótico e frio.
Além disso, essa capacidade de conduzir conversas mais livres encoraja os cliente a falarem mais, o que melhora a interpretação do bot, e oferece mais insumos sobre o problema do cliente.
2. CSAT mais alto
Encomendamos uma pesquisa sobre a experiência digital do cliente em 2020, e descobrimos que o que mais incomoda é longos tempos de espera. Isso acontece porque vivemos em uma era de respostas instantâneas e esperamos essa conveniência estendida a qualquer ação do nosso dia a dia. Por isso, quando consumidores não recebem respostas imediatas, eles ficam incomodados.
Chatbots, por outro lado, oferecem respostas instantâneas – e 24 horas por dia. E se programados com PLN, eles podem entender as dúvidas dos clientes mais rapidamente e oferecer respostas mais precisas sobre uma variedade maior de tópicos do que um humano conseguiria. E, além dos textos conversacionais, esses chatbots podem melhorar ainda mais a experiência ao compartilhar imagens, vídeos, mapas, documentos e etc.
Essas respostas ágeis vão ajudar a construir um relacionamento de confiança com seus clientes e impactar positiviamente nas suas taxas de retenção e satisfação.
3. Redução na transferência de tickets para agentes
Um chatbot que pode criar uma experiência de conversação natural reduzirá o número de transferências de atendimento para os agentes. Isso porque os chatbots poderão responder às perguntas que os consumidores fizerem a eles com mais flexibilidade e naturalidade. E, deste modo, a chance de que os usuários peçam para falar com um agente humano diminui.
4. Ele aprende com conversas anteriores
Essa nova geração de chatbots tem a capacidade de ficar mais inteligente a cada dia (e interação) que passa. Pense em quando você conversava com a Alexa há dois anos e hoje. A capacidade de interações (e até de piadas) aumentou tremendamente. Tanto pelas interações e aprendizados ao longo do tempo, quando por sistemáticos feedbacks inseridos em sua programação para melhorar o seu entendimento.
Como construir um chatbot usando PLN
O primeiro passo para construir um chatbot usando PLN é treinar seu bot com conjuntos de dados de frases e informações. Por exemplo, se você quer treinar seu bot para responder ao questionamento de “status da conta”, você precisa inserir adequadamente no bot variações de frase de um cliente perguntando sobre o status de sua conta. Frases como “Minha conta já está aprovada?”, “Quanto tempo para a minha conta ser finalizada?”, “Qual o status atual da minha conta?”.
O ideal é que para cada questionamento sejam inseridas inicialmente, ao menos, entre 20 e 50 frases para cada tópico. Desta forma, o bot consegue entender diferentes nuances em frases e conseguirá entregar a melhor resposta para o seu usuário.
Falando assim, você pode até pensar que é muito trabalho configurar um chatbot PLN. E é! Mas a maioria dos fornecedores desta tecnologia pode auxiliá-lo com modelos pré-aprovados ou com um serviço profissional para o mapeamento dessas perguntas e variações e suas respostas.
Dica: é importante monitorar o seu chatbot baseado em NLP em suas primeiras interações. Como ele ainda está em fase de aprendizado, ele pode oferecer viéses em sua comunicação – afinal ele foi instruído por uma pessoa.
Exemplos de uso de NLP chatbots
De 2019 até hoje, os chatbots cresceram 92% em uso no mundo, se tornando o canal com crescimento mais forte neste período. Esse aumento tão grande se dá pela capacidade de ele melhorar a interação de vários setores com seus consumidores. Aqui, vamos falar de algumas possibilidades, mas a lista é infinita!
- Apoio a iniciativas de “volta ao escritório”
Chatbots têm sido utilizados como grandes apoios para o retorno seguro dos funcionários aos escritórios em cenários pós-pandemia. Eles são usados, normalmente, como fontes de informação que garantem um retorno seguro às sedes.
Por exemplo, eles oferecem informações sobre requesitos de segurança, turnos, dicas para viagens curtas e sanar qualquer dúvida ou receio que o funcionário possa ter com esse retorno.
- Atendimento ao cliente em companhias aéreas
Companhias aéreas sempre enfrentaram grandes volumes de atendimentos em suas áreas de suporte. Algumas das dúvidas mais comuns são referentes a cartão de embarque, status de reembolso, bagagem perdida, troca de voos e etc.
Inserir chatbots para auxiliar esse atendimento pode ser muito útil para desafogar a fila de atendimento, mas também para entender a intenção (e humor) dos consumidores e fazer uma transferência rápida para um agente humano, quando necessário. Desta forma, o consumidor não é deixado em longas filas de espera e consegue resolver seu problema rapidamente, aumentando a satisfação com a empresa.
- Informações sobre a balanço de contas/investimentos
Um questionamento frequente para os agentes de suporte em bancos é sobre rentabilidade de investimentos e saldos de contas. Essa é uma solicitação simples que um chatbot pode atender e que irá permitir que os agentes se concentrem em tarefas mais complexas e rentáveis para a sua empresa.
O uso de assistentes virtuais para este tipo de pergunta melhora (e muito) o tempo para a primeira resolução de problemas. E isso gera uma satisfação maior nos clientes e produtividade geral do contact center.
Comece agora com um NLP chatbot
Embora chatbots não possam substituir agentes humanos, a PNL está ajudando os chatbots a criar o tipo de experiências humanas que seus clientes valorizam. Eeles liberam seus agentes para fazerem o que fazem melhor: criar interações humanas e relacionamentos relevantes com seus clientes.
Se você quer inserir essa tecnologia nas suas estratégias, entre em contato com um de nossos especialistas! Ficaremos muito felizes em ajudá-lo.
