Chatbots no meio de empresas provedoras deinternet

As empresas provedoras de internet representam uma área já solidificada no Brasil e em constante crescimento, visto que, atualmente com a alta demanda de serviços que utilizam internet (devido a popularização da fibra óptica) pela população, a contratação de serviços de internet se tornou um item básico na vida do brasileiro. Diante deste cenário temos as principais empresas (Claro, Tim, Vivo e OI) e as ISPs (empresas provedoras de internet, em sua grande maioria empresas regionais), sendo as ISPs um mercado mais amplo e com alta demanda. Diante disto, a solução proposta aqui se alinha com a necessidade de suprir esta alta demanda de uma forma prática e agradável aos clientes.

PROBLEMA

As ISPs possuem um déficit quando o assunto é atendimento, muitas vezes a demanda de clientes é muito alta para uma equipe muito pequena, já que a grande maioria delas são micro-empresas e não possuem uma equipe de atendimento grande (isto quando a possuem). Diante deste cenário, o cliente se torna insatisfeito com o atendimento da ISP, não conseguindo inclusive (em alguns casos) finalizar a jornada de venda e realizar a contratação do plano.

Além desta problemática, existe outro déficit quando a questão é a jornada de vendas, o cliente é captado, porém o lead acaba não sendo bem nutrido devido a falta de automação neste processo, deixando o cliente disperso, o que atrapalha o processo de atração.

Vale ressaltar que o nível de satisfação do cliente é um fator fundamental para garantir o processo de venda e atração.

SOLUÇÃO

A solução desenvolvida visa impactar duas frentes (atendimento e atração de novos clientes). Nela teremos a utilização de chatbots como ferramenta de atendimento automatizado, um canal omnichannel para atendimento humano (quando necessário), uma API para que atenda demandas relacionadas ao atendimento (busca de boletos dos clientes entre outras funcionalidades mais complexas) e um sistema de CRM para nutrição de leads.

A solução de chatbot pode ser desenvolvida de duas formas:

  • Low Code: Utilizando uma plataformas de desenvolvimento de chatbots (como Take Blip ou IBM watson);
  • Hard Code: Utilizando técnicas de desenvolvimento backend, frontend para desenvolver um fluxo conversacional.

A solução de Inteligência Artificial visa desenvolver um NLP (modelo voltado ao processamento de linguagem natural) para que seja possível que o chatbot identifique de uma forma mais humanizada as solicitações dos clientes. Dentre as tecnologias para criar este tipo de inteligência vale citar o RASA, Watson assistant e GPT4.

A solução para canais omnichannel visa o uso de plataformas (Rocket Chat, Take Blip) para atendimento humano dos clientes em casos onde o chatbot não seja capaz de auxiliar o cliente. Este recurso é utilizado apenas em último caso, não sendo necessário uma grande equipe de atendimento, visto que a demanda por este serviço acaba sendo reduzida consideravelmente.

A solução para nutrição de leads pode vir de plataformas de CRM (como a RD Station) e servem para que ocorra um acompanhamento, mensuração e nutrição de um lead durante toda a sua jornada como cliente.

As APIs irão servir para operações mais complexas e mudam de acordo com a necessidade da provedora, elas podem ser desenvolvidas utilizando tecnologias como python ou JavaScript/TypeScript e, dependendo do caso, utilizar bancos de dados.

Plataformas de comunicação:

  • Whatsapp: A opção mais utilizada pelos clientes;
  • Site do cliente: Uma maneira alternativa ao whatsapp utilizada por clientes que são atraídos a página da provedora.

RESULTADOS

Ao longo do tempo foi possível observar vários casos de sucesso dos clientes, isto se refletia inclusive na demanda do projeto, onde, em um determinado momento, a solução de chatbot estava sendo utilizada por mais de 100 empresas de internet espalhadas por todo brasil, além do maior case de sucesso da empresa (o chatbot da claro), ser responsável por uma grande parte dos lucros referentes a captação de clientes da empresa.

Outro case de sucesso foi o chatbot da brisanet (implantado na empresa em 2021), como podemos observar no relatório de informações contábeis da mesma (lançado em Junho de 2022), podemos observar em um trecho do artigo a seguinte citação “Na comparação entre o 2T22 e o 2T21, a receita líquida da Brisanet apresentou um crescimento de 39,1%, passando de R$170,1 milhões, no 2T21, para R$236,6 milhões no 2T22. Isso se deu principalmente em função do aumento do número de assinantes – que se ampliou de 736.580 para 977.229 em junho de 2022 (+33%) – e do aumento da participação dos pacotes de maior valor na base de clientes.” Vendas estas que estavam sendo impulsionadas pela utilização do atendimento automatizado com o uso do chatbot.

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Rolar para cima