“Tão importante quanto conhecer o caminho, é poder trilhá-lo”. Seguir esse pensamento sempre me permitiu aliar o conhecimento teórico com a experiência prática!
E é com este mindset que irei abordar sobre modelos de linguagem (LLMs), no contexto da personalização, métodos e formas de interação com clientes consumidores.
Os LLMs Esses são capazes de nos ajudar a classificar e interpretar perguntas complexas, oferecer respostas instantâneas e, recentemente, adaptar o tom de voz à identidade da marca e porque não, ao sotaque regional da população alvo. Contudo, para que essas ferramentas gerem valor, é importante entender como a experiência do cliente (CX) pode ser aprimorada — ou prejudicada — dependendo da qualidade e alinhamento e guardrails aplicados o modelo.
LLMs e as Oportunidades na Experiência do Cliente
Os LLMs representam uma mudança de paradigma na forma como empresas podem interagir com seus consumidores. Até então, os atendimentos eram reativos e baseados em sistemas de regras estáticas. Agora, as interações podem ser dinâmicas, fluidas e mais personalizadas, citando alguns mercados e situações:
Retail
- Chatbots que entendem preferências do cliente e sugerem produtos alinhados com seu histórico de compras.
No setor de varejo, os LLMs elevaram o nível de atendimento. Chatbots alimentados por esses modelos respondem a perguntas mais bem elaboradas, potencializando com sua “memória” de histórico de compras, preferências e comportamentos do cliente.
Exemplo prático: Um cliente que procura por “tênis para corrida” pode receber sugestões personalizadas, incluindo ofertas de marcas que ele já comprou anteriormente e informações detalhadas sobre os benefícios do produto. Isso cria uma experiência única, aumentando as chances de conversão e fidelização.
Indústria
- Suporte técnico que responde de forma precisa a perguntas sobre manutenção ou operação de equipamentos.
Em ambientes industriais, onde o tempo de inatividade de máquinas representa custos elevados, os LLMs oferecem suporte técnico que vai além de respostas padronizadas. Eles processam dados técnicos complexos e fornecem soluções detalhadas em segundos.
Exemplo prático: Um operador que enfrenta um erro em uma máquina CNC pode descrever o problema em linguagem natural, e o modelo responde com passos claros para solucionar o problema, incluindo referências a manuais técnicos ou vídeos explicativos.
Logística
- Assistentes que fornecem informações em tempo real sobre entregas, ajustando rotas ou prazos com base em solicitações do cliente.
O setor logístico se beneficia com a capacidade dos LLMs em processar informações em tempo real e fornecer respostas ágeis. Esses modelos permitem que empresas gerenciem entregas e rotas de maneira mais eficiente, respondendo rapidamente as solicitações dos clientes.
Exemplo prático: Um consumidor que pergunta “Onde está meu pedido?” recebe informações atualizadas sobre a localização exata da entrega, podendo considerar condições de trânsito e clima para inferir o potencial horário de entrega e caso haja um atraso, o assistente pode automaticamente oferecer opções de ajuste no prazo ou alternativas de entrega.
Desafios e Impactos na Experiência
Apesar do potencial da Inteligência Artificial, tenha em mente que “novas soluções trazem novos desafios” e aplicações com LLMs podem protagonizar situações que podem impactar diretamente a percepção do cliente:
- Respostas Genéricas ou Irrelevantes:
Se seu prompt não contar com técnicas de engenharia de prompt ou não for ajustado adequadamente, as respostas podem ser genéricas, impactando negativamente a confiança do cliente no uso do canal.
Exemplo em retail: um cliente pergunta sobre a política de devolução e a resposta gerada fornece informações incompletas ou desatualizadas, o que poderia ser evitado potencialmente RAG (retrieval-augmented generation) de FAQ atualizada e a utilização de benchmarks de teste.
- Falta de Contexto:
Os LLMs podem ignorar nuances contextuais, gerando a fricção no processo de comunicação e levando frustração à experiência do cliente.
Exemplo em logística: um cliente consulta a previsão de entrega de um pacote e o modelo responde sem considerar atrasos por condições de obras nas vias e interrupção de tráfego, que poderia ter o risco de impacto reduzido com a implementação de guardrails para integrar dados externos ao contexto da resposta.
- Respostas Longas e Confusas:
Em um cenário de mundo onde a atenção prolongada e de qualidade é limitada, respostas prolixas podem confundir os consumidores.
Exemplo em indústria: um modelo técnico oferece uma explicação excessivamente detalhada ou verborrágica para uma dúvida simples. Situação que poderia ter sido evitada com um simples controle de quantidade de tokens e métricas de concisão aplicadas.
Personalização como Pilar Central
Uma experiência positiva do cliente pode ser viabilizada e estar ligada à personalização, considerando que os LLMs são modelos de linguagem baseados em aprendizagem profunda de máquina e pré-treinados com enormes quantidades de texto que são utilizados na observação de padrões e relações na linguagem. Isso os capacita a identificar, probabilisticamente, comportamentos, preferências e tendências ao interpretar e produzir respostas adequadas ao contexto, sendo assim, os LLMs são capazes de identificar padrões de comportamento e ajustar respostas para atender às preferências individuais.
- Retail: um cliente frequente pode receber recomendações de produtos complementares com base em compras anteriores.
- Indústria: um operador de máquina pode obter instruções de uso adaptadas ao seu nível de conhecimento técnico.
- Logística: clientes podem ser informados sobre janelas de entrega personalizadas, de acordo com o histórico de disponibilidade.
E para que o uso de LLMs melhore a experiência do cliente, algumas práticas fundamentais devem ser adotadas:
- Treinamento Focado no Cliente: os modelos precisam ser treinados com dados que reflitam as reais necessidades e dúvidas dos clientes, considerando o histórico de interações anteriores, podendo estender com a incorporação de feedbacks de interações anteriores a partir de conversacionais por voz para ajustar o tom de voz do chatbot.
- Medição da Satisfação: acompanhar a satisfação do cliente em interações com LLMs é essencial para identificar gaps e após o uso de assistentes, pode-se considerar enviar pesquisas rápidas para avaliar clareza e utilidade da resposta.
- Iteração e Melhorias Contínuas: os LLMs devem ser constantemente monitorados e ajustados com base em mudanças no comportamento do cliente e nas demandas do mercado. o que pede atenção a atualização do modelo com dados técnicos mais recentes para que ele continue relevante.
- Integração Omnicanal: os LLMs devem operar de forma coesa em todos os canais de interação com o cliente, criando uma experiência unificada, buscando garantir que o chatbot no site forneça informações consistentes com as respostas de um assistente virtual no WhatsApp.
O uso de LLMs pode potencializar e transformar a experiência do cliente, elevando o nível de personalização, eficiência e satisfação. No entanto, seu impacto depende de uma implementação cuidadosa, que considere desafios como alinhamento, relevância e concisão. Investir em monitoramento contínuo, integração de feedbacks e ajustes constantes garante que o modelo se torne um verdadeiro aliado na construção de uma experiência de cliente excepcional.
Com foco no cliente e uso estratégico dos LLMs, as empresas podem não apenas atender às expectativas, mas superá-las, criando conexões mais fortes e duradouras com seus consumidores.