O serviço pós-venda foi durante muito tempo avaliado com base no tempo de resposta e na questão de saber se um cliente conseguia falar com alguém que conhecia o problema. Isso era uma questão de ocupação: mais capacidade no apoio pós-venda significava mais clientes ajudados rapidamente. Esse cálculo muda quando parte do diagnóstico, do encaminhamento e do acompanhamento passa a ser feito por IA. Nesse caso, já não se trata de quantas pessoas estão disponíveis, mas de quão rapidamente o sistema determina o que está a acontecer e quem deve resolvê-lo.
Isso altera aquilo em que se vence. Um concorrente que tenha a mesma ocupação que a sua, mas cujo sistema reconhece uma avaria em minutos e propõe o passo correto, não vence pela simpatia ou pelo conhecimento. Esse concorrente vence pela velocidade de diagnóstico, e esse é um tipo de vantagem diferente daquele para o qual a maioria das comparações entre fornecedores ainda está orientada.
O serviço pós-venda consiste numa série de passos recorrentes: receber e classificar a comunicação, determinar qual é a causa, decidir quem a resolve, informar o cliente sobre o estado e registar a resolução para futuras ocasiões. Cada passo tem uma relação diferente com a IA.
Classificar uma comunicação com base em casos anteriores pode, em grande parte, ser automatizado; o padrão já é frequentemente conhecido. Determinar a causa pode acontecer parcialmente através de IA, com um colaborador a aprovar ou rejeitar a conclusão antes de qualquer compromisso ser assumido com o cliente. Problemas complexos e nunca antes vistos, e a avaliação sobre se uma excepção é razoável, permanecem trabalho humano, porque aí é necessário um julgamento que vai além do reconhecimento de padrões.
A ordem em que as empresas implementam isto varia bastante. Algumas automatizaram apenas a triagem inicial e deixaram o resto inalterado. Outras deixaram também que as atualizações de estado ao cliente e a formação do dossiê fossem assumidas, de modo que um colaborador só intervém em caso de desvio. Ambas as situações coexistem hoje no mercado; não existe uma ordem fixa que todos sigam.
O cliente sente três coisas, independentemente de saber se há IA por detrás. Primeiro, o tempo entre a comunicação e uma resposta concreta sobre o que está a acontecer. Segundo, a consistência dessa resposta: se dois clientes com o mesmo problema recebem a mesma explicação e a mesma solução. Terceiro, se a organização já conhece o problema antes de o cliente ter tido de explicá-lo por completo.
Estes três pontos são exatamente os locais onde a ocupação antes fazia a diferença e onde agora a organização do trabalho faz a diferença. Uma empresa com menos pessoas no apoio pós-venda pode, mesmo assim, estar à frente nestes pontos, se a determinação e o encaminhamento estiverem bem automatizados. É essa a mudança: a comparação já não é sobre quanta capacidade um concorrente tem, mas sobre que parte do percurso já decorre sem tempo de espera para um humano.
O facto de uma organização já estar avançada neste aspeto não depende apenas do setor ou da dimensão. Depende de quantos casos históricos foram registados para identificar padrões, de quão consistentemente o tratamento anterior foi registado, e da existência de um processo em que a IA faz uma proposta e um colaborador a aprova ou rejeita com fundamento. As empresas que sempre registaram o seu apoio pós-venda de forma estruturada conseguem automatizar isso mais rapidamente do que as empresas onde os dossiês estão dispersos por e-mails, notas telefónicas e sistemas isolados.
Isto não tem relação com a questão de saber se são necessárias menos pessoas no apoio pós-venda; essa é uma decisão do empregador e para isso aplicam-se requisitos legais próprios. Aqui trata-se apenas do que acontece à comparação entre fornecedores quando o trabalho subjacente se transforma.
O serviço pós-venda raramente está isolado. Um fornecedor que esteja avançado neste aspeto também tem de o combinar com outras dimensões para ganhar um negócio: quão amplo é a oferta e se isso transmite confiança no apoio pós-venda, se o conhecimento técnico necessário para identificar uma avaria ainda está nas pessoas ou já foi registado, e com que rapidez e em que momento um cliente consegue falar com alguém ou algo. Quem quiser saber quais destas dimensões realmente decidem o negócio no seu próprio mercado, e não apenas parecem plausíveis, volta a o método para determinar em que uma empresa realmente vence.
Esta transformação continua, por isso uma classificação de hoje não é uma classificação para o próximo ano; com que frequência uma análise da concorrência deve ser repetida depende da rapidez com que este trabalho muda no seu mercado.
Uma afirmação como "resolvemos mais rápido" só é uma vantagem se puder ser reconduzida a uma diferença no tempo de execução, na consistência das respostas, ou na proporção de comunicações resolvidas sem tempo de espera para um humano. Sem essa comprovação, é apenas uma impressão, e as impressões perdem para os números assim que um cliente os coloca lado a lado.
A questão subjacente não é se a IA está a transformar o serviço pós-venda, mas sim que parte desse trabalho pode realmente ser assumida na sua empresa; isso é mapeado por tarefa através do werkscan (análise do trabalho) da FTE TO AI. Como primeiro passo, pode fazer a verificação gratuita de dimensões: identifica em que pensa vencer no serviço pós-venda e vê quais dessas afirmações podem ser defendidas com prova. O benchmark completo está em construção.
Vraag maar waarop er in uw markt gewonnen wordt. Ik vergelijk liever dan dat ik uitleg.
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