O que clientes realmente pensam sobre a IA no atendimento ao cliente: insights de mais de 1.000 usuários em seis países

Por: Ian Aitchison

O que importa hoje não é apenas o que a IA pode fazer, mas como os clientes respondem a ela. Para entender essa mudança, a COPC Inc. entrevistou mais de 1.000 clientes Austrália, China, Malásia, Cingapura, Reino Unido e Estados Unidos. Todos os entrevistados haviam interagido com o atendimento ao cliente baseado em IA nos últimos três meses. 

Os resultados mostram um panorama de CX em rápida evolução. Os clientes estão dispostos a usar IA, mas sua confiança depende da resolução, da transparência e de como os canais digitais e humanos trabalham juntos. Muitas organizações investiram pesadamente em IA, mas nossos dados mostram que resultados sólidos dependem de elementos fundamentais, como desenho da jornada, disciplina de medição e alinhamento operacional. 

Considere este cenário comum: um cliente inicia uma conversa com um chatbot para resolver um problema de cobrança. O bot identifica corretamente a conta, mas não consegue concluir a transação. Quando o cliente é transferido para um agente, a conversa recomeça do início. O cliente interpreta isso como um serviço de baixa qualidade. Na realidade, o problema não é o modelo de IA, mas sim a forma como o fluxo de trabalho por trás dele foi projetado.

1. A IA é predominante, mas a maturidade varia de acordo com o mercado

Nos seis países, a IA tornou-se parte integrante do atendimento ao cliente. Os chatbots continuam sendo o canal de IA mais utilizado, seguidos pelos assistentes de voz e aplicativos de mensagens como WhatsApp, WeChat e Facebook Messenger. 

A adoção, no entanto, não é uniforme. 

• A China tem um uso quase universal, com 99% dos clientes uma interação com IA nos últimos três meses.
• A Austrália apresenta a menor adesão, com um em cada quatro clientes sem nenhum contato com IA.

 Os Estados Unidos e Cingapura apresentam um uso equilibrado entre os canais de chat e voz, indicando omnichannel maior omnichannel .

Essas diferenças ilustram um padrão mais amplo que observamos nos programas de CX: a adoção da tecnologia supera o alinhamento operacional. Os mercados que investiram fortemente em canais digitais muitas vezes ainda enfrentam desafios relacionados à consistência, medição e desenho.

2. A satisfação aumenta quando os problemas são resolvidos

Globalmente, 74% dos clientes relataram satisfação com sua interação mais recente com a IA. Esse número aumenta drasticamente quando a IA resolve totalmente o problema. A satisfação sobe para mais de 90% quando a resolução ocorre sem etapas adicionais. Quando a IA não consegue resolver o problema, o Net Promoter Score (NPS) pode cair até 70 pontos. 

Isso está de acordo com décadas de resultados de pesquisas da COPC. Os clientes aceitarão empatia limitada ou um tom padronizado se a interação for efetivo. Eles não aceitarão questões não resolvidas ou esforços repetidos.

Um exemplo prático:

Um provedor de banda larga dos EUA implementou um assistente de IA para solucionar problemas de conectividade. A IA conseguia identificar problemas simples, mas quando ocorria um escalonamento, o contexto não era transferido. As taxas de resolução caíram e o esforço do cliente aumentou. Depois que a empresa redesenhou o fluxo de trabalho de escalonamento e garantiu que os detalhes da conta, as etapas de diagnóstico e as interações anteriores ficassem visíveis para o agente, tanto a satisfação quanto a contenção melhoraram.

Essas melhorias não foram impulsionadas por novas tecnologias. Elas foram impulsionadas por desenho claro da jornada desenho processos consistentes.

3. A transparência gera confiança

Uma das conclusões mais importantes do estudo é o que chamamos de “dividendo da transparência”.

Os clientes que sabiam que estavam interagindo com IA relataram índices de satisfação 34 pontos percentuais mais altos do que os clientes que não foram informados. 

Os mercados que lideram em divulgação, como a Malásia e Cingapura, também lideram em satisfação geral e conforto com a IA.

A transparência é importante por três motivos:

• Define expectativas sobre a capacidade.
• Reduz o risco percebido.
• Ajuda os clientes a entender quando a escalação é apropriada.

Vemos isso constantemente no trabalho de mapeamento de jornadas. Quando as organizações fornecem indicações simples e diretas , como “Você está falando com nosso assistente virtual”, a confiançaaumenta e os clientes avaliam a interação de forma mais justa.

4. A transferência para os seres humanos continua sendo o elo mais fraco

Em todos os seis mercados, a transição da IA para um agente humano continua sendo o ponto de falha mais frequente.

• China: 52% dos clientes relataram algum tipo de perda de contexto durante a escalação.  
• Austrália: Apenas 20% descreveram a transferência como fluída. 
• Estados Unidos: Após uma interação fracassada com a IA, as taxas de resolução total ocorreram apenas em cerca de metade das vezes. 

A conclusão operacional é clara: o desempenho da IA é frequentemente avaliado não pela qualidade do algoritmo, mas pela sua capacidade de se conectar ao suporte humano. Em avaliações recentes da COPC, vemos rotineiramente de cinco a nove sistemas envolvidos em um único caminho de escalonamento. Sem um desenho estruturado, os dados são perdidos, o contexto é abandonado e os clientes recomeçam do zero. As organizaçõescom bom desempenho nessa área geralmente usam blueprinting de serviços e desenho journey-first. Essas abordagens esclarecem quais informações devem persistir entre os canais e onde fica a responsabilidade por cada ponto de interação.

5. As diferenças regionais mostram um padrão comum

Cada país tem características distintas, mas as conclusões gerais apontam para uma realidade operacional comum.

• Malásia: Maior satisfação (83%) globalmente, atribuída a práticas sólidas de divulgação e maior tolerância para fluxos de trabalho que priorizam o digital.
• China: Alto nível de conforto e adoção, mas desafios contextuais persistentes durante a escalada. 
• Cingapura: Melhor desempenho em transferências suaves e preparação multicanal.
• Reino Unido: Satisfação moderada, mas recuperação fraca após interações fracassadas com IA. 
• Estados Unidos: Maior satisfação quando a IA tem um bom desempenho, acompanhada de fortes preocupações com a privacidade e a precisão dos dados.
• Austrália: Menor satisfação geral, devido ao maior esforço e à resolução mais lenta. 

Esses padrões mostram que um modelo ou plataforma não define o sucesso dos programas de CX habilitados por IA. Eles são caracterizados por desenho, medição, governança e integração, conforme discutido em nosso webinar COPC.  

Da tecnologia à confiança: o que as organizações devem fazer a seguir

A pesquisa mostra que os clientes estão dispostos a adotar a IA na experiência do cliente, mas sua confiança depende de três fatores:

• Resolvendo o problema deles
• Saber quando estão falando com uma máquina
• Ter um caminho tranquilo para um ser humano quando ele precisa

As organizações que acertam nessa questão primeiro desenho e, em seguida, decidem onde a IA deve ajudar, como o sucesso será medido e quando uma pessoa deve assumir o controle. 

A COPC pode ajudá-lo a analisar suas jornadas habilitadas por IA e identificar mudanças práticas para fortalecer a confiança do cliente e o desempenho.

Aprenda como aplicar essas descobertas à sua própria operação de CX hoje mesmo!