{"id":28639,"date":"2024-04-11T11:59:21","date_gmt":"2024-04-11T14:59:21","guid":{"rendered":"https:\/\/feninjer.com.br\/?p=28639"},"modified":"2024-04-11T11:59:23","modified_gmt":"2024-04-11T14:59:23","slug":"linguagem-natural-avanca-no-e-commerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/feninjer.com.br\/?p=28639","title":{"rendered":"Linguagem natural avan\u00e7a no e-commerce"},"content":{"rendered":"\n

Com\u00e9rcio digital tenta tornar a jornada de compra menos cansativa investindo em um di\u00e1logo mais eficiente entre chats e consumidor<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Quem compra pela internet certamente j\u00e1 teve a experi\u00eancia de pesquisar usando um termo gen\u00e9rico em um e-commerce e receber resultados diferentes do esperado. Ou simplesmente obter uma p\u00e1gina em branco como resultado daquela busca.<\/p>\n\n\n\n

Seja pela falta de um acento, ou porque digitou uma letra errada, a sensa\u00e7\u00e3o de n\u00e3o se fazer entender por algo t\u00e3o m\u00ednimo leva muitos usu\u00e1rios a avaliar que insistir naquela compra trar\u00e1 uma s\u00e9rie de atritos, al\u00e9m de frustra\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n

Nos \u00faltimos dias, a divulga\u00e7\u00e3o da 4\u00aa edi\u00e7\u00e3o do FlashBlack do Google Cloud, um estudo voltado para experi\u00eancia de compra no mercado varejista, revelou em que pontos os sites est\u00e3o falhando no atendimento ao cliente e como est\u00e3o se saindo na hora de atend\u00ea-los (e entend\u00ea-los).<\/p>\n\n\n\n

Ao analisar 29 milh\u00f5es de dados sobre os 30 principais e-commerces do Brasil de diversas categorias, como moda, esportes, drogaria, beleza e pet shops, de 1 de novembro a 1 de dezembro de 2023, o material levanta pontos muito relevantes de melhoria, em especial o uso de linguagem natural no e-commerce.<\/p>\n\n\n\n

Para aqueles que j\u00e1 tiveram algum tipo de contato com assistentes virtuais, como Siri e Alexa, ou que j\u00e1 trocaram mensagens com chatbots no WhatsApp, ou aceitaram a sugest\u00e3o de escrita do Gmail, provavelmente j\u00e1 interagiram com um sistema que realiza processamento de linguagem natural.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 presente em v\u00e1rios momentos do nosso dia a dia, essa tecnologia permite que as m\u00e1quinas compreendam nossa linguagem ou at\u00e9 mesmo nossa intencionalidade e se comuniquem conosco. Isso significa que os chatbots est\u00e3o utilizando intelig\u00eancia artificial generativa para adaptar seu discurso e aumentar o entendimento conversacional.<\/p>\n\n\n\n

Comunica\u00e7\u00e3o menos limitada <\/strong><\/p>\n\n\n\n

A expectativa, segundo Marisa Kinoshita, gerente s\u00eanior de marketing do Google Cloud Brasil, \u00e9 que encontremos cada vez menos chatbots com comunica\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica limitada, sem se prender \u00e0s op\u00e7\u00f5es de um menu pr\u00e9-determinado.<\/p>\n\n\n\n

E o resultado deste ano \u00e9 bem mais otimista. Enquanto na edi\u00e7\u00e3o de 2023 apenas 3 das 25 empresas analisadas utilizavam chatbot com linguagem natural, desta vez, o registro foi de que 12 das 30 empresas pesquisadas passaram a adotar essa tecnologia, resultando em um aumento de 233%.<\/p>\n\n\n\n

Apesar disso, apenas um chatbot utilizou an\u00e1lise de sentimento, aspecto tamb\u00e9m necess\u00e1rio para humanizar o atendimento e que consegue analisar grandes volumes de dados e simplificar a tarefa de compreender os sentimentos do consumidor. <\/p>\n\n\n\n

Conhecido como minera\u00e7\u00e3o de opini\u00e3o, ou Emotion AI<\/em>, esse processamento da linguagem natural e an\u00e1lise de texto trabalha para extrair o conte\u00fado emocional por tr\u00e1s das palavras. E pode ser usado para entender atitudes, ideias ou pensamentos expressos na web.<\/p>\n\n\n\n

Ou seja, a ferramenta vai al\u00e9m da leitura b\u00e1sica de dados, e reconhece nuances lingu\u00edsticas como sarcasmo, frustra\u00e7\u00e3o e raiva, proporcionando uma interpreta\u00e7\u00e3o bem mais precisa de como o cliente se sente com rela\u00e7\u00e3o a sua marca.<\/p>\n\n\n\n

Isso permite que um bom chat responsivo tome decis\u00f5es personalizadas para aquele contexto, como encaminhar para um atendente humano ou oferecer solu\u00e7\u00f5es alternativas para a situa\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio. <\/p>\n\n\n\n

Com ela tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel classificar e agrupar os sentimentos, identificando tend\u00eancias e padr\u00f5es ao longo do tempo. Por fim, \u00e9 importante afirmar que a intelig\u00eancia artificial facilita uma tarefa, que manualmente seria demorada e impratic\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

Na contram\u00e3o disso, as recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas – essenciais na jornada do cliente – pouco avan\u00e7aram. Apenas 3 dos 30 e-commerces recomendaram produtos com base no hist\u00f3rico de busca no pr\u00f3prio site e aplicativo.<\/p>\n\n\n\n

Para Marisa, \u00e9 preciso evoluir nesse processo, dando mais contexto sobre o que interessa a cada consumidor e estreitando os la\u00e7os entre loja e cliente. A ideia \u00e9 que o cliente se sinta como sendo atendido pelo seu vendedor favorito, que conhece seus gostos como ningu\u00e9m, toda vez que entrar no site do e-commerce. <\/p>\n\n\n\n

Problemas nas buscas <\/strong><\/p>\n\n\n\n

O estudo mostra que ter um sistema de busca atualizado e eficiente dentro dos e-commerces ainda \u00e9 uma lacuna. Em um exemplo de busca sem\u00e2ntica, a especialista argumenta que ao pesquisar pelo termo \u201crosto ressecado\u201d em um site de produtos de beleza, espera-se obter resultados que indiquem hidratantes especiais para peles ressecadas.<\/p>\n\n\n\n

Isso quer dizer que, na pr\u00e1tica, as buscas se tornaram di\u00e1logos, e o e-commerce precisa estar um passo \u00e0 frente do consumidor. Pois, nem sempre o que se pesquisa \u00e9 exatamente o que se deseja encontrar. E a intelig\u00eancia artificial generativa consegue ajudar os e-commerces a entenderem essa real inten\u00e7\u00e3o de busca.<\/p>\n\n\n\n

O material mostra que 19 das 30 lojas virtuais n\u00e3o entregaram resultados por busca sem\u00e2ntica. Al\u00e9m disso, 18 dos 30 e-commerces n\u00e3o entregaram resultados quando h\u00e1 algum erro de digita\u00e7\u00e3o na busca.<\/p>\n\n\n\n

Outro ponto \u00e9 que oito dos 30 e-commerces tiveram erros de \u201ctimeout\u201d (quando a p\u00e1gina n\u00e3o carrega) e 23 tiveram algum tipo de falha durante a compra, como um bot\u00e3o que n\u00e3o funciona. <\/p>\n\n\n\n

Apenas um e-commerce conseguiu compreender mensagem de \u00e1udio. Esse n\u00e3o \u00e9 um resultado que demonstra inabilidade dos \u201crob\u00f4s\u201d atendentes, mas mostra um recorte preocupante da falta de acessibilidade dos sites e apps de vendas digitais. Apesar de 8,9% da popula\u00e7\u00e3o possuir algum tipo de defici\u00eancia, os e-commerces ainda n\u00e3o est\u00e3o adaptados para proporcionar uma boa experi\u00eancia a esse p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n

O dia da entrega \u00e9 outro problema, principalmente para quem mora em casa ou apartamento sem porteiro. Apenas metade dos sites analisados tem op\u00e7\u00e3o de agendamento de entregas. Dos 30, apenas 2 tinham entrega em at\u00e9 um dia.<\/p>\n\n\n\n

Mesmo com linguagem natural, r\u00e1pida, responsividade e bom entendimento entre chatbot e usu\u00e1rio, a pesquisa mostra que ainda h\u00e1 quest\u00f5es que apenas um ser humano pode tratar.<\/p>\n\n\n\n

Marisa cita como exemplo casos de continuidade de atendimento. Quando mesmo ap\u00f3s elaborar uma conversa inteira com o \u201crob\u00f4\u201d, o usu\u00e1rio precisa ser transferido a um novo atendente humano e ainda precisa repetir toda a situa\u00e7\u00e3o novamente.<\/p>\n\n\n\n

Apenas cinco de 14 chatbots que disponibilizam atendimento humano deram continuidade ao atendimento a partir do hist\u00f3rico de conversa tido anteriormente. Se j\u00e1 \u00e9 cansativo perder tempo explicando uma situa\u00e7\u00e3o ou problema uma vez, imagine duas?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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