Encontre rapidamente: como a pesquisa semântica significa uma melhor experiência do cliente

Quando você está pesquisando algo online e o preenchimento automático é ativado, os resultados podem não ser exatamente o que você está procurando: “Quem é... a mãe de Jon Snow?” Isso é tão comum que existem blogs dedicados às melhores falhas de autocorreção de todos os tempos. 

Mas quando você está procurando informações no site de uma empresa, resultados de pesquisa imprecisos ou irrelevantes não são tão engraçados. Pelo contrário, eles são uma fonte de frustração, e você pode decidir tentar o site de um concorrente. 

Os visitantes do seu site estão lá para obter informações, interagir com a sua empresa ou talvez até comprar algo. Portanto, quaisquer resultados que os desviem do caminho — por mais divertidos que sejam — prejudicam a experiência do cliente (CX). Pior ainda, eles podem prejudicar os seus resultados financeiros. 

Esse tipo de erro é comum na pesquisa tradicional, ou lexical. Esse tipo de pesquisa é baseado em palavras-chave. Ela só consegue encontrar uma correspondência exata para sua consulta. Não consegue entender o contexto ou nuances, como sinônimos ou homônimos. Se você não digitar as palavras-chave exatas, ela não encontrará a resposta. 

É aí que a pesquisa semântica pode ajudar. Ao usar o processamento de linguagem natural (NLP) e o aprendizado de máquina (ML), ela pode tornar os resultados da pesquisa mais precisos, combinando palavras e frases com a intenção do pesquisador. 

O problema com a pesquisa convencional  

Tomemos, por exemplo, uma cliente de um banco que deseja enviar dinheiro para um familiar no exterior. Ela acessa o site do banco para obter instruções e digita “internacional”. O preenchimento automático oferece “transferência internacional” como opção. Isso imediatamente fornece a informação que ela procura — e provavelmente deixa uma impressão positiva do banco. 

Mas talvez o cliente não esteja familiarizado com a terminologia bancária convencional e, em vez disso, digite: “como faço para enviar dinheiro para o exterior?” Com a pesquisa lexical, não há nenhuma correspondência para sua consulta, e o preenchimento automático oferece sugestões que variam de “como faço para transferir dinheiro” a “como faço para alterar minha senha”. 

Nesse caso, os resultados não são os que ela procura. Para obter uma resposta, ela precisa ligar ou enviar um e-mail para a equipe de atendimento ao cliente do banco. É um incômodo para uma consulta tão simples, então é mais provável que ela saia dessa experiência com uma impressão negativa sobre o banco. 

Isso também não é ideal para o banco, já que cada ligação ou e-mail para o centro de suporte custa tempo e dinheiro que poderiam ser evitados com ferramentas de autoatendimento mais robustas. 

Por que a facilidade de localização é essencial para a experiência do cliente 

Os resultados da pesquisa e as recomendações de preenchimento automático são tão precisos quanto os dados que você pré-preencheu em sua base de conhecimento. Na maioria dos casos, uma base de conhecimento será influenciada pela cultura corporativa ou pela linguagem do setor, e não pelas diversas maneiras como um cliente pode realmente pesquisar informações. 

Se você espera que os usuários falem a linguagem da sua empresa, em vez de sua empresa falar a linguagem deles, é mais provável que sua equipe de atendimento ao cliente receba reclamações de clientes frustrados com solicitações simples que não conseguem ser atendidas. 

A pesquisa semântica pode ajudá-lo a preencher a lacuna de comunicação. Criar uma biblioteca de léxico, mantê-la atualizada e ativá-la com inteligência artificial permite que você responda ao que seus clientes querem dizer, em vez do que eles digitam. Resultados mais precisos significam clientes mais satisfeitos. E clientes mais satisfeitos significam menos solicitações de suporte. 

Falhas no preenchimento automático podem ser engraçadas quando não há nada em jogo. Mas não são motivo de riso quando se trata de proporcionar uma experiência excepcional ao cliente.  

Descubra como as soluções de pesquisa semântica, autoatendimento e chatbot da Inbenta podem ajudar seus clientes a encontrar o que precisam, quando precisam.

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