Por que os projetos de engajamento de clientes movidos a IA falham antes de começarem

A narrativa em torno da IA ​​para o engajamento do cliente mostra uma imagem sedutora: interações sem atrito e experiências hiperperssoalizadas com o pressionamento de um botão. No entanto, a implementação da IA ​​eficaz requer transformação organizacional, investimento grave de recursos e alinhamento multifuncional, para o qual muitas empresas não estão preparadas.

A diferença de realidade de dados

De acordo com um estudo do Gartner, a implementação da pilha de tecnologia desafia o topo da lista de barreiras de adoção de IA, com 55% das organizações atingindo esse muro primeiro. Esses obstáculos de infraestrutura bloqueiam os benefícios dos algoritmos, por mais sofisticada que seja sua plataforma de IA.

A IA eficaz não começa com a escolha de uma plataforma. Começa com a construção de uma base de dados coerente. A maioria das empresas opera com as informações do cliente espalhadas por sistemas desconectados. Até a IA de alto desempenho luta, com 70% enfrentando dores de cabeça persistentes na governança de dados, integração do sistema e qualidade dos dados, revelou a avaliação de 2024 da McKinsey.

No mundo real, isso se desenrola de maneiras frustrantes. As equipes de marketing encontram essa realidade quando descobrem dados de clientes presos em diferentes formatos em seu CRM, análise de sites, canais sociais e sistemas de suporte.

Cada sistema fala seu próprio idioma e tem sua própria visão do cliente. Tente construir um perfil unificado a partir dessa bagunça. Sem essa visão única do cliente, sua IA faz recomendações que não se alinhem (por exemplo, seu sistema de e -mail sugere produtos que o cliente acabou de reclamar da sua equipe de suporte). Essas experiências desconectadas causam mais mal do que bem, deixando os clientes se perguntando se alguém está prestando atenção.

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Alinhamento multifuncional: a barreira de implementação oculta

O marketing raramente controla a infraestrutura técnica necessária para o sucesso da IA, criando tensão. As prioridades de marketing e TI geralmente se chocam.

• As equipes de marketing desejam velocidade e flexibilidade.
• Ele se concentra nas preocupações de segurança e integração.

Esse desalinhamento cria problemas reais nos projetos de IA. Segundo a Forrester, um terço dos líderes da IA ​​da empresa identifica lacunas de habilidades como seu maior obstáculo, enquanto 28% não conseguem descobrir como integrar a IA nos sistemas existentes.

A divisão vai além do atrito operacional em território estratégico. Plataformas de dados do cliente projetadas para preencher o marketing e freqüentemente subdeliver devido a essa desconexão organizacional. O sucesso depende da governança colaborativa, onde ambos os domínios compartilham responsabilidade e objetivos.

Considere o que acontece quando o marketing implementa uma IA de personalização sem envolvimento: a solução funciona lindamente isoladamente, mas não se integra aos protocolos de segurança, criando possíveis vulnerabilidades de conformidade.

Ou quando implementa a infraestrutura técnica sem entrada de marketing, a criação de sistemas que não suportam a experimentação e a rápida implantação que o envolvimento eficaz do cliente exige.

A realidade do talento

Especialistas em transformação de atendimento ao cliente descobriram lacunas de habilidades generalizadas bloqueando a mudança para os serviços habilitados para a AI. Isso não se trata apenas de especialistas técnicos. Inclui líderes empresariais que definem casos de uso e equipes de operações que se adaptam a novos fluxos de trabalho.

A vantagem potencial é enorme. A análise do setor bancário sugere que as tecnologias de IA podem gerar até US $ 1 trilhão em valor anual adicional, com um atendimento ao cliente aprimorado impulsionando uma parte substancial dessa oportunidade. No entanto, a maioria das instituições financeiras tropeça nos desafios de aquisição e governança de talentos.

Essa diferença de talentos afeta vários níveis. Você precisa:

• Cientistas de dados que entendem o comportamento do cliente.
• Engenheiros que podem conectar sistemas díspares.
• Líderes empresariais que podem imaginar e implementar novos modelos operacionais.

Todo mundo tem vista para uma peça crucial do quebra -cabeça: você precisa de pessoas que falam as duas línguas. Chame -os de tradutores de IA, se quiser. Eles são as pessoas raras que:

• Entenda o lado dos negócios e o lado da tecnologia.
• Trabalhou em marketing, mas pode falar sobre ciência de dados.
• Saiba o que seu CMO se importa, mas também pode explicar o treinamento de modelos para os engenheiros.

Encontrar esses unicórnios é brutal e, sem eles, os projetos param. Seus cientistas de dados criam modelos impressionantes que ninguém usa, enquanto seus profissionais de marketing pedem recursos que ninguém pode construir. Essa lacuna de talentos é o assassino silencioso de projetos de IA sobre o qual ninguém fala.

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A equação de custo

As previsões orçamentárias para a implementação da IA ​​geralmente perdem a marca por uma milha. Embora os custos de licença recebam toda a atenção, o quadro financeiro completo inclui:

• Modernização do sistema herdado que pode chegar a milhões para organizações corporativas.
• Serviços de integração que normalmente custam mais do que a tecnologia principal.
• Salários premium para talentos especializados em um mercado apertado.
• Custos de otimização contínuos que ninguém representou no planejamento inicial.

Muitos líderes de marketing enfrentam desafios adicionais de ROI, pois as melhorias na produtividade não se traduzem automaticamente em economia de custos ou crescimento de receita sem reestruturação organizacional.

Um dos principais varejistas de cosméticos aprendeu esta lição da maneira mais difícil quando o mecanismo de recomendação de produtos alimentado por IA forneceu impressionantes métricas técnicas-taxas mais altas de cliques e aumento do tempo no local-mas não afetou a receita.

O link ausente? As recomendações da IA ​​não foram integradas ao gerenciamento de inventário, sugerindo frequentemente produtos fora de estoque, criando frustração do cliente em vez de vendas.

Um caminho pragmático para a frente

As empresas implantam com sucesso a IA para o engajamento do cliente adotam uma abordagem diferente daquelas decepcionadas. A análise dos líderes da IA ​​revela vários padrões de sucesso comuns:

• Em vez de tentar uma transformação completa, eles começam com casos de uso focados vinculados a resultados de negócios específicos.
• Eles criam governança multifuncional com uma propriedade clara.
• Eles recebem fundamentos de dados antes de explorar algoritmos avançados.
• Eles honestamente avaliam os recursos internos e trazem parceiros quando necessário.

Forrester encontrou algo interessante: empresas inovadoras começam com projetos de IA que permanecem nos bastidores. Em vez de pular direto para chatbots ou mecanismos de recomendação voltados para o cliente, eles começam com ferramentas internas que ajudam os representantes de serviço a encontrar respostas mais rapidamente ou ajudam os profissionais de marketing a redigir o conteúdo com mais eficiência.

Essa abordagem de dentro para fora permite que as equipes aprendam as cordas, eliminem as dobras e prove o valor antes de lançar a IA com a qual os clientes interagem diretamente. É como praticar seu balanço antes de entrar no prato em um jogo do campeonato.

Como é um caso de uso primeiro atraente? Procure oportunidades onde:

• Você já tem dados limpos e acessíveis.
• O resultado comercial é claramente definido e mensurável.
• O escopo é limitado o suficiente para implementação dentro de 3-4 meses.
• O sucesso criaria impulso para a adoção mais ampla.

Para muitos, a automação de atendimento ao cliente representa esse primeiro passo ideal – combinando dados relativamente estruturados com métricas claras para o sucesso, como o tempo de manipulação reduzido ou as taxas de resolução aprimoradas.

A realidade dos resultados

Apesar dos desafios, a IA está transformando o envolvimento do cliente para organizações com expectativas realistas. Cerca de 71% das organizações agora usam regularmente a IA generativa em pelo menos uma função de negócios – acima dos 65% no início do ano, segundo a McKinsey.

As empresas com visão de futuro estão capturando reduções de custos e aumentos de receita onde implantaram IA. Esses resultados vêm daqueles que reconhecem a implementação como uma jornada de transformação que exige investimento significativo em pessoas, processos e tecnologia, não uma solução rápida.

Para os líderes de marketing, o caminho para o envolvimento significativo do cliente da AI-Ai-i-i-Prime:

• Reconhecendo essas realidades.
• Abordando desafios na infraestrutura de dados, talento, colaboração multifuncional e governança.

As organizações que esperam soluções plug-and-play se juntam inevitavelmente àquelas com implementações caras que não entregam. Os vencedores deste espaço recebem algo fundamental: a IA funciona melhor ao lado de humanos, não em vez deles.

As descobertas de 2024 da McKinsey deixam isso claro: a maioria das organizações favorece uma abordagem humana + IA em relação à automação completa. Eles não se apaixonam pela narrativa de substituição. Em vez disso, eles encontram maneiras pelas quais a IA pode lidar com tarefas repetitivas enquanto as pessoas se concentram em chamadas de julgamento e pensamento criativo.

A pesquisa do Gartner reforça isso, enfatizando que o envolvimento eficaz do cliente exige o equilíbrio de respostas automatizadas com a interação humana. Essa abordagem equilibrada oferece melhorias operacionais e melhores experiências de clientes que ajudam as marcas a se destacarem em mercados competitivos.

Cavar mais fundo: a IA melhora o atendimento ao cliente apenas quando suporta humanos, não os substitui