Utilizando a IA generativa para transformar a experiência do cliente

Ainda jovem aos 112 anos, a Holcim é prova de que idade e inovação podem caminhar de mãos dadas. Com sede na Suíça, presença em 70 países ao redor do mundo e $27 bilhões em vendas líquidas, a empresa de materiais de construção vem utilizando tecnologia de ponta para aprimorar e agilizar o processo de pedidos dos clientes. Com o intuito de transformar seu antigo sistema manual em algo mais rápido e fácil de usar, a Holcim começou recentemente a experimentar uma solução móvel de IA generativa (GenAI) que permite que os clientes façam seus pedidos de cimento com agilidade por meio de um aplicativo de mensagens. Isso libera a equipe de vendas da empresa para se concentrar em pedidos mais complexos ou que exijam mais interação com o cliente. Como parte da série C-Suite Growth Talks da Prática de Crescimento, Marketing e Vendas da McKinsey, Juan reuniu-se recentemente com José Carluccio, da McKinsey, para falar sobre as grandes promessas desse programa piloto. Segue uma versão editada dessa conversa.

José Carluccio: Como é o processo de encomendar cimento visto da perspectiva do cliente?

Juan Beltrán: Tradicionalmente, sempre foi algo simples e direto. Se alguém quer cimento, liga para um representante de vendas e pede: “Oi pessoal, vocês podem me enviar outro caminhão de cimento?” E isso é tudo. O representante de vendas consulta o contrato, os materiais disponíveis e o endereço onde a empresa deve entregar o pedido. Ele conversa com o cliente e encaminha o pedido. É bem simples.

José Carluccio: Como tornar um processo simples ainda mais simples com IA generativa?

Juan Beltrán: Queremos permitir que os clientes façam pedidos por mensagem de texto. Para tanto, estamos recorrendo a uma solução bem conhecida e adotada por muitas pessoas: o WhatsApp. E estamos utilizando a GenAI para tentar entender a linguagem natural dos clientes enquanto falam, pois ao fazerem um pedido é bem possível que não citem o número SKU ou o nome do produto desejado.

José Carluccio: Como tem sido esse experimento?

Juan Beltrán: Organizamos um piloto no ano passado na Espanha para testar uma solução de pedidos de clientes copilotada por IA. Em vez de pegar o telefone e fazer uma ligação, o cliente abre o WhatsApp e solicita um caminhão de cimento. Nossa ferramenta reconhece esse cliente, exibe seu histórico de pedidos e faz sugestões para o pedido seguinte. O modelo de IA utiliza linguagem natural para responder ao cliente e oferece sugestões de produtos a serem pedidos. O cliente tem a opção de modificar o pedido sugerido, seja o número de caminhões, o prazo de entrega, o tipo de material e o endereço de destino. Em seguida, é só confirmar que nós enviaremos o pedido.

Queríamos avaliar se isso era algo de que nossos clientes gostariam. O feedback foi incrível. Todos disseram que aquilo lhes era muito conveniente e que facilitava fazer pedidos a qualquer hora, de qualquer lugar.

José Carluccio: Quais foram os resultados?

Juan Beltrán: No caso desse programa piloto, cerca de 66% das sugestões oferecidas por IA para o primeiro pedido foram aceitas, pois eram precisas e refletiam o que os clientes desejavam. Também houve um aumento na adoção desta ferramenta em comparação com outros portais de clientes; nossa taxa de adoção passou de 25% para 93%.

José Carluccio: Há muitos exageros em torno da IA generativa. Extrair valor dela não é fácil, por exemplo. Quais têm sido alguns dos desafios de sua jornada até o momento?

Juan Beltrán: O caso de uso é relativamente simples, mas a IA generativa ainda é algo muito recente, de modo que há uma certa escassez de expertise.

Durante os testes, nossa ferramenta de GenAI às vezes se mostrava muito tagarela, ou tentava explicar demais as coisas, ou até mesmo recomendava produtos que não faziam parte de nosso portfólio. Estes foram os principais desafios. A solução foi restringir o número de respostas possíveis às consultas.

A latência também é muito importante. Os clientes esperam uma interação semelhante à humana. Esperam receber mensagens como se alguém as estivesse escrevendo. Não querem que as mensagens ou sugestões de produtos apareçam rápido demais; a expectativa é de que haja um certo tempo de espera. Por outro lado, nossa resposta também precisa ser suficientemente rápida; se demorar cinco ou dez minutos, o cliente abandonará o processo. Estes foram alguns dos fatores complexos e delicados com que deparamos durante os testes.

José Carluccio: Você poderia dar um exemplo de algo que a ferramenta de GenAI entendeu errado durante os testes?

Juan Beltrán: Em determinada ocasião, um cliente quis ver se era possível encomendar um pouco de gaspacho, a famosa sopa espanhola de tomate servida fria, utilizando nossa ferramenta de copilotagem. A ferramenta identificou a sopa como um novo SKU e propôs enviar um caminhão inteiro de gaspacho. Foi bem engraçado. Mas, não, nós não chegamos a despachar um caminhão carregado de sopa.

José Carluccio: Qual é sua receita secreta para conseguir taxas de adoção tão elevadas?

Juan Beltrán: É crucial atender os clientes onde eles estão e oferecer-lhes uma solução com ferramentas que eles já utilizam. Neste caso, é o WhatsApp, pois sabemos que nossos clientes já o utilizam. Eles não precisam aprender a utilizar algo novo. Não precisam selecionar produtos de um catálogo. Não precisam pensar demais. Basta que utilizem o que já utilizam. E também é importante permitir que utilizem a linguagem natural.

José Carluccio: Como vocês injetam um toque humano em seus modelos de IA?

Juan Beltrán: Tentamos tornar as coisas o mais humanas possível. Seres humanos decidem o tom de voz empregado nas interações e os tipos de mensagens que enviamos. Seres humanos definem todo o processo. Há alguns casos em que basta aos clientes interagir com a ferramenta de copilotagem para suas necessidades serem atendidas. Mas também pode haver casos em que eles precisem de mais ajuda. E é possível que o LLM (grande modelo de linguagem) não consiga lidar bem com certos tipos de consulta, de modo que sempre oferecemos ao cliente a opção de interagir com um agente humano.

José Carluccio: Esse projeto possui muitas partes móveis interconectadas. Há uma plataforma de mensagens, um sistema de CRM (gestão do relacionamento com o cliente), um provedor de nuvem e muito mais. Como vocês gerenciam a complexidade de um projeto como esse, que depende de tantos sistemas diferentes?

Juan Beltrán: Nem sempre é tranquilo. Às vezes, trabalhamos em paralelo com dois modelos diferentes que fornecem inteligência para a ferramenta. Mas asseguramos que todos saibam quais são suas funções e responsabilidades no projeto. Fazemos o possível para que haja transparência e todos prestem contas do que fazem. E um membro da equipe gestora da Holcim assumiu a liderança do projeto, em conjunto com a McKinsey, de modo a garantir que estávamos caminhando na direção certa e visando um objetivo claro: proporcionar uma experiência fantástica ao cliente. O compromisso de todos era palpável. O entusiasmo facilita a colaboração.

José Carluccio: Quanto tempo levou esse projeto piloto? Como foi preparar, montar equipes e confirmar a prova de conceito?

Juan Beltrán: A parte mais desgastante do projeto todo foi o pré-trabalho: analisar os requisitos, encontrar o parceiro certo e entender o estado atual da tecnologia. Levou algum tempo para determinar se existia a tecnologia certa para fornecer a solução de que precisávamos. Tudo isso consumiu cerca de sete meses, mas o desenvolvimento em si da solução foi bem rápido: levou entre dois e três meses no total. Demorou mais para encontrar a tecnologia certa do que para desenvolver a solução em si.

José Carluccio: Vocês agora têm uma prova de conceito na Espanha. Como estão imaginando a próxima fase de pedidos auxiliados por inteligência artificial?

Juan Beltrán: Vamos lançar nossa solução em todas as regiões da Espanha. Queremos ter certeza de que funciona. Queremos capturar o feedback dos clientes, ajustar a ferramenta e ter certeza de que é valiosa para eles. Em 2025, pretendemos expandir para outros países. Começaremos pela Europa e, em seguida, chegaremos ao resto do mundo. Esta linha de negócios é fácil em comparação com as demais. Temos outras mais complexas, com muito mais produtos, muito mais SKUs e muito mais endereços de entrega.

Por fim, queremos expandir para outros canais. Não há dúvida de que o WhatsApp é um dos canais mais utilizados, mas as ligações telefônicas ainda são populares entre nossos clientes. Nosso negócio é bastante industrial e, quando os clientes precisam de cimento, não ficam esperando que alguém venha lhes perguntar o que eles querem. Eles pegam o telefone, ligam na mesma hora e dizem: “Preciso de cimento para hoje ou amanhã”. De modo que temos de encontrar uma maneira de incorporar também essa tecnologia por trás de ligações telefônicas e emails. Os LLMs precisarão lidar com muito mais complexidade. Este é o próximo passo em nossos planos e estamos muito entusiasmados.