Recentemente iniciei uma conversa com o pessoal da Snapbot para avaliar uma solução de chatbot.
As demandas imediatas eram estas:
- Permitir o atendimento 24/7 de prospects via Whatsapp, deixando o lead quente até o melhor momento para o atendimento humano
- Dar respostas imediatas aos prospects que buscam apenas sanar dúvidas simples
- Canalizar clientes ativos para o atendimento manual, basicamente furando a fila de atendimento
Além do benefício principal esperado de qualquer solução de chatbot: um primeiro atendimento planejado, padronizado e controlado que visa ajudar a empresa no processo de conversão de leads.
O desafio maior é dar tratamento aos leads quentes de consumidores que exigem mais informações e interações com a empresa antes de fechar negócio.
Estes sempre irão transbordar para o atendimento manual, humano, no Whatsapp. O que não deveria ser um problema, pois a equipe comercial está sempre de prontidão aguardando este tipo contato.
O problema está na fila de atendimento — aliás, este é o problema mais clássico de qualquer operação de atendimento, seja via telefone, via web ou até mesmo pessoalmente na loja física. Gerenciar tempos de espera e ansiedades.
É possível mitigar este problema usando uma solução de chatbot que vá um pouco além da parte operacional de interação com o prospect.
Se o chatbot conseguir separar leads de outros tipos de contatos e, depois, pré-qualificar cada um deles de forma a gerar uma fila inteligente de atendimento, a equipe comercial teria diante de si o nirvana, ou seja, o trabalho de apenas “tirar pedidos”, converter vendas relativamente mais fáceis.
O desafio está na pré-qualificação automática do lead.
Para viabilizar esse processo, a solução de chatbot precisaria incorporar o conceito de scoring de contato.
Cada passo dentro da árvore/fluxo de atendimento do chatbot deveria somar pontos para aquele contato.
Conforme a fila de atendimento se movimentasse, seria formado um ranking de contatos baseado no score acumulado.
Neste contexto, score = pré-qualificação.
A equipe comercial teria apenas o trabalho selecionar contatos com base neste ranking e prosseguir com o atendimento.
O mesmo ranking permitiria a segmentação de contatos e definição de abordagens comerciais específicas. Este tipo trabalho, quando bem feito, pode chegar até o nível de script de atendimento. E mais, pode destravar condições especiais de negociação, descontos etc.
Exemplo
Neste simples fluxo de atendimento de uma loja de veículos usados — empresa fictícia, claro — o chatbot faz perguntas para pré-qualificar o contato do José Carlos.
Depois da saudação, o chatbot pergunta o nome do contato e inicia a interação com perguntas cujas respostas trazem em si uma pontuação pré-definida.
A pontuação leva em conta os objetivos da área comercial. Neste caso, a venda de carros seminovos é mais interessante do que a venda de usados ou de motos usadas. Em princípio, a margem de lucro é maior.
José Carlos responde com 1. Neste momento seu contato ganha 50 pontos e já o coloca na fila de atendimento da equipe de seminovos através de uma etiqueta.
Neste ponto, se o contato abandonar a conversa, a equipe de seminovos já terá condições de entrar em contato com José Carlos numa futura campanha ativa.
Agora o chatbot verifica um ponto muito importante de pré-qualificação para a empresa: a forma de pagamento.
A empresa entende que se o prospect já sabe como quer pagar, há grandes chances do lead ser quente.
Ao devolver a opção 2, José Carlos ganha 20 pontos. Uma negociação com entrada + financiamento só não é tão boa quanto um pagamento à vista.
Pagamentos à vista são tão bons — e raros — que ganham a pontuação máxima e ainda levam uma etiqueta “gerência” para chamar a atenção do gerente da loja. Leads assim têm um enorme potencial de geração de caixa para a empresa, pois o interessado tem o dinheiro na mão.
O passo seguinte é o último que gera pontuação de pré-qualificação. Nele, José Carlos indica que pretende fazer a entrada através de uma transferência bancária, ou seja, um grande negócio para a empresa pois a livra das taxas do cartão de crédito. Neste caso, a pontuação é maior pois o lead representa bom negócio do ponto de vista de geração de caixa para a empresa.
Os passos seguintes não geram pontuação. A empresa entende que, daqui em diante, o setor de seminovos pode diferenciar José Carlos com 120 pontos do Antônio com 90 pontos.
Entrarão em contato com José Carlos para uma conversa assim que possível.
Quer saber mais sobre scoring? Veja este post:
https://rockcontent.com/br/blog/lead-scoring/