A inteligência artificial já deixou o status de tendência de tecnologia para se tornar uma ferramenta que faz parte do nosso dia a dia. No entanto, seus desdobramentos e atualizações continuam a impressionar até os entusiastas mais atualizados no mercado de tecnologia. Essa capacidade de inovação constante é o que a credencia como um motor que impulsiona o crescimento em diferentes segmentos de mercado.
De acordo com o relatório The SAP Value of AI Report, as grandes empresas ao redor do mundo investem, em média, US$ 26,7 milhões em soluções com base em IA ano a ano, com a expectativa de que o Retorno sobre o Investimento (ROI) atinja 31% em dois anos. Entre as áreas que contam com o apoio da inteligência artificial, a experiência do cliente (CX) está no centro dessa revolução.
Então, vem a pergunta, como traduzir os ganhos de produtividade que a IA proporciona para o customer experience em valor de negócio mensurável?
A tecnologia é essencial para o processo, mas a quantificação do seu impacto na satisfação do cliente e na receita líquida ainda desafia as lideranças no momento de apresentar resultados palpáveis sobre a sua implementação. Muitas vezes, a solução é encontrar uma abordagem estratégica que conecta a jornada do cliente diretamente às operações de back-end (ERP), monitorando e analisando cada etapa desse percurso. E como essa ideia funciona na prática?
Integração da IA com a experiência do cliente
O primeiro passo é entender que a visão de que a IA em CX se resume a chatbots e eficiência de contact center é obsoleta. A verdadeira disrupção, e o ROI mais expressivo, ocorre quando a IA integra perfeitamente a experiência do cliente ao núcleo operacional da empresa.
Uma pesquisa da Enterprise Strategy Group (ESG) aponta que a integração nativa de soluções de IA nos sistemas de CX e ERP pode gerar um ROI conservador de 214% em cinco anos, podendo atingir até 761% nas implementações mais otimizadas. Esse impacto é viabilizado por dois vetores principais:
– Aumento de receita direta: a IA eleva o valor médio dos negócios (AOV) em 10% a 30% ao garantir que as interações de vendas sejam alimentadas com dados precisos de inventário, pricing e histórico de pedidos, otimizando upselling e cross-selling.
– Melhoria na qualidade de decisão: a IA analisa volumes maciços de dados de clientes, fornecendo insights em tempo real sobre tendências e gaps na experiência, o que permite ajustes operacionais e de marketing imediatos.
Recentemente, uma matéria da Forbes mostrou que 83% dos líderes de CX que adotam a IA generativa já reportam um ROI positivo. Esse fato confirma que a tecnologia não é mais um custo, mas um investimento com retorno comprovado.
Dados, personalização e agentes autônomos
Para materializar o retorno da IA em CX, é fundamental migrar o foco de métricas de eficiência, como o Tempo Médio de Atendimento (TMA), para indicadores de valor estratégico que impactam o resultado. Assim, a IA transforma a análise ao conectar automação, receita e fidelidade.
– Fidelidade previsível (CLV e churn): a análise de sentimento impulsionada pela IA (NLP) monitora o feedback em tempo real e em todos os canais (omnichannel), identificando o risco de churn antes que ele se concretize. Essa capacidade proativa de intervenção pode reduzir a perda de clientes em até 55%, blindando o Customer Lifetime Value (CLV).
– Personalização em escala: é quando a IA usa algoritmos de machine learning para analisar histórico de compras, comportamento de navegação e até mesmo o contexto da interação atual. Isso permite a personalização em tempo real, garantindo que a recomendação de produto ou serviço seja relevante e aumente a taxa de conversão.
– Resolução rápida (FCR): a IA empodera o autoatendimento. Agentes virtuais baseados em IA generativa conseguem resolver a maioria das consultas de rotina, melhorando o First Call Resolution (FCR) e liberando os agentes humanos para interações complexas de alto valor que consolidam o relacionamento com o cliente.
O papel dos dados na jornada inteligente
A partir dessa sinergia entre visão estratégica e tecnologia, a inteligência artificial permite que as empresas deixem somente de reagir a problemas e passem a otimizar a jornada de forma proativa, um pré-requisito para o sucesso na economia da experiência.
Mas a qualidade e a sincronia de dados são fundamentais para que essa estratégia funcione. Dados incompletos, inconsistentes ou em silos (entre vendas, marketing e operações) inviabilizam a personalização em tempo real e, para superar esse desafio, é preciso contar com uma infraestrutura limpa e integrada. Assim como a qualidade, é primordial se preocupar com a integridade dessas informações.
Por fim, o futuro para superar essa fragmentação são os agentes de IA (agentic AI). A agentic AI representa a próxima evolução na automação. Em vez de apenas automatizar tarefas isoladas, esses sistemas autônomos podem planejar, executar, refletir e colaborar em fluxos de trabalho complexos de CX, sem intervenção humana constante.
No contexto do cliente, isso se traduz em um serviço de experiência autônoma. Quando um agente de IA detecta uma anomalia na cadeia de suprimentos que afeta o pedido, ele não apenas notifica, mas inicia automaticamente a renegociação logística no ERP, informa o cliente sobre a nova solução e registra a interação no CRM.
Outro ponto importante é o valor preditivo. Esses agentes são o elo que finalmente conecta a inteligência preditiva à ação em tempo real em todas as unidades de negócio. Apesar de apenas uma minoria estar preparada para escalar os agentes de IA, as empresas que investem em uma fundação integrada de dados e aplicações hoje estarão prontas para a próxima onda.
Encontrar o ROI da inteligência artificial na experiência do cliente não precisa ser um mistério. As empresas que atingem esse objetivo não a adotam pela tecnologia, mas para impactar diretamente KPIs de receita, como Customer Lifetime Value (CLV) e o Average Order Value (AOV).
Esse é o primeiro passo para tirar o estigma da IA como um custo, reforçando a sua importância como um diferencial estratégico e que entrega resultado.
Para ter sucesso, a IA precisa de dados e aplicações unificados, garantindo que a tecnologia tenha uma visão única e clara do cliente e das operações, superando os tradicionais silos de dados que fragmentam a experiência.
Essa implementação precisa ser feita de forma responsável, investindo em governança e ética para construir a confiança do cliente. Ao transformar o desafio de mensuração em uma metodologia de valor, a IA deixa de ser uma promessa e se torna o diferencial competitivo que entrega crescimento e fidelidade.
Quem conseguir ir além do custo-benefício e usar a IA para entregar a experiência do cliente que define o mercado sairá à frente dos concorrentes. E o CX é parte fundamental desse processo de crescimento.