As empresas há muito reconhecem o vínculo entre melhorar a eficiência operacional e um melhor Experiência do cliente (CX). Mas a rápida convergência de várias forças tecnológicas-incluindo o hardware de próxima geração alimentado por agentes virtuais-está transformando esse link em uma fonte mensurável de criação de valor. Casos de uso cada vez mais bem documentados para AI generativa (Genai) estão demonstrando que as empresas podem oferecer simultaneamente uma experiência diferente e muito superior ao cliente com um custo a ser de servir radicalmente que gera melhorias significativas no desempenho financeiro.
To achieve this “holy grail,” companies have begun to look beyond the traditional Jornada do cliente - Gerenciado de forma única pelos compradores em seus aplicativos - para explorar a idéia de “missões” de clientes mais abrangentes gerenciadas por uma rede de agentes autônomos confiáveis treinados para realizar tarefas específicas com o mínimo de envolvimento humano. As primeiras tentativas no mercado hoje empalidecem em comparação com o que os usuários verão como a convergência entre o hardware e os agentes se intensifica. Internamente, a IA está permitindo que as empresas otimizem processos, transformem a experiência do funcionário e aumentem a produtividade com velocidade sem precedentes. No atendimento ao cliente
The innovations that make reaching these CX goals feasible are already taking place at different levels. Internally, AI is enabling companies to streamline processes, transform the employee experience, and increase productivity with unprecedented speed. In customer service Operações , por exemplo, a Genai ajudou as empresas Alcance melhorias de produtividade Entre 15% e 30%, com alguns aspirando a uma produtividade 80% maior. O
Externally, AI is driving shifts in how customers engage with brands, making their interactions more human, more personalized, and less tedious and confusing. The co-pilotes virtuais dos varejistas, por exemplo, estão interagindo com os clientes para responder a perguntas, facilitar o retorno e criar ofertas personalizadas. Esses co-pilotes liberam funcionários para lidar com problemas de clientes que ainda exigem intervenção humana complexa ou diferenciada. mercadorias com mais eficiência do que os humanos podem. Os aplicativos de IA otimizam as posições e rotas de armazenamento dentro dos armazéns e ajudam os robôs a detectar mercadorias com defeito ou danificar de maneira mais confiável do que os humanos, que agora assumem funções de supervisão e manutenção. Essa eficiência resulta em entrega mais rápida e flexível para os clientes. A Amazon alegou que, em março de 2024, entregou 60% dos pedidos aos membros do Amazon Prime no mesmo ou no dia seguinte nas 60 principais áreas metropolitanas dos EUA. Ao mesmo tempo, ele tem como objetivo melhorar o custo a serve em 25% durante as estações de pico em seus armazéns de próxima geração. agentes em tempo integral. Os níveis de satisfação do cliente estavam em pé de igualdade com a satisfação anterior com os agentes humanos, mas os clientes se beneficiaram de várias outras maneiras mensuráveis. As consultas repetidas caíram 25% devido à maior precisão na resolução de tarefas. A velocidade de serviço também melhorou, com os clientes resolvendo problemas em menos de 2 minutos, contra 11 minutos com agentes humanos. Em setembro de 2024, a empresa anunciou novos recursos para o assistente de IA, incluindo pesquisas abertas, pesquisas de produtos ou marcas específicas, comparações de produtos, recomendações de produtos e pesquisa de preços. A Klarna estimou que a implementação desses assistentes renderá US $ 40 milhões em lucros adicionais em 2024.
Linking Process Improvement to Customer Experience
Current investments by Amazon and the Swedish fintech company Klarna show how a company’s AI deployments can deliver benefits internally and externally.
Amazon’s vast and growing population of warehouse robots can pick, pack, and move merchandise more efficiently than humans can. AI applications optimize storage positions and routes within the warehouses and help the robots detect defective or damaged merchandise more reliably than humans, who now take on supervisory and maintenance roles. This efficiency results in faster and more flexible delivery for customers. Amazon claimed that in March 2024 it delivered 60% of orders to Amazon Prime members on the same or next day in the top 60 US metropolitan areas. At the same time, it is aiming to improve cost-to-serve by 25% during peak seasons at its next-generation warehouses.
Klarna, a global provider of “buy now, pay later” payment solutions, introduced an AI customer service assistant powered by OpenAI in early 2024. With 85 million active users, the company reported that within its first month, the AI assistant managed a workload equivalent to that of 700 full-time agents. Customer satisfaction levels were on par with previous satisfaction with human agents, but customers benefitted in several other measurable ways. Repeat inquiries fell by 25% due to greater accuracy in task resolution. Speed of service also improved, with customers resolving problems in less than 2 minutes versus 11 minutes with human agents. In September 2024, the company announced new features for the AI assistant, including open-ended research, searches for specific products or brands, product comparisons, product recommendations, and price research. Klarna has estimated that the implementation of these assistants will yield $40 million in additional profits in 2024.
, enquanto esforços como esses produzirão melhorias significativas da produtividade, elas não alcançarão totalmente os benefícios de cliente, custo e desempenho financeiro, a menos que as empresas também estabeleçam muito mais para melhorar o CX. É aí que a convergência de hardware de próxima geração e agentes autônomos cria oportunidades de mudança de jogo. Leia mais:
De aplicativos demorados a agentes autônomos confiáveis
In his keynote address at Dreamforce 2024, Salesforce CEO Marc Benioff said that service employees waste over 40% of their time on low-value and repetitive tasks. We have found that customers who want to buy a car, remodel their home, or just find something fun to do on a weekend face a similar set of challenges. Much of their research—conducted via apps, call centers, or web pages—can devolve into a confusing, frustrating, and error-prone experience. One study by Google revealed that a customer can have more than 700 digital touchpoints over a few months as they try to plan a trip.
Imagine instead that a brand’s chatbot is an agent that is designed and trained to draw complex inferences on its own from the personal information the consumer has allowed it to access. As Exhibit 1 shows, a vertical network of proprietary and third-party agents would work in the background to complete the discrete tasks of a customer mission—such as “get me my new car”—rather than simply serve as the customer’s Q&A machine on a traditional customer journey. The network of agents thus do much of the burdensome work that a consumer would currently need to do manually through an app or a website. As this “agentic AI” learns a user’s unique preferences, it will deliver products, services, and experiences that are more comprehensive and more Personalizado .
Ao planejar férias, por exemplo, o agente autônomo de uma marca usará os interesses e preferências únicos de cada membro da família para sugerir destinos; Encontre itinerários; mapear rotas; recomendar voos, hotéis e restaurantes; e até fazer reservas para atividades. Durante a viagem, os agentes em rede específicos de tarefas também podem acompanhar o progresso da família e-através de uma única interface do usuário-fazem recomendações de curto prazo para alterações com base no tráfego, clima, oportunidades de atividade, amigos ou outras condições. Isso tem o potencial de obter um padrão superior de conveniência e serviço e aliviar o que às vezes pode ser uma superabundância estonteante de opções durante a viagem.
Se o cliente quiser remodelar sua casa, os agentes poderão encontrar os métodos e materiais mais eficazes, fazer recomendações, pedir produtos e até gerar vídeos de auto-ajuda para tarefas que o cliente deseja realizar. Os agentes autônomos podem gerenciar não apenas grandes eventos ocasionais (viagens, compra de carros, remodelação doméstica), mas também tarefas diárias, como compras, planejamento de dieta e treino, cuidados com animais de estimação e manutenção de carros e domicílios. Inscreva -se
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A convergência de tecnologias aumenta os benefícios
agora imagine um Agente AI Isso é multimodal. É aqui que a convergência entre agentes e dispositivos de próxima geração entra em jogo. Além de revolucionar tarefas especializadas e resolver problemas de clientes mais rápidos, melhores e mais eficientes, os agentes também desviam clientes de seus dispositivos portáteis ou portáteis. A mudança dos sistemas operacionais baseados em aplicativos para interfaces naturais ambientais-como voz, realidade aumentada e movimento ocular-acelerará à medida que os dispositivos movidos a IA se tornarão mais inteligentes e preditivos. Essa transformação levará inovações de hardware que se misturam à vida cotidiana de um cliente, em vez de ser uma tarefa ou experiência distinta. No local de trabalho, os funcionários podem usar esses dispositivos para interagir com os agentes da empresa que os ajudam a fazer melhor seus trabalhos, fornecendo benefícios aos clientes. Eles funcionam como óculos normais, mesmo com lentes de prescrição, mas seus genai embutidos podem analisar e interpretar o que vêem junto com o usuário. Os óculos podem tirar fotos e vídeos, reproduzir música, fazer videochamadas, transmitir ao vivo o que o usuário vê e até traduzir idiomas estrangeiros. Screen. No lado do agente, esperamos avanços técnicos que reduzam o custo de treinamento e operação dos modelos subjacentes, reduzam o risco de alucinações e ajudem a construir uma confiança mais forte e generalizada do cliente para entregar seus dados pessoais e grande parte de sua gestão de vida. Além da tecnologia atualizada, os dispositivos também oferecerão maiores benefícios em termos de conforto e estilo, integração mais rígida no fluxo de trabalho ou vida e mais capacidade de resposta a uma variedade de dicas sensoriais. De acordo com a progressão do BCG de
The smart glasses from Meta and Ray-Ban exemplify this. They function as normal eyeglasses, even with prescription lenses, but their built-in GenAI can analyze and interpret what they see along with the wearer. The glasses can take pictures and videos, play music, make video calls, livestream what the wearer sees, and even translate foreign languages. The device anticipated from the collaboration between former Apple designer Jony Ive and OpenAI CEO Sam Altman is expected to have similar benefits in that the product will immerse itself into the wearer’s day-to-day life without the interruptions that occur using a handheld screen.
As agents and hardware converge, we anticipate mutually reinforcing innovations that boost both user experience and customer experience. On the agent side, we expect technical advancements that will bring down the cost of training and operating the underlying models, reduce the risk of hallucinations, and help build stronger and more widespread customer trust to turn over their personal data and much of their life management. In addition to upgraded technology, devices will also offer greater benefits in terms of comfort and style, tighter integration into the flow of work or life, and more responsiveness to a range of sensory cues.
Today’s No-Regrets Moves for Executives
The integration of agents into an organization goes beyond a straightforward deployment of GenAI to test the value of use cases. In line with BCG’s progression of Implement-Reshape-Invent, a capacidade de estabelecer uma conexão sólida entre melhorias radicais em Eficiência operacional E uma experiência do cliente muito diferente e superior cria um imperativo para as empresas inventarem novos modelos de negócios ou correrem o risco de serem deixados para trás. Esses modelos serviriam missões complexas de clientes orientadas a dados ("Compre o carro perfeito para mim") em vez de viagens separadas de clientes ("Mostre-me SUVs híbridos de tamanho médio") como as forças gêmeas de agentes autônomos e hardware multimodal continuam a evoluir e convergir. (Consulte o Anexo 2.)
, mas antes de embarcar em uma enorme transformação da experiência do cliente - ou mesmo planejando um - recomendamos uma abordagem mais pragmática para o curto prazo. As empresas devem começar com um pequeno número de iniciativas profundas que estabelecem a base para uma eventual transformação. Em uma iniciativa profunda, a empresa testa casos de uso de como a IA e a Genai podem aumentar significativamente a eficiência operacional e a experiência do cliente e, em seguida, avalia de maneira abrangente os efeitos na pilha de tecnologia, os papéis futuros dos membros da equipe afetados e as métricas necessárias para definir o sucesso de um cliente de cliente, operacional e financeiro. No início, as avaliações devem dar maior peso ao lado operacional, o que é um pré -requisito para escalar os agentes com os clientes.
Em detalhes, vemos várias movimentos de não-rigas agora para preparar uma organização para uma transformação maior. Ao mesmo tempo, as empresas precisam começar a pensar em seu papel em missões mais amplas de clientes. O desafio é entender essas jornadas e missões e servir de maneiras projetadas desde o início para atingir suas metas CX e financeiras.
Build for journeys and design for missions.
The vertical integration in Exhibit 1 will take place first, as agents start to take over parts of the customer journey. At the same time, companies need to start thinking about their role in broader customer missions. The challenge is to understand these journeys and missions and serve them in ways designed from the outset to achieve their CX and financial goals.
Adote novas métricas. Essas métricas devem permitir que uma equipe executiva “conecte os pontos”, tornando a relação transparente entre custos mais baixos, experiência superior ao cliente e melhor desempenho financeiro.
Executives can begin to rethink traditional CX metrics by incorporating new KPIs, such as cost-to-serve, alongside their preferred customer satisfaction metrics. These metrics should allow an executive team to “connect the dots” by making transparent the relationship between lower costs, superior customer experience, and better financial performance.
Reavaliar as prioridades de investimento. A capacidade de desenhar vínculos diretos entre eficiência operacional e experiência do cliente e calcular ROIs de curto e longo prazo pode atrair o investimento necessário para manter o momento em andamento.
Companies have tended to underinvest in efforts that translate operational improvements into better customer experience, because they considered short-term gains to be soft and uncertain rather than hard and verifiable. The ability to draw direct links between operational efficiency and customer experience, and then calculate short- and long-term ROIs, can attract the investment needed to keep the momentum going.
Aprenda a convergir. A convergência ocorrerá não apenas tecnologicamente - como entre hardware e agentes - mas também dentro da organização, pois encontra maneiras de integrar equipes, funções e habilidades de maneiras que geram maior eficiência e um melhor CX. Isso significa lançar testes profundos de prova de conceito do potencial de Genai em diferentes funções, começando com frutas baixas, para identificar possíveis armadilhas e abordá-las no início do processo de implementação. Transformação. O vínculo familiar entre eficiência aprimorada e melhor experiência do cliente se tornará um nexus de inovação e criação de valor de maneiras que só podemos começar a imaginar, pois as tecnologias se integram com mais perfeição na vida cotidiana. Insights. Karen Lellouche Tordjman
This approach is necessary to keep pace with the accelerating rate of innovation as well as convergence. Convergence will take place not only technologically—such as between hardware and agents—but also within the organization as it finds ways to integrate teams, functions, and skills in ways that drive greater efficiency and a better CX. It means launching deep proof-of-concept tests of GenAI’s potential in different functions, starting with low-hanging fruit, to identify potential pitfalls and address them early in the implementation process.
These actions will enable the company’s leadership team to start preparing a roadmap for integrating GenAI into the customer-experience strategy—from short-term wins to long-term, full front-to-back transformation.
The convergence between ever-improving hardware and larger networks of trusted autonomous agents will allow companies to achieve the holy grail of improved productivity, higher customer satisfaction through a superior and differentiated customer experience, and better financial performance. The familiar link between improved efficiency and better customer experience will become a nexus of innovation and value creation in ways we can only begin to imagine, as the technologies integrate more seamlessly into day-to-day life.
The authors are grateful to their BCG colleagues Oli Shaw, Melanie Stetter Hernandez, and Aylin Ozcan for their insights.
