Nota do editor: este conteúdo foi originalmente publicado aqui, em inglês, e traduzido com foco nas audiências brasileiras.
Independentemente da área em que você atua, seja marketing, vendas, atendimento ou RevOps, é sempre importante entender como aplicar novas tecnologias à sua estratégia de melhoria da experiência do cliente. Neste artigo, vamos apresentar algumas ideias sobre como utilizar IA e machine learning para te ajudar a processar grandes quantidades de dados, revelar padrões e temas e até usar sentimentos e pontos de dados para prever comportamentos futuros.
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Embora mencionemos algumas ferramentas específicas de machine learning por aqui, você pode aplicar os prompts utilizados a qualquer ferramenta que desejar.
O que é o mapeamento da jornada do cliente com IA
Não é segredo que a IA está transformando a maneira como as empresas entendem as necessidades dos clientes e, consequentemente, como traduzem essas necessidades na jornada do cliente.
Por meio do machine learning, as ferramentas de IA podem realizar rapidamente tarefas que exigiriam um grande esforço manual de um humano, como analisar grandes volumes de dados (qualitativos e quantitativos) para identificar padrões, prever comportamentos de clientes e revelar temas e insights.
Por exemplo, um mapa tradicional da jornada do cliente cria uma representação visual de como os clientes passam de uma etapa para outra no relacionamento com a sua marca. A IA aprimora esse processo ao:
- Processar grandes volumes de dados provenientes de múltiplos pontos de contato;
- Identificar padrões e correlações ocultas;
- Prever comportamentos futuros dos clientes;
- Personalizar a jornada do cliente em tempo real;
- Fornecer insights acionáveis para otimização.
Como a IA pode melhorar o processo de mapeamento da jornada do cliente?
Se você já trabalhou com IA, sabe o quanto ela pode ser valiosa ao lidar com grandes volumes de dados. Isso é especialmente verdadeiro no processo de mapeamento da jornada do cliente, que costuma ser demorado e exige muita coleta e análise de informações para obter resultados precisos.
A IA ajuda nesses dois pontos principais ao analisar dados e revelar tendências — algo que seria extremamente demorado de ser feito manualmente.
De acordo com uma pesquisa da Nielsen Norman Group, elaborar um mapa tradicional da jornada do cliente pode levar dias ou até semanas — e isso sem incluir o tempo gasto para coletar e sintetizar os feedbacks dos clientes, uma das etapas mais importantes do processo.
O processo de mapeamento é demorado devido a quatro fatores principais:
- Dados quantitativos: análises de site, redes sociais, registros de atendimento, dados de vendas etc.;
- Dados qualitativos: percepções de diferentes departamentos, entrevistas com clientes, resultados de pesquisas, entre outros;
- Análise de dados: identificar padrões e insights costuma ser uma tarefa manual e que consome tempo;
- Visualização: requer esforço e habilidade para criar um mapa visual atraente e fácil de entender.
Outros usos comuns da IA no processo de mapeamento da jornada do cliente, segundo especialistas:
- Projetar processos de marketing, vendas e sucesso do cliente para aumentar o engajamento ao longo da jornada;
- Criar fluxos e automações de dados e campanhas;
- Analisar sentimentos dos clientes em diferentes pontos de contato;
- Personalizar experiências em tempo real;
- Prever comportamentos e necessidades futuras;
- Definir e estruturar a jornada do cliente;
- Descobrir as condições ideais para oportunidades de upsell e de expansão.
Quais são as limitações do uso de IA no mapeamento da jornada do cliente
Apesar de ser empolgante e amplamente adotada, a IA ainda é uma tecnologia relativamente nova e está longe de ser perfeita. Os resultados exigem validação humana.
Erik Karofsky, CEO da VectorHX, revela que usou IA para desenvolver mapas de jornada do cliente, mas acredita que a tecnologia ainda não está pronta para uso pleno.
Um grande desafio ao criar um mapa de jornada do cliente com IA é que “ele não serve bem a nenhum usuário”, afirma. “A IA pode gerar mapas excessivamente complexos, cheios de informações desnecessárias, ou mapas genéricos e simplistas que não trazem insights úteis. Esses mapas frequentemente exigem revisão extensa e, nesse processo, lacunas na jornada se tornam evidentes.”
Por outro lado, Karofsky aponta que a IA pode ser muito útil (com ressalvas) para gerar insights que melhorem a jornada do cliente ou influenciem seu design — embora um profissional de UX ainda seja essencial na criação do mapa.
Ele compartilha alguns exemplos reais:
- Resumir insights qualitativos para destacar etapas e pontos de dor pode ser útil, desde que os dados sejam bem curados;
- Segmentar públicos com base em critérios específicos e analisar comportamentos evoluídos, mas ainda está mais próximo da análise de dados do que do mapeamento em si;
- Oferecer sugestões de personalização é valioso, mas é apenas um componente de uma jornada do cliente mais ampla;
- O engajamento nos pontos de contato pode influenciar a jornada, mas não a define.
O ideal é usar a IA como parceira na criação da jornada do cliente, e não como substituta. Assim, você obtém o melhor de ambos os mundos.
Como criar um mapa da jornada do cliente com IA
Aproveitar as ferramentas de IA pode ser muito divertido — não se desanime com a curva de aprendizado. Recomendo tratar o processo como um experimento e saiba que provavelmente você vai passar por algumas iterações antes de chegar ao produto final perfeito.
As ferramentas de IA continuam surgindo rapidamente, e estamos vendo a IA cada vez mais no espaço de sucesso e na experiência do cliente. O Journey AI é uma ferramenta que ajuda a sintetizar dados do cliente para criar uma jornada personalizada em poucos segundos.
Vamos revisar algumas etapas fundamentais que você precisará seguir para aproveitar a IA ao construir o mapa da jornada do cliente.
Passo 1: Defina seus objetivos
A regra número 1 de qualquer projeto é definir o que você quer alcançar. Sem metas claras para seu mapa, todos os insights interessantes que você descobrir podem se tornar uma distração e até fazer o escopo do seu projeto crescer demais.
Delimite o que você quer que seu mapa da jornada do cliente realize, como um dos seguintes focos:
- Identificar e abordar pontos de dor do cliente;
- Melhorar a satisfação geral do cliente;
- Identificar novas oportunidades de upsell;
- Aumentar a retenção de clientes;
- Incrementar as conversões.
Agora mais do que nunca, proporcionar uma excelente experiência ao cliente é crucial. Dados mostram um impacto direto e positivo no crescimento da receita, na satisfação e na retenção dos clientes para empresas que investem na criação (e implementação!) de mapas da jornada do cliente.
Precisa de ajuda para definir seus objetivos e decidir como medir os resultados? Esse é um ótimo ponto para começar a experimentar com IA.
Como implementar IA nessa etapa: Baseado no que você quer saber ou definir melhor, experimente diferentes prompts para revelar seus objetivos e encontrar áreas de foco para o seu mapa da jornada do cliente. Veja um exemplo testado com o Claude:
Dica profissional: Seja o mais específico possível no seu pedido. Quanto mais informações você fornecer ao modelo, melhores serão as respostas!
Passo 2: Reúna dados do cliente
Seus dados de clientes são críticos para criar um mapa da jornada do cliente funcional. Comece reunindo todos os dados relevantes do cliente provenientes de seus diversos sistemas. Embora os tipos de dados necessários dependam do seu negócio e objetivos, alguns dados comuns incluem:
- Dados de atendimento ao cliente — tickets, logs de chat, uso da base de conhecimento etc.
- Histórico de compras — pedidos efetuados, carrinhos abandonados, produtos devolvidos etc.
- Dados de email marketing — emails abertos, links clicados, cancelamento de assinatura etc.
- Interações em redes sociais — mensagens diretas, menções, engajamento etc.
- Feedback direto — pesquisas, satisfação do cliente, avaliações de produtos etc.
- Análise de website — visualizações, mapas de calor, duração das sessões etc.
- Dados de referência — pesquisas orgânicas, anúncios pagos, referências diretas etc.
- Análise de perda de clientes (churn) — feedback sobre negócios perdidos, motivos e momentos de churn etc.
Dica profissional: As ferramentas de IA (como o Breeze da HubSpot) são tão úteis quanto os dados que você fornece. A otimização de dados é crucial, então certifique-se de que os dados estejam atualizados e de boa qualidade, verificando células vazias, valores duplicados e imprecisões antes de carregá-los no modelo.
Importante: Nunca coloque dados sensíveis da sua empresa em um motor de IA público. ChatGPT, Google Gemini e outras empresas oferecem licenças corporativas que garantem a segurança dos dados. Também recomendo desativar a opção “treinar o modelo” quando usar dados sensíveis.
Como implementar IA nessa etapa: Depois de reunir os dados necessários, como feedbacks de pesquisas NPS, temas de tickets de suporte e análise de churn, por exemplo, coloque-os no Claude ou no ChatGPT e tente os prompts específicos — isso ajuda a ter respostas personalizadas. Se sua empresa é pequena ou uma startup, talvez não tenha uma forma fácil de coletar esses dados. Não desanime e comece pelo que tem, como o seu CRM. Também é possível exportar avaliações ou transcrições de chamadas para incorporá-las ao modelo. Veja abaixo um exemplo de prompt usado no ChatGPT:
Use ferramentas baseadas em IA para integrar esses dados em um conjunto coeso
Mesclar manualmente os dados, como no exemplo acima, pode ser um processo complicado. Por isso, é importante utilizar ferramentas de integração de dados impulsionadas por IA, que podem consolidar automaticamente dados de várias fontes.
Passo 3: Analise os dados com aprendizado de máquina
Usar aprendizado de máquina para analisar seus dados é onde a mágica realmente acontece. Algoritmos podem identificar padrões, segmentar clientes e destacar os pontos-chave da jornada do cliente.
Dica profissional: Embora o exemplo abaixo tenha dados quantitativos, ele também pode ser usado para dados qualitativos, que facilitam a identificação de temas e insights e recomendam ações ao analisar tickets de suporte ou pontos de dor.
Você pode criar uma grande planilha com abas diferentes para dados qualitativos e inseri-la no modelo. No exemplo, estamos pedindo ao modelo que inclua dados qualitativos já submetidos à análise.
Existem ferramentas bem mais avançadas para grandes organizações com grandes volumes de dados, mas, para quem está começando ou precisa ser mais ágil, essa abordagem é eficiente.
Passo 4: Use NLP para analisar feedback do cliente
Você também pode usar processamento de linguagem natural (NLP) para analisar feedback e outros dados qualitativos, compreendendo profundamente o cliente, inclusive seu sentimento, em diferentes estágios da jornada.
Por exemplo, IA pode analisar o sentimento do feedback do cliente, categorizar temas, entender intenções e prever comportamentos futuros — insights críticos para a jornada do cliente.
Dica profissional: é possível usar IA para analisar pontos de dor e temas em tickets de suporte, pedindo recomendações específicas com base no estágio da jornada do cliente. Por exemplo, você pode perguntar quais lacunas de treinamento existem no onboarding e que tipo de conteúdo criar com base no feedback.
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Passo 5: Visualize os dados com ferramentas de IA
Uma outra vantagem de utilizar ferramentas de IA para mapear a jornada do cliente é a possibilidade de converter dados de planilhas em formatos mais simples de digerir, como representações dinâmicas, gráficos e outros.
Seu mapa da jornada do cliente deve ser visual, destacando pontos-chave, dores e oportunidades. John Suarez, diretor de serviços ao cliente da SmartBug Media, recomenda usar uma ferramenta como o Whimsical Diagrams' Custom GPT for Flow Mapping, em que é possível criar até fluxogramas com o mapa da jornada do cliente. Veja abaixo:
Passo 6: Valide com insight humano
Como em qualquer ferramenta de IA, é importante ter um humano para validar os resultados. A IA é incrível, mas nada supera a experiência humana.
Também é preciso garantir que as estatísticas e referências fornecidas pelo modelo sejam verificáveis. É importante sempre verificar os dados oferecidos para verificar se são oficiais e de fontes confiáveis. Apesar de serem incrivelmente poderosas, as principais LLMs do mercado também podem gerar dados fruto de alucinações. alucinações.
Para resultados de alta qualidade, combine insights da IA com feedback dos seus clientes e das equipes de atendimento.
Dica profissional: Não sabe por onde começar o mapa da jornada do cliente? Confira nossos templates aqui. Não esqueça que a jornada do cliente continua após a compra. Veja nosso Manual Pós-Venda para mais estratégias.
Prompts do ChatGPT para mapeamento da jornada do cliente
Para este artigo, listamos alguns prompts de descoberta criados pelo ChatGPT. Perguntar ao modelo ajuda a estimular a criatividade e permite que você identifique rapidamente informações-chave.
Veja abaixo um exemplo de prompt e a resposta do ChatGPT:
Veja também alguns prompts adicionais que podem ajudar nesse processo e economizar muito do seu tempo.
- Identifique as principais etapas de uma jornada típica do cliente no seu setor.
- Quais são os pontos de dor comuns que os clientes enfrentam ao interagir com [seu produto/serviço]?
- Quais objeções meus clientes têm antes de comprar?
- Liste os possíveis pontos de contato entre um cliente e [sua marca] ao longo da jornada.
- Como podemos medir a satisfação do cliente em cada etapa da jornada?
- Quais métricas devemos acompanhar para avaliar a eficácia da minha jornada do cliente?
- Sugira maneiras de personalizar a experiência do cliente em diferentes pontos de contato.
- Como podemos usar o feedback do cliente para melhorar nosso mapa da jornada do cliente?
- Quais são os obstáculos potenciais que podem levar um cliente a abandonar a jornada?
- Identifique oportunidades de upselling ou cross-selling ao longo da jornada do cliente.
- Como podemos simplificar o processo de onboarding para novos clientes?
- Sugira formas de personalizar o onboarding e suporte pós-compra.
- Quais interações pós-compra podemos implementar para aumentar a fidelidade dos clientes?
- Como as necessidades e expectativas dos clientes podem mudar ao longo da jornada?
- Quais são as formas eficazes de coletar feedback do cliente em diferentes etapas?
- Como podemos usar IA para prever possíveis pontos de churn do cliente?
- Quais são as principais diferenças na jornada entre clientes novos e recorrentes?
- Como criar uma experiência mais emocionalmente envolvente ao longo da jornada?
- Como podemos impulsionar a fidelidade do cliente? Liste pontos para melhorar em nosso processo.
- Quais são os gatilhos potenciais que movem um cliente de uma etapa para outra?
- Como alinhar melhor nossos esforços de marketing com a jornada do cliente?
- Qual o papel do suporte ao cliente na jornada e como ele pode ser melhorado?
- Como usar IA para criar personas de cliente mais precisas para nosso mapa da jornada?
- Quais fatores externos, como flutuações econômicas e sazonalidade, influenciam as decisões de compra dos meus clientes?
- Quais são os pontos mais comuns de abandono em nossa [sequência de emails, site etc.] e como podemos solucioná-los?
- Onde a automação é menos eficaz na minha jornada do cliente — onde nossos clientes precisam de mais contato individual?
- Quais dados devemos começar a coletar agora para obter análises preditivas acionáveis e precisas sobre nossos clientes no futuro?
- Quais tendências vão influenciar as necessidades e decisões de compra dos nossos clientes?
- Quais segmentos de clientes estão subatendidos e quais são as sugestões para preencher essas lacunas?
- Quais dados deveríamos coletar agora para analisar com precisão nossa jornada do cliente daqui a seis meses?
É importante ser específico ao usar IA, e isso também vale para esse estilo de prompt. Incluir seu setor, nome da empresa, objetivos específicos ou metas concretas ajuda o modelo a fornecer respostas mais robustas e personalizadas.
Dica profissional: Se você já quis criar seu próprio GPT para sua empresa, está com sorte. Com uma assinatura do ChatGPT Plus, você pode criar um GPT personalizado treinado com os dados do seu negócio e usá-lo como uma base de conhecimento personalizada de IA para sua empresa.
Testando: como criar um mapa da jornada do cliente com IA
Esse é um experimento baseado nos exemplos compartilhados até aqui. Veja um prompt simples testado no Claude, que faz referência a dados e objetivos já mapeados anteriormente na ferramenta:
Por vezes, as LLMs superam expectativas e esse foi um exemplo. Em vez de apenas fornecer uma lista ou tabela na interface de conversa, o Claude criou um artefato que incluía um mapa da jornada codificado por cores, dividido em etapas com pontos de contato, pontos de dor, oportunidades de melhoria e métricas-chave para acompanhar.
Embora essa resposta seja um ótimo ponto de partida, ainda é possível transformar esse mapa da jornada do cliente em um diagrama visual, e não apenas em uma lista ou um documento.
Para isso, pegamos os dados e os carregamos no Whimsical Diagrams GPT. Apesar de precisarmos trabalhar um pouco e enviar alguns prompts de esclarecimento, ele formatou o mapa da jornada em um fluxograma tradicional .
Veja abaixo um trecho desse gráfico mostrando a etapa de conscientização:
Embora tenha conseguido um produto final, isso exigiu múltiplas etapas e ajustes, o que é normal. No entanto, esse processo foi muito mais fácil do que criar o mapa da jornada do cliente do zero, digitando tudo manualmente em uma ferramenta de apresentação de slides, por exemplo.
Dica profissional: Certifique-se de não criar esse mapa da jornada do cliente isoladamente. Seus clientes e colegas de outras áreas devem estar envolvidos no processo de iteração.
E agora? Com base nas suas descobertas, use IA para gerar ideias sobre como preencher lacunas e melhorar a experiência.
Algumas sugestões de prompts:
- “Estou criando um mapa da jornada do cliente para o meu negócio de [setor] e tenho lacunas na [etapa de consideração]. Quais formas posso preencher essa etapa do meu mapa da jornada do cliente?”
- “Tenho um negócio de [setor] e quero melhorar a [métrica específica] na etapa de compra da minha jornada do cliente. Quais são duas maneiras de fazer isso?”
- “Meu mapa da jornada do cliente sugere criar um calculador de ROI para aprimorar a etapa de conscientização. Você pode criar um para mim que eu possa baixar em Excel? Aqui estão os dados específicos que queremos usar para ajudar os clientes a calcular o ROI.”
Ferramentas de IA úteis para o mapeamento da jornada do cliente
Embora o ChatGPT seja extremamente popular para diversos usos e áreas, ele pode ser um pouco “generalista”. Em contraste, existem muitas ferramentas de IA no mercado que são feitas para atuar como “especialistas”. Aqui estão algumas excelentes ferramentas especializadas para ajudar no mapeamento da jornada do cliente.
1- MyMap.AI
Se você busca uma solução completa de ferramentas de mapeamento da jornada do cliente com IA, o MyMap.AI pode ser ideal. Ele ajuda a criar o mapa da jornada do cliente usando um formato conversacional (semelhante ao ChatGPT e ao Claude).
O mais interessante dessa ferramenta é sua capacidade de carregar dados, analisá-los e gerar o mapa de jornada — tudo em um único lugar.
Principais recursos:
- Importação de diversos tipos de dados para análise pelo modelo;
- Criação do mapa da jornada com base nos dados analisados (sem necessidade de usar duas ferramentas);
- Busca na web por tendências e insights para garantir que seu mapa esteja atualizado;
- Fácil edição, exportação e compartilhamento dos mapas criados.
2- Taskade
Taskade oferece ótimos recursos de gestão de trabalho, como gerenciamento de tarefas e colaboração em equipe. Também possui um gerador de mapas da jornada do usuário (impulsionado por IA) ideal para brainstorm e visualização.
Principais recursos:
- Integração com outras ferramentas de gerenciamento de projetos;
- Colaboração em tempo real;
- Criação de mapas da jornada com IA;
- Templates personalizáveis.
3- UXPressia
UXPressia permite que empresas transformem pesquisas em jornadas de clientes rapidamente e usa insights setoriais em várias áreas do produto. Usa IA para revelar pontos de dor potenciais, sugerir melhorias e oferecer orientação personalizada para o mapeamento com base nos objetivos únicos do usuário.
Principais recursos:
- Mapeamento baseado em personas, facilitando a criação rápida de mapas para diferentes perfis;
- Insights específicos da indústria sobre pontos de dor, recomendações e templates. (Ótimo para setores onde clientes percorrem a mesma jornada, como hospitalidade ou manufatura.);
- Opções de personalização do mapa, incluindo ícones, gráficos, tabelas e mais.
4- Journey AI
Criado pela TheyDo, o Journey AI converte instantaneamente pesquisas de clientes em mapas da jornada cheios de insights aplicáveis — economizando horas de trabalho manual. Você pode inserir sua pesquisa baseada em texto (desde notas adesivas a pesquisas) para criar um mapa da jornada alinhado ao feedback do cliente. Sou grande fã!
Eles também oferecem uma lista sólida de integrações, permitindo importar pesquisas do Qualtrics sem precisar fazer upload manual no sistema.
Principais recursos:
- Padroniza e escala o mapeamento e a gestão da jornada do cliente;
- Cria mapas da jornada em minutos;
- Editor intuitivo e fácil de usar;
- Integrações robustas facilitam a importação de dados.
Personalize sua jornada do cliente com IA
Embora qualquer modelo de linguagem extensa (LLM) possa ser bastante útil, é importante que você tenha processos definidos para a criação e o acompanhamento da jornada do cliente. Ferramentas que permitem analisar dados diretamente e criar o mapa da jornada sem sair da interface podem ser consideradas mais atrativas do que as LLMs tradicionais.
Espero que este artigo tenha mostrado algumas formas de usar a IA para ajudar com o “trabalho pesado” na criação de um mapa da jornada do cliente. Ao usar a IA, você pode revelar insights e temas, prever comportamentos e fazer recomendações alinhadas aos objetivos do seu mapa de retenção de clientes.
Para obter os melhores resultados, não esqueça que usar a IA dessa forma funciona melhor quando combinado com insight humano. Por mais impressionantes que os modelos atuais sejam, nada supera a sua expertise humana.
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