Estudo da Ilumeo analisou série de experimentos sobre a preferência e relação dos consumidores de compras online com agentes de recomendação humanos ou de Inteligência Artificial. As descobertas apontam caminhos para as marcas oferecerem melhores padrões de recomendação.
Em 2020, com as consequências da pandemia, as vendas pela Internet explodiram no mundo – foram 68% de aumento no Brasil. Junto com a mudança nos hábitos de compra das pessoas, vieram as mudanças na forma das empresas venderem, se relacionarem com seus clientes e criarem novas experiências digitais. Uma das principais foi a adoção dos agentes de recomendação, responsáveis por ajudar os consumidores a escolherem os produtos ou serviços mais adequados para a sua situação – e, claro, por consequência, incentivar a tomar a decisão de compra.
Os agentes de recomendação utilizados podem ser humanos ou sistemas automatizados de Inteligência Artificial. As empresas aceleraram os investimentos em algoritmos de recomendação e há uma crescente antropomorfização de agentes virtuais, ficando cada vez mais próximos de seres humanos em sua aparência e jeito de interagir. Ao mesmo tempo, existe uma crescente da expertise humana como diferenciação da concorrência, com especialistas em cada área recomendando produtos e orientando as decisões dos consumidores.
Os agentes de recomendação existentes.
Fonte: https://ilumeo.com.br/agentes-de-recomendacao
Para descobrir como é a relação dos consumidores com esses agentes e a preferência por humanos ou máquinas, a Ilumeo foi a campo buscar respostas e conduziu uma série de experimentos baseada em estudos acadêmicos que trazem respostas comparativas entre Humanos x IA.
Acesse aqui o estudo completo.
Os dados da pesquisa foram coletados em outubro de 2020, analisados e divulgados em abril de 2021. Foram 1.953 pessoas participantes de todo o Brasil, onde 50% afirmam realizar compras online pelo menos 1x ao mês. De cara, descobrimos que 80% das pessoas apresentam a intenção de adotar um agente de recomendação como auxílio às suas compras. E 21% já delegariam toda a tarefa para o recomendador. Tanto que praticamente um terço da amostra declara a intenção de pagar mais por um serviço que tenha um agente de recomendação, contra um similar que não tenha.
No estudo como um todo, é os agentes humanos ainda são melhor percebidos que as opções de inteligência artificial, mas com distâncias não tão significativas. Em alguns casos, a preferência é por IA especialmente pela percepção de demandar um menor esforço para a interação. A expectativa de esforço de interação com o agente mostra o quanto a pessoa acredita que demandaria de sua parte para que a interação com o assistente fosse bem sucedida. A percepção é que o humano demanda mais. Por outro lado, o antropomorfismo é a variável que destaca maior diferença entre o humano vs demais agentes. Uma pessoa real carrega mais consciência, emoção e vontade própria.
Em uma pergunta aberta, foi avaliado o porquê dos respondentes preferirem agentes de recomendação humanos. As justificativas foram acompanhadas de palavras como experiência, confiável, contato, segurança, sensibilidade, emoção, atributos inerentes à humanidade. Características inerentes ao ser humano, como empatia e compreensão foram mencionadas como importantes, bem como a possibilidade de experimentar o produto que está sendo recomendado e segurança. A expertise do ser humano por si só gera credibilidade, além da flexibilidade na compreensão.
Já a preferência por inteligência artificial envolve a performance do agente de recomendação, que é considerada mais específica, direta, objetiva, uma novidade, ágil e prática. Nesse sentido, são ponderados os benefícios da rapidez e praticidade da IA.
Há uma outra percepção, relativa a categorias de produtos. Há alguns nichos em que a IA é melhor avaliada e, de acordo com os respondentes, podem ser mais úteis, como aplicativos de mobilidade urbana e serviços de streaming. Já para compra de remédios, alimentos para casa, produtos de construção e reforma, há maior preferência por recomendadores humanos. Em geral, categorias associadas à inteligência artificial são mais tecnológicas, enquanto as associadas aos humanos são compras tradicionais ou envolvem experimentação:
E aqui está umas das grandes percepções do estudo: independente da categoria, o recomendador humano é visto como mais confiável, com melhor capacidade de personalização, performance e maior utilidade. Em todas as categorias, é preferível delegar a tarefa e pagar mais para um recomendador humano do que para uma IA. A utilidade da IA aparece como um auxílio no momento da compra de produtos que combinam com o consumidor.
Em categorias que existe maior coerência com humanos, existe um maior esforço de interação com robôs. O inverso é observado para humanos. Embora a performance dos humanos seja melhor em geral, existem categorias nas quais a interação seria muito trabalhosa. Nesses momentos, prefere-se a ajuda da Inteligência artificial.
Outra percepção revelada no estudo é a questão de idade. A faixa etária dos 18 aos 24 anos avaliou melhor os robôs em todas as variáveis de expectativas e percepções em relação aos agentes. Além de avaliarem melhor, os mais jovens também afirmam que interagir com humanos é trabalhoso. Porém, ainda que bem avaliados entre os jovens, no momento de delegar a escolha, o humano ainda é preferido. As gerações mais jovens estão mais propensas a aceitar a ajuda de um robô do que de um humano. No entanto, delegar a escolha do produto ao humano é sempre a alternativa de preferência.
Uma técnica de modelagem estatística feita por meio de equações estruturais nos faz entender melhor quais são as características percebidas em um agente de recomendação baseado em IA, que nos leva a adotá-lo e eventualmente, até pagar mais por um serviço que tenha esse agente. O resultado é que as pessoas que estão propensas a pagar mais por um serviço que tenha um agente de recomendação baseado em Inteligência Artificial precisam tanto confiar no agente quanto, principalmente, estarem dispostas a delegar sua escolha para eles. Esses dois fatores apresentam uma grande parte da explicação do porque alguém pagaria mais por um serviço que tenha um agente de recomendação via IA.
Por sua vez, o antropomorfismo é a característica que tem o maior poder de explicação para todas essas variáveis. Percebendo a IA com características humanas, as pessoas tendem a achar que ela vai apresentar melhor performance, ser mais útil, mais personalizada e demandar menor esforço.
Como exemplos dessa humanização das IAs, existem as agentes virtuais do Magazine Luiza e da Natura, que não só humanizam a experiência de compra como criaram verdadeiras personas online, se tornando até mesmo influenciadoras virtuais. Seus posts em redes sociais não são apenas publicidade, mas também retratos de seus “cotidianos”. No Natal de 2020, por exemplo, mascotes antropomorfizados fizeram uma ação conjunta de amigo secreto.
Os principais aprendizados do estudo, portanto, é que, em geral, existe uma maior intenção de uso dos agentes de recomendação como uma ajuda na compra e não para delegar a escolha. Em compras mais complexas, a possibilidade de delegar a escolha do produto pode ser um agregador de valor, mas o consumidor ainda não se sente confiante para que essa seja a sua única opção de interação com um serviço.
Independente de homem ou máquina, uma interação adequada tem a ver com ela ser fluida. Mais do que uma solução para todos, entender as características do público (qual sua familiaridade com compras online, se prefere uma opinião mais rápida ou baseada em experimentação, etc.) e de que forma está disposto a interagir podem levar a melhores resultados com os agentes. Uma estratégia que pode ser interessante é fornecer opções de diferentes recomendadores ao consumidor e permitir que ele escolha a partir do que lhe gera maior identificação.
Ainda podemos estabelecer que robô são percebidos como mais práticos e humano entregam uma melhor experiência. Existem categorias de produto para as quais as pessoas enxergam uma maior coerência com inteligência artificial, normalmente tecnológicas e menos complexas. Humanos combinam mais com categorias que envolvam experimentação.
Para acessar o estudo da Ilumeo na íntegra, clique aqui.
