Sobre
A Zenvia é uma plataforma SaaS brasileira que oferece soluções de atendimento ao cliente multicanal, centralizando a comunicação e aumentando a produtividade das equipes de suporte. No produto Servir, identificamos uma oportunidade de integrar IA para otimizar o atendimento, indo além dos bots que já faziam parte do nosso portfólio.
Como membro do time de Produto, liderei a fase de descoberta e ideação, com o objetivo de alinhar as soluções de IA aos objetivos estratégicos da empresa. Também acompanhei o desenvolvimento e o monitoramento pós-lançamento, garantindo a entrega contínua de valor.
Processo de Descoberta
Iniciamos o projeto com um processo de descoberta aprofundado para entender as necessidades e expectativas dos clientes em relação à IA no suporte. A pesquisa foi conduzida em diversas frentes:
- Desk Research: análise de dados e informações já disponíveis.
- Pesquisa Quantitativa: aplicação de questionários para medir percepção e interesse dos usuários em funcionalidades de IA.
- Entrevistas com Stakeholders: conversas com times internos e clientes para coletar visões e expectativas.
- Mapeamento da Jornada do Usuário: análise detalhada do dia a dia dos atendentes para identificar gargalos no atendimento de tickets.
- Benchmarking: estudo de como outras empresas do mercado estavam incorporando IA em seus produtos de suporte.
Com os resultados em mãos, chegamos a conclusões importantes:
- 60% da base de usuários já demonstrava interesse em funcionalidades de IA.
- Atendentes perdiam tempo se contextualizando em tickets longos e buscando informações dispersas.
- Muitos já utilizavam ferramentas externas de IA para auxiliar na escrita.
As expectativas estavam claras:
- Usuários: reduzir o tempo de atendimento e melhorar a qualidade das respostas.
- Zenvia: aumentar o NPS e preservar o MRR.
Com base nesses insights, definimos as funcionalidades principais da IA no suporte:
- Geração de insights para o atendente
- Resumo automático da solicitação
- Sugestões de resposta
- Busca de informações relevantes
- Assistente de escrita
Ideação e Prototipação
Com as funcionalidades definidas, iniciamos o processo de ideação da solução, composto por:
- Desenho de solução: exploração de diferentes abordagens para cada funcionalidade
- Validação de negócio: alinhamento com a estratégia da empresa
- Design Critique: sessões colaborativas com os times de design, design system e conteúdo para refinar a solução
- Testes de usabilidade: realizados com usuários que participaram da fase de descoberta
- Validação técnica: discussão com o time de engenharia para garantir viabilidade
- Handoff: documentação completa da experiência para o time de desenvolvimento
Resultado e Entrega
Após diversas iterações e a incorporação de feedbacks, entregamos uma ferramenta robusta, que integra IA ao fluxo de atendimento. Os resultados foram expressivos:
- Aumento de 38% no NPS do produto
- Redução de 30% no tempo médio de resolução de tickets
- Preservação de 9% do MRR, com retenção de clientes em risco de churn
Nos primeiros três meses:
- A análise de IA (insights, resumo e sugestões) foi acionada 317 mil vezes
- O assistente de escrita foi utilizado 15 mil vezes
Esses dados comprovam a forte adesão dos atendentes e o impacto da solução na eficiência do suporte.
Aprendizados e Considerações Finais
Este projeto foi uma excelente oportunidade para aplicar metodologias de pesquisa e design centrado no usuário com foco em impacto real. Aprendi muito sobre a importância de resolver problemas concretos e sobre como a colaboração entre times multidisciplinares é essencial para o sucesso de uma solução.
Acredito que escutar ativamente os usuários e trabalhar de forma colaborativa são competências-chave para criar produtos que entregam valor tanto para o cliente quanto para o negócio.